Daten normalisieren
Anleitung: Verwenden dieses Rechners zum Konvertieren von Daten in Z-Scores. Geben Sie die folgenden Beispieldaten ein und der Solver berechnet Schritt für Schritt die Normalisierung der Daten (dh er berechnet den entsprechenden Z-Score für jeden der Datenwerte).
Weitere Informationen zum Normalisieren durch Konvertieren in Z-Scores
Das Konzept der Normalisierung von Scores oder Normalisierung der z-Punktzahl entspricht der Berechnung der Z-Scores für alle in einem Datensatz bereitgestellten Scores. Dies bedeutet, dass wir für jede \(X_i\) Punktzahl in einem Datensatz die entsprechende normalisierte Punktzahl (Z-Punktzahl) nach der folgenden Formel berechnen
\[ X_i = \frac{X_i - \mu}{\sigma}\]Wenn der Populationsmittelwert \(\mu\) oder die Populationsstandardabweichung \(\sigma\) nicht bekannt sind, approximieren wir sie, indem wir den Stichprobenmittelwert \(\bar X\) und die Stichprobenstandardabweichung \(s\) berechnen.
Diese normalisierten Z-Scores reagieren auf a Standardnormalverteilung und einfach mit normalen Standardtabellen oder Rechenwerkzeugen wie Excel berechnet.
Die Notwendigkeit für Z-Scores
Warum brauchen wir normalisierte Scores? Normalisierte Scores bieten viele Vorteile: Erstens sind sie dimensionslos, sodass sie sich hervorragend zum Vergleich verschiedener Populationen eignen. Zweitens tendieren sie dazu, Skalen klar zu interpretieren, wie es typischerweise in der Psychologie oder anderen Sozialwissenschaften geschieht.
Wenn Sie vollständige beschreibende Statistiken für Ihre Beispieldaten berechnen müssen, verwenden Sie diese Wahriger führender Statistik Statistikrechner , oder wenn Sie dies verwenden normale Wahrscheinlichkeitsrechner um alles zu berechnen und grafisch darzustellen, was mit normalen Wahrscheinlichkeiten zusammenhängt, einschließlich z-Score-Wahrscheinlichkeiten.