Przekształcenia normalizacyjne danych w procedowaniu metod statystycznych wykorzystywanych w badaniach nad edukacją

Sławomir Pasikowski

Streszczenie w języku polskim


Wprowadzenie: Zdarza się, że odwzorowanie wartości cechy dokonane podczas pomiaru wymaga przekształcenia z uwagi na warunki związane z analizą danych. Cel badań: Celem artykułu jest przybliżenie zagadnienia normalizacyjnych przekształceń danych i okoliczności ich zastosowań. Stan wiedzy:  Z powodu braku wiedzy lub doświadczenia przekształcenia danych mogą nie być brane pod uwagę podczas analiz prowadzonych w badaniach nad edukacją. Jeśli występują, to spośród najpopularniejszych sposobów przekształceń stosunkowo często wybierane są te, które służą redukcji skośności rozkładów. Jednak nie zawsze sposób przekształcenia dobierany jest adekwatnie do własności danych oraz warunków analizy. Przekształcenia normalizacyjne należą do prostszych, a zarazem efektywnych rozwiązań przygotowujących dane do prowadzenia analiz. Podsumowanie: Przekształcenia normalizacyjne minimalizują ryzyko powstawania artefaktów na skutek różnic w zakresie rzędu wielkości oraz jednostek miary. Ma to szczególne znaczenie podczas prowadzenia analizy z użyciem wielowymiarowego skalowania i wielowymiarowych metod klasyfikacji.


Słowa kluczowe


przekształcenia danych źródłowych, normalizacja, metody statystyczne

Pełny tekst:

PDF (English)

Bibliografia


Jajuga, K., & Walesiak, M. (2000). Standarisatoion of data set under different measurement scales. In G. W. Decker (Ed.), Classification and information processing at the turn of the millennium (pp. 105–112). Springer-Verlag.

Tabachnick, B. G., & Fiedel, L. S. (2013). Using Multivariate Statistics. Pearson.

Tinsley, H. E., & Brown, S. D. (2000). Multivariate statistics and mathematical modeling. In H. E. Tinsley, & S. D. Brown (Eds.), Handbook of Applied Multivariate Statistics and Mathematical Modeling (pp. 3-36). Academic Press.

Venter, A., & Maxwell, S. E. (2000). Issues in the use and application of multiple regression analysis. In H. E. Tinsley, & S. D. Brown (Eds.), Handbook of Applied Multivariate Statistics and Mathematical Modeling (pp. 151-182). Academic Press.

Walesiak, M. (2012). Podstawowe własności analizy wielowymiarowej. In M. Walesiak, & E. Gatnar (Eds.), Statystyczna analiza danych z wykorzystaniem programu R (pp. 62-80). PWN.

Walesiak, M. (2014). Przegląd formuł normalizacji wartości zmiennych oraz ich oraz ich własności w statystycznej analizie wielowymiarowej. Przegląd statystyczny, 61(4), 363-372.




DOI: http://dx.doi.org/10.17951/lrp.2022.41.4.91-101
Data publikacji: 2022-12-28 11:12:51
Data złożenia artykułu: 2022-07-17 21:03:21


Statystyki


Widoczność abstraktów - 516
Pobrania artykułów (od 2020-06-17) - PDF (English) - 278

Wskaźniki





Prawa autorskie (c) 2022 Sławomir Pasikowski

Creative Commons License
Powyższa praca jest udostępniana na lcencji Creative Commons Attribution 4.0 International License.