통계에서 정규화를 통해 경험적 차이를 개인적인 것으로 치부하고 무시하여 보편적 확실성을 추구한다. 개연적 판단을 통한 추정은 실제 기억과 기록에 근거하기 때문에, 추정 과정에서 경험적 차이가 들어가게 되고 이를 제거할 필요가 있다. 그래서 정규화 방법은 사건 발생의 빈도수와 분포 비율의 폭을 일정하게 재구성한다. 이 부분에서 기억과 기록에 의한 추정의 개인적 차이를 없애고, 이는 확실성 추구의 이론적 합리성의 맥락에서 분명해진다.
통계 작업에서 추정을 보편적 확률 계산식에 귀속시키려면, 어떠한 절차가 필요한가? 개연적 판단으로서의 추정은 실제 기억과 기록에 근거한 논증의 결과이기 때문에, 추정 과정에서 빈도수와 분포 비율의 폭에 대한 경험적 차이는 무시될 수 없다. 보편적 확실성을 추구하는 이론적 합리성 개념은 그러한 경험적 차이를 주관적인 것으로서 무시한다. 그렇게 무시하는 여러 가지 방법 중 하나로서 정규화(normalization) 방법을 들 수 있다. 정규화 방법은 사건 발생의 빈도수와 분포 비율의 폭을 일정하게 고정시킨다. 나의 판단이 100일 혹은 100명에 근거한 추정이고, 너의 판단이 50일 혹은 50명에 근거한 추정이라면, 우리의 판단은 실제 다르다. 정규화 방법은 빈도수와 분포 비율의 폭을 일정하게, 실례로 1천 명 단위로 재구성해주는 단계다. 이 단계에는 기억과 기록에 근거한 추정의 개인적 차이, 곧 정보를 얻는 원천과 관련된 차이를 없애려는 동기가 숨어 있고, 이 동기는 확실성 추구의 이론적 합리성의 맥락에서 분명해진다. 현실세계에서 기계, 기관, 제도 및 관습의 기능에 근거해 그 효율성을 따져야 하는 경우는 빈번하다. 그러나 기능의 효율을 추정하는 보편적 형식 절차 및 계산 방식은 의외로 많이 연구되지 않았다. 그 이유는 효율 추정이 다른 경우보다 더욱 상황 맥락에 의존하기 때문일 것이다. 효율 추정은 단순히 빈도수와 비율에 근거한 추정에 귀속될 수 없다. 성공, 실패, 정밀도와 같이 양적 취급이 가능한 변수뿐만 아니라 기능에 대한 문화적 평가 방식까지 기능의 효율 평가에 개입하기 때문이다. 더욱이 실패 및 성공 비율과 정밀도 사이의 관계는 추정에서 항상 대칭적으로 나타나지 않는다. 실패가 많아도 높은 정밀도를 요구하는 문제 해결의 맥락이 있을 수 있기 때문이다.