正態(tài)化標準分數（Normalized Standard Score）是一種將原始數據進行標準化的方法，以便于比較不同數據集之間的差異。

正態(tài)化標準分數可以將原始數據的分布轉換為標準正態(tài)分布（均值為0，標準差為1）。這種方法在許多領域都非常有用，例如統(tǒng)計學、心理學、生物學等。正態(tài)化標準分數的轉換方法如下：

1. 計算原始數據的均值（mean）和標準差（standard deviation）。均值 = 所有數據點的和 / 數據點的數量標準差 = sqrt[所有數據點與均值之差的平方和 / 數據點的數量]2. 計算正態(tài)化標準分數：正態(tài)化標準分數 = (X - 均值) / 標準差其中，X 表示原始數據。

3. 將原始數據轉換為正態(tài)化標準分數：Z = (X - 均值) / 標準差通過上述方法，我們可以將原始數據的分布轉換為標準正態(tài)分布。需要注意的是，正態(tài)化標準分數是一種無量綱量，即它的單位是任意的，因此當我們比較不同數據集之間的正態(tài)化標準分數時，無需考慮單位的影響。