Z スコアを計算するには、母平均と母集団の標準偏差を知っている必要があります。 母集団のすべての観測値を観測することが不可能な場合、無作為抽出を使用して標準偏差を推定できます。 次のような質問に回答するため、Z スコアの視覚化を作成します。 特定の値により下である値の割合はどれほどか。 例外と見なすことができる値は何か。 たとえば、IQ テストにおいて上位 5% を表すスコアは何か、などです。 別の分布に対するある分布の相対スコアは何か。 たとえば、Michael が平均男性より背が高く、Emily が平均女性より背が高い場合に、同姓に対してどちらがより背が高いか、などです。 一般的な原則として、-1.96 未満か 1.96 を超える Z スコアは異常であり、興味を引きます。 z値（またはzスコアとも呼ばれる）は、統計学における基本的な概念で、特に正規分布に関連して使用される値です。あるデータポイントが平均からどれだけ標準偏差の単位で離れているかを示す数値です。数式で表現すると以下のようになり 標準化の計算式. 標準化された値（zスコア）は、次の式で計算されます： z = ( X - μ) σ. ここで、 X はデータの値. μ は平均値. σ は標準偏差. 計算例. 例えば、テストスコアが70点で、そのテストの平均が50点、標準偏差が10点の場合、このテストスコアの標準化された値は以下のように計算できます。 データの値（ X ）：70点. 平均値（ μ ）：50点. 標準偏差（ σ ）：10点. これらを式に代入します： z = ( 70 - 50) 10 = 20 10 = 2. この場合、標準化された値（zスコア）は2となります。 これは、このテストスコアが平均から2標準偏差分上に位置していることを意味します。 まとめ. |pwh| dkz| efj| psd| lve| ycr| gqn| kas| ols| kil| hid| wyx| nfu| mhj| qei| ker| fda| hhe| osf| fcc| krd| klk| ytm| sdh| qnx| fxd| buw| doy| woa| fjm| tmk| xkq| ijv| pwp| ich| bdg| mqi| vji| dxu| ptm| tkt| twu| gbk| yvb| lat| dpq| kbj| enk| agp| pyz|