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产品标准化与差异化的含义,优缺点及二者的关系
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min-max，z-score和decimal scaling的优缺点，和适用领域吗
一、Min-max 标准化 min-max标准化方法是对原始数据...z-score标准化方法适用于属性A的最大值和最小值未知...三、Decimal scaling小数定标标准化 这种方法通过移动...
什么是标准化考试？它有哪些特点？
标准化考试的优点是对考生公正、公平、高效，但不一定能反映考生的真实水平。
以下是引文：
标准化考试是工业化时代教育评价方式的特征。我国引进此种考试的时间是1982年，这正是美国工业化教育发展到顶峰程度的时日。然而到了第二年，即1983年，美国根据本国工业化教育存在的大量问题，发表了《国家在危险中：迫切需要教育改革》，紧接着1984年发表了《赫拉斯折衷方案：美国中学的困境》，1985年就启动了《美国2061计划》。不久，又有万名各领域的学者参与研究《美国国家科学教育标准》。美国由此开始了波及全国的教育转型，考试也逐渐抛弃了标准化，变为对学生的综合评价。
而我国在美国逐渐抛弃标准化考试的前夕，于1982年从美国取来标准化考试之“经”，于1985年在广东率先开始标准化考试实验。第二年，山东、广西、辽宁参加进来，实验科目也由数学、英语，扩展到物理、化学。此后参加实验的省市迅速增多，科目也迅速扩大。1989年，国家教委发出《普通高等学校招生全国统一考试标准化实施规划》，标志着标准化考试正式进入实施阶段。
至此，高考这根指挥棒产生了空前的指挥效应，标准化考试促使全国的基础教育都不得不跟着应试教育走。
标准化考试派生了标准化答案，接着就用上了判卷机器。机器判卷被认为比人来判卷更“铁面无私”，更“科学”。外国厂商也开始到中国推销他们在西方改变评价方式后日益失去市场的判卷机器。中国学生人数甚巨，如果都要使用进口的判卷机器，势必花费大量外汇。为节省费用，国家教委考试中心组织大学进行研制，其成果于1992年通过专家鉴定，清华大学、山东大学的产品开始被广泛使用。当然，今天这些产品并不是没有用场，比如用于选举，用于国民经济的多种统计之中，仍是适用的科技产品。但今天，我们权衡工业化教育的评价方式和新教育所需要的评价方式已能鉴别，把评价学生们富有特点的、千差万别的、生动活泼的答题表述交给机器，已经多么不合适！讲得严重一些，这机器无异于扼杀学生个性的**！
更大的弊端是这种机械的评价方式使应试教育走到了极端的程度。1998年1月21日《中国青年报》发表了一位家长的文章，题目是《10除以5，得多少？》，我摘录如下：
小
儿7岁，在北京一所不错的学校读二年级。一次数学测验，有一道题是这样的：“10除以5，得多少？”小儿答：10除以5得2。不料被扣了0.5分。请教老师（试卷不由学校出，由学区统一出标准答案），老师说：原因是没有按规定答题，正确答案应是“得2”。好心的老师惋惜地告诉小儿，你这么写是不应该算错的，但是上边对试卷答案有严格要求，以后做除法答题要从倒数第一个“逗号”开始，问什么，答什么，不要多写。
小儿记住了，但因此又带来一次“错误”。
这次的试题是：“26除以4商几，余几？”小儿答：商6余2。这次又被扣去0.5分。
我问孩子，为什么不按老师说的“从倒数第一个逗号开始答”？他很困惑地说：“总不能不答商，只答余数呀！要不，你说怎么答？”
我明知孩子说得有理，但也猜不透出题者的要求，只好说：“别管这些，按老师说的办法答，就写‘余2’，看看老师怎么改。”
第二天，我们改的题又被判为错。向老师请教，老师也无可奈何地说，这次是试题出得不好，逗号不应放在“余几”处。
小儿说：“我不会答题了。”
更让我没想到的是语文考试也如此。期末考试前，小儿在一次语文测试中又丢了5分。
试题是这样的：把每组词连成句子，写下来，再加标点。给的词是：发明蒸汽机瓦特是的
小
