偏差分数计算器

偏差分数的概念用于确定每个数据相对于分布的“中心”有多远。通常,样本均值 \(\bar X\) 被视为分布的中心。

你如何计算偏差分数？

假设您有一个数据样本 \(X_1, X_2, ...., X_n\)。对于这些样本值,您将样本均值计算为

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

然后,对于给定的原始值 \(X_i\),其相关的偏差分数为：

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

并且您将为样本中的每个分数计算此偏差分数。

偏差分数和 z 分数

正如我们提到的,偏差分数衡量每个数据相对于分布中心的距离。这个距离用绝对值表示,但有时用相对值表示它们更有用。

这就是 z 分数发挥作用的地方。通过将偏差分数除以标准偏差,我们正在对这些偏差进行标准化,并且我们正在评估每个数据相对于分布中心的距离,相对于标准偏差的大小。

因此,如果是这种情况并且您正在寻找相对偏差分数,您应该使用这个 z 分数计算器 反而。