标准化z得分(Z-Score)——MedCalc软件实现

发布于 2022年10月5日 星期三 10:54:51 浏览:4479
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Z-Score标准化是数据处理的一种常用方法。通过它能够将不同量级的数据转化为统一量度的Z-Score分值进行比较,提高了数据可比性(但削弱了数据解释性),本文将介绍如何用MedCalc软件计算标准化z得分。

关键词:MedCalc; z得分; Z-Score

一、z得分简介

z得分适用于资料的最大值和最小值未知,或有超出取值范围的离群值的情况。z得分是最常用的标准化方法,标准化后的变量将有约一半观测值小于0,另一半观测值大于0,其平均值为0、标准差为1。标准化数据都是没有单位的纯数量,可消除量纲(单位)和变量自身变异的影响。但需要注意的是,Z-score标准化只能使数据变换为均值为0、方差为1的无量纲数据,并不会改变原数据的分布(如正态分布情况)。

二、案例介绍

下面以“身高”变量为例,介绍如何计算受试对象身高的标准化z得分。

三、软件操作

打开示例数据“标准化z得分.mc1”(可在“附件下载”处下载),部分数据见图1。

图1

点击菜单栏中的“工具”—“Z分数”(图2),弹出“Z分数”对话框。

图2

在“Z分数”对话框中,在电子表格列创建“列”选择“B”;勾选“仅列出空列”;在“标题”中输入样本名称“Z-scores”;在“变量”的下拉菜单中选择“hight”;在“参考值和标准偏差”栏选择“使用样本的平均值和SD”(图3),点击“确定”回到主页面。

图3

可以看到数据表格中的B列多出了一组名为“Z-scores”的变量(图4),为受试者身高的标准z得分。

图4

也可以在“参考值和标准偏差”栏选择“用户定义值”,输入参考值和标准偏差,自定义参考值和偏差来计算z得分。

图5

计算新变量“Z_Score”的均数和标准差,发现均数约等于0 (1.2027E-15),标准差为1 (图5)。

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