儿答：“是瓦特发明的蒸汽机。”尽管语句通顺，也符合要求，而且是个正确的强调句式，但小儿没得1分，理由是和标准答案不符。原来上面给的标准答案是：“蒸汽机是瓦特发明的”或“瓦特是发明蒸汽机的”。
数次经历让我明白，诅咒与埋怨是没有用的，重要的是不能让孩子被这种僵化的教育毁了。我告诉孩子，你没有写错。小儿马上问我：“那‘发明蒸汽机的是瓦特’，这对吗？”
我说：“很好！”
1999年1月25日的《中国教育报》也报道，时任教育部部长的***尖锐地指出：连语文的答案也搞标准化，“齐心协力”就对，“同心协力”就错，这样的教育是一种八股教育，不利于学生创新意识的培养。
高考的标准化考试是“师傅”，中考乃至小学的标准化考试都是从“师傅”那里学来的。许多家长对这种考试都曾经不理解，哭笑不得。但老师如果不对小学生、初中生如此这般严格训练，将来学生中考、高考都会丢分，考不上高中、考不上大学咋办？……进入大学的学生都经过如此训练，“升学至上”的压力亦将他们的创造性严重耗损。始于高考的标准化考试，一头深深地影响了基础教育，另一头影响着大学教育。
部门管理的标准化、规范化、程序化！
标准化，可以理解为执行力，规范化，可以理解层面不一样，也就是与领导差异，不可挑战决策力。程序化就更容易理解了，就是责任区分，责任人。
数据标准化的几种方法
在数据分析之前，我们通常需要先将数据标准化（normalization），利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题，对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质，使所有指标对测评方案的作用力同趋化，再加总才能得出正确结果。数据无量纲化处理主要解决数据的可比性。数据标准化的方法有很多种，常用的有“最小—最大标准化”、“Z-score标准化”和“按小数定标标准化”等。经过上述标准化处理，原始数据均转换为无量纲化指标测评值，即各指标值都处于同一个数量级别上，可以进行综合测评分析。一、Min-max 标准化min-max标准化方法是对原始数据进行线性变换。设minA和maxA分别为属性A的最小值和最大值，将A的一个原始值x通过min-max标准化映射成在区间[0,1]中的值x'，其公式为：新数据=（原数据-极小值）/（极大值-极小值）二、z-score 标准化这种方法基于原始数据的均值（mean）和标准差（standard deviation）进行数据的标准化。将A的原始值x使用z-score标准化到x'。z-score标准化方法适用于属性A的最大值和最小值未知的情况，或有超出取值范围的离群数据的情况。新数据=（原数据-均值）/标准差spss默认的标准化方法就是z-score标准化。用Excel进行z-score标准化的方法：在Excel中没有现成的函数，需要自己分步计算，其实标准化的公式很简单。 步骤如下： 1.求出各变量（指标）的算术平均值（数学期望）xi和标准差si ； 2.进行标准化处理： zij=（xij－xi）/si 其中：zij为标准化后的变量值；xij为实际变量值。 3.将逆指标前的正负号对调。 标准化后的变量值围绕0上下波动，大于0说明高于平均水平，小于0说明低于平均水平。三、Decimal scaling小数定标标准化这种方法通过移动数据的小数点位置来进行标准化。小数点移动多少位取决于属性A的取值中的最大绝对值。将属性A的原始值x使用decimal scaling标准化到x'的计算方法是：x'=x/(10^j)其中，j是满足条件的最小整数。例如 假定A的值由-986到917，A的最大绝对值为986，为使用小数定标标准化，我们用1000（即，j=3）除以每个值，这样，-986被规范化为-0.986。注意，标准化会对原始数据做出改变，因此需要保存所使用的标准化方法的参数，以便对后续的数据进行统一的标准化。除了上面提到的数据标准化外还有对数Logistic模式、模糊量化模式等等：对数Logistic模式：新数据=1/（1+e^(-原数据)）模糊量化模式：新数据=1/2+1/2sin[派3.1415/（极大值-极小值）*（X-（极大值-极小值）/2） ] X为原数据
