Calculadora de pontuação Z

Calcule pontuações z, pontuações brutas, probabilidades e percentis com soluções passo a passo e visualizações de distribuição normal.

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Calculadora

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Resposta rápida

Uma pontuação z informa quantos desvios padrão um valor está acima ou abaixo da média: z = (X - μ) / σ. Insira uma pontuação bruta com a média e o desvio padrão para obter a pontuação z ou trabalhe de trás para frente a partir de uma pontuação z conhecida para encontrar a pontuação bruta, o percentil e a probabilidade sob a curva normal.

Principais conclusões

  • Uma pontuação z de 0 significa que o valor é exatamente igual à média; z positivo está acima da média, z negativo está abaixo dela.
  • As pontuações Z padronizam qualquer conjunto de dados normalmente distribuído em uma escala comum, permitindo comparar valores medidos em unidades completamente diferentes.
  • A regra empírica afirma que aproximadamente 68% dos valores estão dentro de ±1 DP, 95% dentro de ±2 DP e 99,7% dentro de ±3 DP da média.
  • O percentil e o escore z estão relacionados, mas são diferentes – um escore z de 1 corresponde aproximadamente ao 84º percentil, não ao 1º.

A fórmula do escore z, exemplo resolvido

z = (X − μ) / σ

Exemplo: pontuação bruta X = 75, média μ = 70, desvio padrão σ = 10

  1. z = (75 - 70) / 10 = 5/10 = 0,5
  2. Uma pontuação z de 0,5 significa que a pontuação está meio desvio padrão acima da média.
  3. Olhando para z = 0,5 na distribuição normal padrão dá um percentil de cerca de 69,1% - a pontuação supera cerca de 69% da distribuição.

Escores Z, percentis e a regra empírica

Para qualquer distribuição normal, a regra empírica (regra 68-95-99,7) descreve quantos dados estão dentro de cada faixa de desvios padrão:

Faixa Aproximadamente % de dados
μ ± 1σ (−1 ≤ z ≤ 1) ~68%
μ ± 2σ (−2 ≤ z ≤ 2) ~95%
μ ± 3σ (−3 ≤ z ≤ 3) ~99.7%

Comparando pontuações em diferentes escalas

As pontuações Z permitem comparar o desempenho em testes com escalas de pontuação totalmente diferentes. Suponha que o Aluno A tenha pontuação 1.350 no SAT (média 1.050, DP 200) e o Aluno B tenha pontuação 30 no ACT (média 21, DP 5):

  • Aluno A: z = (1350 − 1050) / 200 = 1,5
  • Aluno B: z = (30 − 21) / 5 = 1,8

Embora as pontuações brutas usem escalas não relacionadas, a pontuação z mais alta do aluno B significa que ele teve um desempenho melhor em relação à distribuição de pontuações do seu próprio teste.

Erros comuns

  • Tratar um escore z como se fosse um percentil diretamente – um escore z de 1 é aproximadamente o 84º percentil, não o primeiro.
  • Misturar probabilidades de cauda esquerda, cauda direita e bicaudal – cada uma responde a uma pergunta diferente sobre onde um valor cai.
  • Aplicar pontuações z e a regra empírica a dados que não são distribuídos aproximadamente normalmente, onde as porcentagens não são mais válidas.
  • Eliminando o sinal de uma pontuação z negativa, que inverte se um valor está acima ou abaixo da média.

Perguntas frequentes

O que é uma pontuação z?

Uma pontuação z conta quantos desvios padrão um valor se encontra em relação à média. z = (x − μ) / σ. Z positivo está acima da média; negativo está abaixo.

O que significa z = 0, 1 ou −2?

z = 0 está exatamente na média. z = 1 é um SD acima. z = −2 está dois SD abaixo. Sob uma curva normal, cerca de 95% dos valores ficam entre -2 e 2.

Quando as pontuações z são usadas?

A comparação de pontuações em diferentes escalas, a localização de percentis e a padronização de dados para testes de hipóteses dependem de pontuações z.

Como as pontuações z se relacionam com os percentis?

Uma tabela z ou calculadora mapeia z para a área sob a curva normal. z = 1,28 corresponde aproximadamente ao percentil 90.

Como faço para usar esta calculadora de pontuação z?

Insira uma pontuação bruta, média e desvio padrão e clique em Calcular para ver a pontuação z e o percentil aproximado.

Uma pontuação z pode ser usada para sinalizar valores discrepantes?

Sim. Uma regra prática comum sinaliza qualquer valor com |z| > 3 como um potencial outlier, uma vez que a regra empírica diz que cerca de 99,7% dos dados normalmente distribuídos estão dentro de 3 desvios padrão da média. Valores além desse intervalo são raros o suficiente para justificar uma análise mais detalhada, embora o ponto de corte (2, 2,5 ou 3) deva corresponder ao quão rigorosa sua análise precisa ser.

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