Normalisation de score

  • Rversion finale: Australia
  • Mis à jour 12 mars 2026
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  • Dans Moteur d'évaluation intelligente la normalisation, les scores réels sont mappés à une échelle standardisée, généralement de 0 à 100, ce qui permet d’unifier le cadre de travail d’évaluation.

    Vue d’ensemble de l’approche de normalisation

    Dans Moteur d'évaluation intelligente la normalisation, ajuste les scores d’évaluation individuels à une échelle commune, ce qui permet la comparaison entre différentes évaluations. La normalisation des scores d’évaluation peut être réalisée par deux approches : maximiser les valeurs, lorsque des scores plus élevés sont souhaitables, et minimiser les valeurs, lorsque des scores plus faibles sont préférés.
    Pour maximiser la valeur

    Maximisez la valeur lorsque les valeurs élevées sont meilleures. La formule suivante est utilisée pour obtenir le score normalisé :

    Score normalisé (élevé) = ((score brut - score minimum) / (score maximum - score minimum)) * (facteur d’échelle maximum - facteur d’échelle minimum) + facteur d’échelle minimum

    Pour minimiser la valeur

    Minimisez la valeur lorsque les valeurs inférieures sont meilleures. La formule suivante est utilisée pour obtenir le score normalisé :

    Score normalisé (élevé) = (1 - (score brut - score minimum) / (score maximum - score minimum)) * (facteur d’échelle maximum - facteur d’échelle minimum) + facteur d’échelle minimum

    • Score brut = Score réel calculé
    • Score minimum = valeur minimale de l’échelle actuelle.
    • Score maximum = valeur maximale de l’échelle actuelle.
    • Facteur d’échelle maximum = valeur minimale de l’échelle cible.
    • Facteur de mise à l’échelle minimum = valeur maximale de l’échelle cible.
    • Définition de l’échelle = Spécifie le sens de la notation : « élevé » pour les scores les plus élevés qui sont meilleurs ou « faible » pour les scores les plus bas qui sont meilleurs.
    • Mise à l’échelle relative = Lorsque cette option est activée, le score normalisé est calculé par rapport à la valeur maximale.
    Remarque :
    Cette approche n’est applicable que lorsque la stratégie de normalisation linéaire est utilisée. Les formules peuvent varier si une stratégie différente est sélectionnée.