Wynik Z mierzy, o ile odchyleń standardowych dana wartość znajduje się od średniej. Stanowi podstawę wnioskowania statystycznego, umożliwiającą konwersję dowolnego rozkładu normalnego na ujednoliconą skalę, w której można znaleźć prawdopodobieństwa za pomocą uniwersalnej tabeli normalnych lub kalkulatora.

Formuła

z = (x - μ) / σ

Gdzie:

  • x = wartość, którą oceniasz
  • μ (mu) = średnia populacji
  • σ (sigma) = odchylenie standardowe populacji

Wynik Z wynoszący 0 oznacza, że ​​wartość jest równa średniej. Pozytywne wyniki Z są powyżej średniej; poniżej znajdują się ujemne wyniki Z. Wielkość informuje o odległości w odchyleniach standardowych.

Sprawdzony przykład

Egzamin wstępny na studia ma średnią 500 i odchylenie standardowe 100. Twój wynik wynosi 650. Jaki jest Twój wynik Z?

z = (650 - 500) / 100 = 150 / 100 = 1.5

Twój wynik jest 1,5 odchylenia standardowego powyżej średniej. Używając standardowej tabeli normalnych, P(z ≤ 1,5) ≈ 0,9332, co oznacza, że ​​około 93,32% zdających uzyskało wynik gorszy od Ciebie.

Korzystanie z tabel Z-Score

Po obliczeniu z sprawdzasz jego prawdopodobieństwo w standardowej tabeli normalnych, która daje skumulowane prawdopodobieństwa P(Z ≤ z). Tabele pokazują:

  • Prawdopodobieństwa jednostronne: P(Z ≤ z) lub P(Z ≥ z)
  • Prawdopodobieństwa dwustronne: przydatne do przedziałów ufności i testowania hipotez

Na przykład z = 1,96 odpowiada P(Z ≤ 1,96) ≈ 0,975. Pole obu ogonów poza z = ±1,96 wynosi 0,05, dlatego 1,96 jest wartością krytyczną dla 95% przedziałów ufności.

Typowe wartości graniczne Z-Score

Wynik Z Prawdopodobieństwo skumulowane Percentyl
-3 0.0013 0,13
-2 0.0228 2.28
-1 0.1587 15.87
0 0.5000 50
1 0.8413 84.13
2 0.9772 97,72
3 0.9987 99,87

Kiedy używać

Wyniki Z są niezbędne do:

  • Porównywanie wartości z różnych rozkładów
  • Znajdowanie prawdopodobieństw przy użyciu rozkładu normalnego
  • Identyfikacja wartości odstających (zwykle |z| > 3)
  • Testowanie hipotez i przedziały ufności
  • Standaryzacja wyników testów

Porady

Wyniki Z działają tylko w przypadku danych o rozkładzie normalnym. Jeśli Twoja dystrybucja jest poważnie zniekształcona lub ma ciężkie ogony, wyniki Z będą mylące. Pamiętaj także o różnicy między z (parametrem populacji) a t (statystyką próbki) — użyj z, gdy znane jest σ, a t, gdy szacujesz je na podstawie próby.

Skorzystaj z naszego Kalkulatora wyniku Z, aby przeliczyć wyniki na z-score i natychmiast znaleźć prawdopodobieństwa.