对数据进行归一化，以控制来自独立实验、受试者和量表的数据

Normalize data to control from independent experiments, subjects and scales

提问人：Microbiologie13 提问时间：10/24/2023 最后编辑：Microbiologie13 更新时间：11/2/2023 访问量：41

问：

我需要对来自具有不同比例的不同对照的几个受试者的数据进行归一化。这是为了找到呈现我拥有的数据集的最佳方式。

对于这种归一化，我尝试按每个控件的平均值进行归一化，考虑将数据转换为基于每个控件的日志和百分比变化。这些方法完全改变了我在原始数据中看到的趋势。由于我有不同的主题和控制，我似乎不知道该走哪条路。

因此，我想对此发表一些意见

我非常感谢您的评论

统计数据 分析 归一化

评论

0赞 Robert Dodier 10/25/2023
如果您提供您正在使用的一些数据，这将使其他人更容易帮助您。也就是说，虽然这是一个有趣的问题，但这里是题外话;请尝试 stats.stackexchange.com。请记住，引入每个受试者或每个组的归一化因子本质上是对受试者或群体的相似或不相似做出假设。我非常强烈的建议是避免将归一化作为数据预处理步骤，而是直接在您拥有的任何模型中表示归一化。
0赞 Robert Dodier 10/25/2023
例如，写 y = （x - a）/b + c 而不是 z = （x - a）/b;y = z + c，其中 z 是归一化变量。在所示示例中，这是微不足道的，但是一旦您拥有多个归一化因子，就很难在概念上保持所有内容。

答：

0赞 Anna Andreeva Rogotulka 11/2/2023 #1

我建议尝试归一化技术作为最小最大缩放或 z 分数缩放

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