r - 标准化/缩放数据集

Question

我有以下数据集:

dat<-as.data.frame(rbind(10,8,2,7,10,10,1,10,14,9,2,6,10,8,10,8,10,10,7,11,10))
colnames(dat)<-"Score"
print(dat)
Score
10
8
2
7
10
10
1
10
14
9
2
6
10
8
10
8
10
10
7
11
10

这些是学生获得的考试成绩， 学生在此测试中最多可得 15 或最少 0 (顺便说一句，没有人得到最大值或最小值)， 但是在此测试中获得的最低分数是 1，最高分数是 14 .

现在，我想将此数据标准化/缩放到 0 到 20 的范围。
如何在excel中实现这一点？还是在 R 中？
我的最终目标是将此测试中的分数标准化为上述比例，并将它们与另一组数据进行比较，其中最大值和最小值分别为 5 和 0。
如何正确比较这两个不同的缩放数据集？

我尝试了什么:
我在互联网上浏览了很多东西，并想出了这个:



我是从 wikipedia. 那里得到的
这种方法可靠吗？

Answer 1

在您的情况下，我会使用您在问题上发布的特征比例公式。 (x - min(x)) / (max(x) - min(x))基本上会将您的测试标记转换为 0-1 之间的范围。

由于您的边确实是 0 和 15 而不是 2 和 14，因此您的 min(x)=0和你的max(x)=15 .一旦你使用上面的方法得到了 0-1 之间的分数，你只需乘以 20。

IE。

tests <- read.table(header=T, file='clipboard')

tests2 <- (tests - 0) / (15 - 0) #or equally tests / 15

乘以 20 得到 0-20 之间的分数:

> tests2 * 20
       Score
1  13.333333
2  10.666667
3   2.666667
4   9.333333
5  13.333333
6  13.333333
7   1.333333
8  13.333333
9  18.666667
10 12.000000
11  2.666667
12  8.000000
13 13.333333
14 10.666667
15 13.333333
16 10.666667
17 13.333333
18 13.333333
19  9.333333
20 14.666667
21 13.333333

结果直观，功能可靠。例如，得分为 14/15 的人应该得到最高分(并且非常接近 20)，这里就是这种情况(转换后他们得分 18.6666)。