Normalizar Dados


Instruções: Usando esta calculadora para converter dados em z-scores. Insira os dados de amostra abaixo e o solucionador fornecerá o cálculo passo a passo da normalização dos dados (isto é, ele irá calcular a pontuação z correspondente para cada um dos valores dos dados)

Digite a amostra (separados por espaço)
Nome da variável (opcional)
Média da população (se conhecida. Opcional)
Desvio padrão da população (se conhecido. Opcional)

Mais sobre a normalização por meio da conversão em Z-Scores

O conceito de normalizar pontuações, ou normalização de pontuação z corresponde ao cálculo das pontuações z para todas as pontuações fornecidas em um conjunto de dados. Isto é, para cada pontuação \(X_i\) em um conjunto de dados, calculamos a pontuação normalizada correspondente (pontuação z) seguindo a seguinte fórmula

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

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

Esses escores z normalizados respondem a um distribuição normal padrão e facilmente calculado usando tabelas normais padrão ou ferramentas computacionais como o Excel.

A necessidade de pontuações Z

Por que precisamos de pontuações normalizadas? Os escores normalizados apresentam muitas vantagens: primeiro, eles são adimensionais, portanto, são ótimos para comparar diferentes populações. Em segundo lugar, eles tendem a fornecer uma interpretação precisa 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 este calculadora estatística descritiva completa , ou se você usar este Calculadora de probabilidade normal para calcular e representar graficamente qualquer coisa relacionada com probabilidades normais, incluindo probabilidades de pontuação z.

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