Ulteriori informazioni sulla normalizzazione convertendo in punteggi Z.

Il concetto di normalizzazione dei punteggi, o normalizzazione del punteggio z corrisponde al calcolo dei punteggi z per tutti i punteggi forniti in un set di dati. Questo è, per ogni punteggio \(X_i\) in un set di dati, calcoliamo il punteggio normalizzato corrispondente (punteggio z) seguendo la seguente formula

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

Se la media della popolazione \(\mu\) o la deviazione standard della popolazione \(\sigma\) non sono note, le approssimiamo calcolando la media campionaria \(\bar X\) e la deviazione standard campionaria \(s\).

Questi z-score normalizzati rispondono a a distribuzione normale standard e facilmente calcolabile utilizzando tabelle normali standard o strumenti di calcolo come Excel.

La necessità di punteggi Z.

Perché abbiamo bisogno di punteggi normalizzati? I punteggi normalizzati presentano molti vantaggi: in primo luogo, sono adimensionali, quindi sono ottimi per confrontare popolazioni diverse. In secondo luogo, tendono a fornire un'interpretazione netta delle scale, come viene fatto tipicamente in psicologia o in altre scienze sociali.

Se hai bisogno di calcolare statistiche descrittive complete per i tuoi dati di esempio, usa questo calcolatore completo delle statistiche descrittive , o se usi questo calcolatore di probabilità normale per calcolare e rappresentare graficamente qualsiasi cosa correlata con probabilità normali, comprese le probabilità del punteggio z.