正态化标准分数（Normalized Standard Score）是一种将原始数据进行标准化的方法，以便于比较不同数据集之间的差异。

正态化标准分数可以将原始数据的分布转换为标准正态分布（均值为0，标准差为1）。这种方法在许多领域都非常有用，例如统计学、心理学、生物学等。正态化标准分数的转换方法如下：

1. 计算原始数据的均值（mean）和标准差（standard deviation）。均值 = 所有数据点的和 / 数据点的数量标准差 = sqrt[所有数据点与均值之差的平方和 / 数据点的数量]2. 计算正态化标准分数：正态化标准分数 = (X - 均值) / 标准差其中，X 表示原始数据。

3. 将原始数据转换为正态化标准分数：Z = (X - 均值) / 标准差通过上述方法，我们可以将原始数据的分布转换为标准正态分布。需要注意的是，正态化标准分数是一种无量纲量，即它的单位是任意的，因此当我们比较不同数据集之间的正态化标准分数时，无需考虑单位的影响。