Mais sobre normalização por meio da conversão para pontuações z

O conceito de normalização de pontuações, ou normalização do escore z corresponde ao cálculo dos escores z para todos os escores fornecidos em um conjunto de dados. Ou seja, para cada escore \(X_i\) em um conjunto de dados, calculamos o escore normalizado correspondente (escore z) seguindo a seguinte fórmula

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

Se a média populacional \(\mu\) ou o desvio padrão populacional \(\sigma\) não forem conhecidos, nós os aproximamos calculando a média amostral \(\bar X\) e o desvio padrão amostral \(s\).

Essas pontuações z normalizadas respondem a uma Distribuição Normal Padrão , e facilmente calculados usando tabelas normais padrão ou ferramentas computacionais como o Excel.

A necessidade de pontuações z

Por que precisamos de pontuações normalizadas? As pontuações normalizadas apresentam muitas vantagens: primeiro, são adimensionais, sendo ótimas para comparar diferentes populações. Segundo, tendem a fornecer uma interpretação clara das escalas, como normalmente é feito em Psicologia ou outras ciências sociais.

Se você precisar calcular estatísticas descritivas completas para seus dados de amostra, use isto calculadora de estatísticas descritivas completas , ou se você usar isto Calculadora de probabilidade normal para calcular e representar graficamente qualquer coisa relacionada a probabilidades normais, incluindo probabilidades de pontuação z.