المزيد عن التطبيع عن طريق التحويل إلى Z-Scores

مفهوم تطبيع الدرجات , أو تطبيع درجة z يتوافق مع حساب Z-scores لجميع الدرجات المقدمة في مجموعة البيانات. هذا , بالنسبة لكل درجة \(X_i\) في مجموعة بيانات , نحسب النتيجة المعيارية المقابلة (درجة z) باتباع الصيغة التالية

. \[ X_i = \frac{X_i - \mu}{\sigma}\]

إذا كان عدد السكان يعني \(\mu\) أو الانحراف المعياري للمحتوى \(\sigma\) غير معروفين , فنحن نقربهم بحساب متوسط العينة \(\bar X\) ونموذج الانحراف المعياري \(s\).

تستجيب هذه الدرجات المعيارية لـ a التوزيع القياسي , ويمكن حسابها بسهولة باستخدام الجداول العادية القياسية أو الأدوات الحسابية مثل Excel.

الحاجة إلى درجات Z

لماذا نحتاج إلى درجات طبيعية؟ تقدم الدرجات المعيارية الكثير من المزايا: أولاً , إنها بلا أبعاد لذا فهي رائعة لمقارنة مجموعات سكانية مختلفة. ثانيًا , يميلون إلى تقديم تفسير واضح للمقاييس , كما يحدث عادةً في علم النفس , أو غيرها من العلوم الاجتماعية.

إذا كنت بحاجة لحساب إحصائيات وصفية كاملة لبياناتك النموذجية , فاستخدم هذا آلة حاسبة إحصائية وصفية كاملة , أو إذا كنت تستخدم هذا حاسبة الاحتمال العادي لحساب ورسم أي شيء متعلق بالاحتمالات العادية , بما في ذلك احتمالات z درجة.