So berechnen Sie normalisierte Daten in Excel

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Excel ist ein leistungsstarkes Tool zum Analysieren von Daten, aber die Daten, mit denen Sie arbeiten, haben möglicherweise nicht die ideale Form. Wenn es viele Variationen gibt, kann es schwierig sein, einen bestimmten Wert mit dem Mittelwert des gesamten Datensatzes und der Standardabweichung in Beziehung zu setzen. Ein normalisierter (oder standardisierter) Datensatz macht dies viel einfacher. Herauszufinden, wie man Daten in Excel normalisiert, ist in Situationen wie dieser von unschätzbarem Wert.

Index

    Was sind normalisierte Daten?

    Normalisierte Daten sind ein locker definierter Begriff, aber in den meisten Fällen bezieht er sich auf standardisierte Daten, bei denen die Daten mithilfe des Mittelwerts und der Standardabweichung für den gesamten Satz transformiert werden, sodass sie in einer Standardverteilung mit einem Mittelwert von 0 und a enden Varianz von 1. Wenn Sie sich einen normalisierten Datensatz ansehen, repräsentieren die positiven Werte Werte über dem Mittelwert und die negativen Werte Werte unter dem Mittelwert. Ein Ergebnis von +1 bedeutet, dass ein bestimmter Wert eine Standardabweichung über dem Mittelwert liegt, und –1 bedeutet, dass er eine Standardabweichung unter dem Mittelwert liegt.

    Was Sie für die Normalisierung benötigen

    Wenn Sie einen Datensatz normalisieren möchten, benötigen Sie zwei zusätzliche Informationen. Stellen Sie sich vor, Sie haben einige Daten, die von Zelle A2 zu Zelle A51 laufen. Bevor Sie Daten in Excel normalisieren, benötigen Sie den Durchschnitt (oder „arithmetisches Mittel“) und die Standardabweichung der Daten. Ermitteln Sie den Durchschnitt der Daten, indem Sie eine leere Zelle auswählen, die Sie in einer benachbarten Zelle als „Mittelwert“ bezeichnen können, und „=AVERAGE(A2:A51)“ ohne Anführungszeichen eingeben.

    Beachten Sie, dass dies die Beispieldaten verwendet, die von Zelle A2 bis A51 laufen. Ändern Sie diese beiden Zahlen entsprechend Ihrem spezifischen Datensatz. Wenn Ihre Daten beispielsweise von B4 bis B55 verlaufen, geben Sie stattdessen „=AVERAGE(B4:B55)“ ein.

    Ermitteln Sie die Standardabweichung, indem Sie eine weitere leere Zelle auswählen, in einer benachbarten Zelle wie zuvor eine Beschriftung hinzufügen, z. B. „Standardabweichung“, und dort „=STDEV(A2:A51)“ eingeben. Passen Sie die Zellkoordinaten an Ihren Datensatz an.

    Stellen Sie sich für die restlichen Beispiele vor, dass Sie Ihren Mittelwert in Zelle C2 und Ihre Standardabweichung in Zelle D2 eingetragen haben. Ersetzen Sie diese Zahlen in nachfolgenden Formeln durch die Zellen, die Ihren Mittelwert und Ihre Standardabweichung enthalten.

    Daten in Excel normalisieren

    Die letzte Phase der Normalisierung von Daten in Excel umfasst die Standardisierungsfunktion. Diese Funktion enthält drei "Argumente" oder Informationsbits im Format: STANDARDIZE(Wert, Mittelwert, Standardabweichung).

    Geben Sie „Normalisierte Daten“ oder eine andere Bezeichnung in Zelle B1 oder die Spalte neben Ihren Daten oder an einer anderen geeigneten Stelle ein, sodass die Zeilen übereinstimmen. Geben Sie in Zelle B2 „=STANDARDIZE(A2, $C$2, $D$2)“ ein, um Excel anzuweisen, den Datenpunkt in Zelle A2 mit dem Mittelwert in Zelle C2 und der Standardabweichung in Zelle D2 zu normalisieren. Die „$“-Zeichen erleichtern das Ziehen der gleichen Formel im nächsten Schritt nach unten.

    Bewegen Sie Ihren Mauszeiger über die untere rechte Ecke der Zelle, die Sie gerade ausgefüllt haben, sodass sich der Cursor in ein dünnes schwarzes Kreuz verwandelt. Klicken Sie auf die Ecke und halten Sie die Maustaste gedrückt, bevor Sie sie ganz nach unten in die Spalte ziehen, sodass sie an der letzten Zelle Ihrer Daten ausgerichtet ist. Im Beispiel würden Sie die Ecke nach unten in die Zelle B51 ziehen. Dadurch wird die Formel in jeder Zelle dupliziert, wodurch sich die Position der Eingabedaten ändern kann, um mit der Zeile der Zelle übereinzustimmen, aber Excel angewiesen wird, den Mittelwert und die Standardabweichung immer noch von derselben Stelle zu nehmen.

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