cNORM：使用R连续命名

规范 cNorm软件包提供了用于生成连续标准评分的方法，例如用于心理测验开发，生物统计学（例如生物学和生理学增长曲线）以及医学领域筛查的特征。 它基于A. Lenhard等人建议的方法。 （2016，2019）。 有关深入的教程，请查阅项目主页和以获取在线演示。 方法 产生测试规范的常规方法经常困扰于规范表中的“跳跃”或“间隙”（即不连续性），并且评估极端得分的信心较低。 cNORM解决了这些问题，并且还具有不需要对原始数据的分布进行假设的附加优点：通过对原始数据进行建模，将原始数据建模为百分位数分数和解释变量（例如年龄）的函数，从而建立标准分数）通过。 该方法最大程度地减少了由采样和测量误差引起的偏差，同时可以处理明显的偏离正常的现象，例如在临床样本中很常见的现象。 与参数方法相反，它不依赖于初始规范数据的分布假设，因此是生成规范表的一种非常强大的方法。 该方法的基本原理是通过多元回归