Primeiramente, "normaliza-se" a nota do Enem. O termo "normalizar", embora pareça estranho, se refere a um recurso de uso corrente em matemática. Como poderíamos comparar o resultado em um exame que vale 63 pontos com um outro exame que vale 160 pontos? É necessário torná-los proporcionais usando a normalização.
O escore padronizado, ao contrário do CV, é útil para comparação dos resultados indivíduais. Por exemplo, um aluno que tenha obtido nota 7 numa prova cuja média da classe foi 5 foi melhor do que numa prova em que tirou 8 mas a média da classe foi 9. ... é denominado escore padronizado.
Nas estatísticas, um escore-z (ou escore padrão) de uma observação é o número de desvios padrão acima ou abaixo da média da população. Para calcular um escore z, é necessário saber a média da população e o desvio padrão da população.
Um z-score revela para você onde a pontuação está em uma curva de dispersão típica. Um z-score de zero revela a você que as qualidades são realmente normais enquanto um z-score de +3 revela a você que o valor é muito maior que o normal.
Cálculo do Escore-Z = estatura da criança – estatura média da população referência dividido por desvio-padrão para idade e sexo.
Para se calcular um escore z basta subtrair do valor que o indivíduo apresenta a média correspondente ao seu gru- po de idade e sexo dividindo-se depois a diferença pelo valor do desvio padrão do mesmo grupo.
As duas técnicas tem o mesmo objetivo: transformar todas as variáveis na mesma ordem de grandeza. E a diferença básica é que padronizar as variáveis irá resultar em uma média igual a 0 e um desvio padrão igual a 1. Já normalizar tem como objetivo colocar as variáveis dentro do intervalo de 0 e 1, caso tenha resultado negativo -1 e 1.
E a diferença básica é que padronizar as variáveis irá resultar em uma média igual a 0 e um desvio padrão igual a 1. Já normalizar tem como objetivo colocar as variáveis dentro do intervalo de 0 e 1, caso tenha resultado negativo -1 e 1. Padronizar os dados normalmente é feita usando a fórmula z-score:
Cuidado com os outliers, alguns artigos irão dizer que normalizar é o melhor método e também encontrará artigos dizendo que padronizar os dados é a opção a ser feita. Como já diz o teorema No Free Lunch, a melhor saída é testar e avaliar o resultado.
Exemplo: CLIENTE = {ID + ENDEREÇO + TELEFONES }. Porém, uma pessoa poderá ter mais de um número de telefone, sendo assim o atributo "TELEFONES" é multivalorado. Para normalizar, é necessário:
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