z-Standardisierung in R - Daten analysieren in R (36)

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// z-Standardisierung in R //
z-Standardisierung ist eine Transformation der Variablen einer Verteilung zur besseren Vergleichbarkeit von z.B. Effektstärken unterschiedlicher Koeffizienten (100.000 vs. 0,0001). Hierzu wird von der Zufallsvariable der Mittelwert der Verteilung abgezogen und dies durch die Standardabweichung der Verteilung geteilt.
Im Ergebnis erhält man eine Zufallsvariable mit dem Erwartungswert 0 und der Varianz sowie Standardabweichung 1.
Standardmäßig gibt es dazu bereits eine Funktion in R, die sog. "scale()-Funktion". Man kann allerdings die beschriebene Transformation auch händisch vornehmen - mit logischerweise gleichem Ergebnis.
Bei Fragen und Anregungen zur z-Standardisierung in R nutzt bitte die Kommentarfunktion. Ob ihr das Video hilfreich fandet, entscheidet ihr mit einem Daumen nach oben oder unten. #statistikampc
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Опубликовано:

17 июн 2020

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Комментарии : 21

@StatistikamPC_BjoernWalther 4 месяца назад

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@StatistikamPC_BjoernWalther 4 года назад

Bei Fragen und Anregungen zur z-Standardisierung in R nutzt bitte die Kommentarfunktion.

@MrVerflixxt 2 года назад

Hallo, R rechnet ja mit der Populations-Abweichung. Gibt es einen Befehl , mit dem ich alles empirisch umrechnen kann?

@isabellkreiner4368 4 года назад

Ich verdanke dir wohl irgendwann meinen Uniabschluss 🙈

@StatistikamPC_BjoernWalther 4 года назад

Danke, Isabell! :-) Dann gönn es auch deinen Kommilitonen und sag es weiter. ;-) Viele Grüße, Björn.

@SirVeratir 3 месяца назад

Hallo, vielen Dank für das Video! Kann ich die z-Standardisierung auch dafür nutzen, wenn ich verschieden stufige Likert-Skalen (4, 5, 7 und 10 stufig) miteinander vergleichen möchte?

@StatistikamPC_BjoernWalther 3 месяца назад

Ja, das geht analog, weil nach der Transformation der Mittelwert 0 und die Standardabweichung jeweils 1 ist und damit die Vergleichbarkeit gegeben ist. Zwar sollte man keinen Mittelwert bei ordinalskalierten Variablen, das ist aber zumeist eine theoretische Diskussion. Viele Grüße, Björn.

@lanaschludi5466 3 года назад

Ist eine z-Standardisierung der Variablen zur Vergleichbarkeit der Koeffizienten auch dann notwendig, wenn ich die Variablen bereits mittels Box-Cox-Verfahren transformiert habe (damit sie eher einer Normalverteilung folgen)?

@sowiesophiechen 3 года назад

Vielen Dank für das Video! Eine kurze Frage, wie kann ich am einfachsten alle Variablen in meinem DF z-transformieren?

@theodorschinkelmeyer3557 3 года назад

Hallo Sophie, das gleiche habe ich mich auch gefragt:) Für dein Problem kannst du folgende Syntax eingeben und es müsste funktionieren: all

@Lenny-bi4zv 2 года назад

Für meine Masterarbeit soll ich diese z-Scores jetzt 'averagen'(?) und dann wieder in r-Werte zurücktransformieren? Wie mache ich das? :'D

@ValeriaWonderland 3 года назад

Hi, vielen Dank für das tolle Video! Wenn ich eine neue z-standardisierte Variable in meinen Datensatz aufgenommen habe, gibt es eine Funktion, wie ich sie gleichzeitig in meine Excel Datei übertragen kann? Liebe Grüße

@caroma8826 3 года назад

Kompakt erklärt, danke!

@lipa7329 4 года назад

Gibt es auch ein Video zur Interpretation von z-standardisierten Werten?

@StatistikamPC_BjoernWalther 4 года назад

Hallo, nein, aber so viel gibt es da eigentlich auch nicht zu interpretieren. Der Mittelwert ist 0, die Standardabweichung 1 und es ist nur eine einfache Transformation der Ausgangsvariable. Viele Grüße, Björn.

@TGCE109 3 года назад

Hallo, ich verstehe das ganze noch nicht so recht. Ich habe nun IQ standardisiert, aber was bringt mir das? Die Frage ist doch, welche Variablen möchte ich miteinander vergleichen, und diese standardisiere ich. Was bringt mir also die alleinige zTransformation von IQ?

@StatistikamPC_BjoernWalther 3 года назад

Hallo, die alleinige Transformation bringt die in der Tat recht wenig. Im Video geht es ja aber auch nur um das Prinzip der z-Standardisierung, das dann mehrfach beispielsweise im Vorfeld der multiplen Regression angewandt wird, um standardisierte Koeffizienten zu erhalten und die damit vergleichen zu können. Viele Grüße, Björn.