Cómo normalizar datos entre 0 y 100

Para normalizar los valores de un conjunto de datos entre 0 y 100, puede utilizar la siguiente fórmula:

z _yo = (x _yo – mínimo (x)) / (máximo (x) – mínimo (x)) * 100

dónde:

• z _i : El i- ^ésimo valor normalizado en el conjunto de datos
• x _i : el i- ^ésimo valor en el conjunto de datos
• min (x) : el valor mínimo en el conjunto de datos
• max (x): el valor máximo en el conjunto de datos

Por ejemplo, supongamos que tenemos el siguiente conjunto de datos:

El valor mínimo en el conjunto de datos es 12 y el valor máximo es 68.

Para normalizar el primer valor de 12 , aplicaríamos la fórmula compartida anteriormente:

• z _i = (x _i – min (x)) / (max (x) – min (x)) * 100 = (12 – 12) / (68 – 12) * 100 = 0

Para normalizar el segundo valor de 19 , usaríamos la misma fórmula:

• z _i = (x _i – min (x)) / (max (x) – min (x)) * 100 = (19 – 12) / (68 – 12) * 100 = 12,5

Para normalizar el tercer valor de 21 , usaríamos la misma fórmula:

• z _yo = (x _yo – mínimo (x)) / (máximo (x) – mínimo (x)) * 100 = (21 – 12) / (68 – 12) * 100 = 16,07

Podemos usar esta misma fórmula exacta para normalizar cada valor en el conjunto de datos original entre 0 y 100:

Cómo normalizar datos entre cualquier rango

De hecho, podemos usar esta fórmula para normalizar un conjunto de datos entre 0 y cualquier número:

z _yo = (x _yo – mínimo (x)) / (máximo (x) – mínimo (x)) * Q

donde Q es el número máximo que desea para sus valores de datos normalizados.

En el ejemplo anterior, elegimos Q para que sea igual a 100, pero podríamos normalizar fácilmente un rango de valores de datos entre 0 y 1,000 eligiendo Q para que sea 1,000:

Para normalizar el primer valor de 12 , aplicaríamos la fórmula:

• z _i = (x _i – min (x)) / (max (x) – min (x)) * 1,000 = (12 – 12) / (68 – 12) * 100 = 0

Para normalizar el segundo valor de 19 , usaríamos la misma fórmula:

• z _i = (x _i – min (x)) / (max (x) – min (x)) * 1,000 = (19 – 12) / (68 – 12) * 100 = 125

Para normalizar el tercer valor de 21 , usaríamos la misma fórmula:

• z _i = (x _i – min (x)) / (max (x) – min (x)) * 1,000 = (21 – 12) / (68 – 12) * 100 = 160.7

Podemos usar exactamente esta misma fórmula para normalizar cada valor en el conjunto de datos original entre 0 y 1,000:

Cuándo normalizar los datos

Ocasionalmente normalizamos variables al realizar algún tipo de análisis en el que tenemos múltiples variables que se miden en diferentes escalas y queremos que cada una de las variables tenga el mismo rango.

Esto evita que una variable sea demasiado influyente, especialmente si se mide en diferentes unidades (es decir, si una variable se mide en pulgadas y otra en yardas).

También vale la pena señalar que usamos un método conocido como normalización mínima-máxima en este tutorial para normalizar los valores de los datos.

Los dos métodos de normalización más comunes son los siguientes:

1. Normalización Min-Max

• Objetivo: convierte cada valor de datos en un valor entre 0 y 100.
• Fórmula: Nuevo valor = (valor – min) / (max – min) * 100

2. Normalización media

• Objetivo: Escala los valores de manera que la media de todos los valores sea 0 y std. dev. es 1.
• Fórmula: Nuevo valor = (valor – media) / (desviación estándar)

Recursos adicionales

Cómo normalizar datos entre 0 y 1
Cómo normalizar datos en Excel
Cómo normalizar datos en R
Cómo normalizar columnas en Python

• https://r-project.org
• https://www.python.org/
• https://www.stata.com/