Normalization Transformations of Data in the Procedure of Statistical Methods Used in Education Research

• Authors: Sławomir Pasikowski

Title variants

PL

Przekształcenia normalizacyjne danych w procedowaniu metod statystycznych wykorzystywanych w badaniach nad edukacją

Abstracts

PL

Wprowadzenie: Zdarza się, że odwzorowanie wartości cechy dokonane podczas pomiaru wymaga przekształcenia z uwagi na warunki związane z analizą danych.  Cel badań: Celem artykułu jest przybliżenie zagadnienia normalizacyjnych przekształceń danych i okoliczności ich zastosowań.  Stan wiedzy:  Z powodu braku wiedzy lub doświadczenia przekształcenia danych mogą nie być brane pod uwagę podczas analiz prowadzonych w badaniach nad edukacją. Jeśli występują, to spośród najpopularniejszych sposobów przekształceń stosunkowo często wybierane są te, które służą redukcji skośności rozkładów. Jednak nie zawsze sposób przekształcenia dobierany jest adekwatnie do własności danych oraz warunków analizy. Przekształcenia normalizacyjne należą do prostszych, a zarazem efektywnych rozwiązań przygotowujących dane do prowadzenia analiz.  Podsumowanie: Przekształcenia normalizacyjne minimalizują ryzyko powstawania artefaktów na skutek różnic w zakresie rzędu wielkości oraz jednostek miary. Ma to szczególne znaczenie podczas prowadzenia analizy z użyciem wielowymiarowego skalowania i wielowymiarowych metod klasyfikacji.

EN

Introduction: Sometimes the mapping of the variable values made during the measurement needs to be transformed due to the conditions related to the data analysis. Research Aim: The aim of this article is to present the issue of normalization transformation and the circumstances of their application. Evidence-based Facts: Due to lack of knowledge or experience, transformations are not taken into account in data analysis in education research. And if they do occur, among the most popular methods of data transformation, are chosen those which reduce the skewness of distributions. However, the method of transformation is not always chosen adequately to the properties of the data and the conditions of analysis. Normalization transformations are among the simpler yet effective solutions for preparing data for analysis. Summary: Normalization transformations minimize the risk of artifacts due to differences in orders of magnitude and units of measurement. This is particularly important when conducting analyses using multidimensional scaling and multivariate classification methods.

Keywords

EN

data transformations; normalization; statistical methods

PL

przekształcenia danych źródłowych; normalizacja; metody statystyczne

• Publisher: Wydawnictwo Uniwersytetu Marii Curie-Skłodowskiej
• Journal: Lubelski Rocznik Pedagogiczny
• Year: 2022
• Volume: 41
• Issue: 4
• Pages: 91-101

Dates

published

2022

Contributors

author

Sławomir Pasikowski

• University of Łódź

References

• Jajuga, K., & Walesiak, M. (2000). Standarisatoion of data set under different measurement scales. In G. W. Decker (Ed.), Classification and information processing at the turn of the millennium (pp. 105–112). Springer-Verlag.
• Tabachnick, B. G., & Fiedel, L. S. (2013). Using Multivariate Statistics. Pearson.
• Tinsley, H. E., & Brown, S. D. (2000). Multivariate statistics and mathematical modeling. In H. E. Tinsley, & S. D. Brown (Eds.), Handbook of Applied Multivariate Statistics and Mathematical Modeling (pp. 3-36). Academic Press.
• Venter, A., & Maxwell, S. E. (2000). Issues in the use and application of multiple regression analysis. In H. E. Tinsley, & S. D. Brown (Eds.), Handbook of Applied Multivariate Statistics and Mathematical Modeling (pp. 151-182). Academic Press.
• Walesiak, M. (2012). Podstawowe własności analizy wielowymiarowej. In M. Walesiak, & E. Gatnar (Eds.), Statystyczna analiza danych z wykorzystaniem programu R (pp. 62-80). PWN.
• Walesiak, M. (2014). Przegląd formuł normalizacji wartości zmiennych oraz ich oraz ich własności w statystycznej analizie wielowymiarowej. Przegląd statystyczny, 61(4), 363-372.

Identifiers

DOI

10.17951/lrp.2022.41.4.91-101

Biblioteka Nauki

31804001