Calcolatore del punteggio di deviazione

L'idea del punteggio di deviazione viene utilizzata per determinare la distanza di ciascun dato rispetto al "centro" della distribuzione. Tipicamente, la media campionaria \(\bar X\) è considerata come il centro della distribuzione.

Come si calcolano i punteggi di deviazione?

Supponi di avere un campione di dati \(X_1, X_2, ...., X_n\). Per questi valori campione, calcoli la media campionaria come

\[ \bar X = \displaystyle \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n X_i \]

Quindi, per un dato valore grezzo \(X_i\), il punteggio di deviazione associato è:

\[ \text{Deviation Score } = X_i - \bar X\]

e dovresti calcolare questo punteggio di deviazione per ogni punteggio nel campione.

Punteggi di deviazione e z-score

Come accennato, i punteggi di deviazione misurano la distanza di ciascun dato rispetto al centro della distribuzione. Questa distanza è espressa in termini assoluti, ma a volte è più utile esprimerla in termini relativi.

È qui che gli z-score giocano un ruolo. Dividendo i punteggi di deviazione per la deviazione standard, stiamo normalizzando tali deviazioni e stiamo valutando la distanza di ciascun dato rispetto al centro della distribuzione, rispetto alla dimensione della deviazione standard.

Quindi, se è così e stai cercando punteggi di deviazione relativa, dovresti usarli calcolatore del punteggio z anziché.