Калькулятор Z-Score

Обчислюйте z-оцінки, необроблені оцінки, ймовірності та процентилі за допомогою покрокових рішень і візуалізації нормального розподілу.

Для навчання та допомоги в домашньому завданні — перевірте критичні обчислення самостійно.

Переглянуто Редакція математики CalculatorDrive · Останнє оновлення

Калькулятор

Виберіть режим обчислення та введіть необхідні значення для обчислення z-показників, необроблених балів або ймовірностей.

Швидка відповідь

Z-показник показує, на скільки стандартних відхилень значення знаходиться вище або нижче середнього: z = (X − μ) / σ. Enter a raw score with the mean and standard deviation to get the z-score, or work backward from a known z-score to find the raw score, percentile, and probability under the normal curve.

Ключові висновки

  • Z-оцінка 0 означає, що значення точно дорівнює середньому; позитивне z вище середнього, негативне z нижче.
  • Z-оцінки стандартизують будь-який нормально розподілений набір даних у загальній шкалі, дозволяючи порівнювати значення, виміряні в абсолютно різних одиницях.
  • Емпіричне правило стверджує, що приблизно 68% значень знаходяться в межах ±1 SD, 95% - в межах ±2 SD, і 99,7% - в межах ±3 SD від середнього.
  • Процентиль і z-показник пов’язані, але різні — z-показник 1 відповідає приблизно 84-му процентилю, а не 1-му.

Формула z-показника, робочий приклад

z = (X − μ) / σ

Приклад: необроблений бал X = 75, середнє значення μ = 70, стандартне відхилення σ = 10

  1. z = (75 − 70) / 10 = 5 / 10 = 0,5
  2. Z-оцінка 0,5 означає, що оцінка на половину стандартного відхилення перевищує середнє значення.
  3. Перегляд z = 0,5 на стандартному нормальному розподілі дає процентиль приблизно 69,1% — результат перевищує приблизно 69% розподілу.

Z-показники, процентилі та емпіричне правило

Для будь-якого нормального розподілу емпіричне правило (правило 68-95-99.7) описує, скільки даних потрапляє в кожну смугу стандартних відхилень:

Діапазон Приблизно % даних
μ ± 1σ (−1 ≤ z ≤ 1) ~68%
μ ± 2σ (−2 ≤ z ≤ 2) ~95%
μ ± 3σ (−3 ≤ z ≤ 3) ~99.7%

Порівняння оцінок за різними шкалами

Z-оцінки дозволяють порівнювати ефективність тестів із абсолютно різними шкалами. Припустімо, що учень А набрав 1350 балів за SAT (середній бал 1050, SD 200), а студент Б набрав 30 балів за ACT (середній бал 21, SD 5):

  • Учень А: z = (1350 − 1050) / 200 = 1,5
  • Учень Б: z = (30 − 21) / 5 = 1,8

Незважаючи на те, що вихідні бали використовують непов’язані шкали, вищий z-бал у студента B означає, що вони показали кращі результати порівняно з розподілом балів у власному тесті.

Поширені помилки

  • Розглядаючи z-показник так, ніби він був безпосередньо процентилем — z-показник 1 є приблизно 84-м процентилем, а не 1-м.
  • Змішування лівого хвоста, правого хвоста та двосторонньої ймовірності — кожна відповідає на різні запитання про те, куди потрапляє значення.
  • Застосування z-показників і емпіричного правила до даних, які не є приблизно нормально розподіленими, де відсотки більше не актуальні.
  • Скасування знака від’ємного z-показника, який змінює значення вище або нижче середнього значення.

Часті запитання

Що таке z-оцінка?

Z-показник підраховує, скільки стандартних відхилень значення лежить у середньому. z = (x − μ) / σ. Позитивний z вище середнього; мінус нижче.

Що означає z = 0, 1 або −2?

z = 0 точно відповідає середньому. z = 1 на один SD вище. z = −2 на два SD нижче. Під нормальною кривою приблизно 95% значень знаходяться в межах від -2 до 2.

Коли використовуються z-оцінки?

Порівняння оцінок за різними шкалами, визначення процентилів і стандартизація даних для перевірки гіпотез — усе це залежить від z-показників.

Як z-показники пов’язані з процентилями?

Z-таблиця або калькулятор відображає z площу під нормальною кривою. z = 1,28 відповідає приблизно 90-му процентилю.

Як використовувати цей калькулятор z-показника?

Введіть необроблену оцінку, середнє значення та стандартне відхилення, а потім натисніть «Обчислити», щоб переглянути z-показник і приблизний процентиль.

Чи можна використовувати z-оцінку для позначення викидів?

так Загальне практичне правило позначає будь-яке значення |z| > 3 як потенційний викид, оскільки емпіричне правило говорить, що приблизно 99,7% нормально розподілених даних потрапляє в межах 3 стандартних відхилень від середнього. Значення, що виходять за межі цього діапазону, досить рідкісні, щоб вимагати ближчого вивчення, хоча межа (2, 2,5 або 3) має відповідати тому, наскільки суворим має бути ваш аналіз.

More math calculators