« Standardisation » : différence entre les versions

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Ces divers sens de la standardisation ne sont pas nécessairement mutuellement exclusifs. La [[corrélation]] est une covariance standardisée à deux titres : le degré d’association entre variables est exprimé sur une échelle dont les repères sont connus (allant de −1 à 1) et il s’agit d’une covariance divisée par l’écart type des variables mises en corrélation.
Ces divers sens de la standardisation ne sont pas nécessairement mutuellement exclusifs. La [[corrélation]] est une [[covariance]] standardisée à deux titres : le degré d’association entre variables est exprimé sur une échelle dont les repères sont connus (allant de −1 à 1) et il s’agit d’une covariance divisée par l’écart type des variables mises en corrélation.


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Version du 16 octobre 2024 à 12:59

Syn. : Normalisation ; réduction transformation. Angl. : Standardization.

La standardisation désigne diverses opérations ayant pour but la facilitation de l’interprétation de données quantitatives. On distingue entre autres :

  • La marche à suivre invariable suivie dans l’évaluation psychologique (consignes standardisées) ;
  • La transformation de valeurs les exprimant sur une échelle possédant des repères connus (par exemple : la transformation en pourcentages) 
  • La transformation de valeurs en scores réduits, c’est-à-dire exprimés en unités d’écart type (par exemple : les scores z
  • La normalisation.

Ces divers sens de la standardisation ne sont pas nécessairement mutuellement exclusifs. La corrélation est une covariance standardisée à deux titres : le degré d’association entre variables est exprimé sur une échelle dont les repères sont connus (allant de −1 à 1) et il s’agit d’une covariance divisée par l’écart type des variables mises en corrélation.

Exemple

Les résultats d’un test de QI sont standardisés à quatre titres : ils sont le fruit d’une démarche d’examen invariable, les scores sont exprimés sur une échelle dont les repères sont connus (moyenne de 100, écart type de 15) ; ces scores correspondent également à un nombre d’unités d’écarts types et ils font référence aux données de normalisation du test.

SAS

proc standard mean=0 std=1;
   var x;

Voir aussi