有关通过转换为 Z 分数进行归一化的更多信息

标准化分数的概念,或 z 分数归一化 对应于计算数据集中提供的所有分数的 z 分数。也就是说,对于数据集中的每个 \(X_i\) 分数,我们按照以下公式计算相应的归一化分数（z-score）

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

如果总体均值 \(\mu\) 或总体标准差 \(\sigma\) 未知,我们通过计算样本均值 \(\bar X\) 和样本标准差 \(s\) 来近似它们。

这些归一化的 z 分数响应 标准正态分布 ,并且可以使用标准的普通表格或 Excel 等计算工具轻松计算。

对 Z 分数的需求

为什么我们需要标准化分数？归一化分数具有许多优点：首先,它们是无量纲的,因此非常适合比较不同的人群。其次,它们倾向于提供对量表的清晰解释,就像心理学或其他社会科学中通常所做的那样。

如果您需要为样本数据计算完整的描述性统计数据,请使用此 完整的描述性统计计算器 ,或者如果你使用这个 正态概率计算器 计算和绘制与正态概率相关的任何内容,包括 z 分数概率。