Le score Z, également appelé score standard, fait référence au nombre d'écarts types au-dessus de la moyenne pour un point de données. Cette valeur peut être calculée à l'aide de notre calculateur de score z. Continuez à lire pour savoir comment calculer le score et comment utiliser notre tableau des scores z.
Qu'est-ce qu'un tableau de score az ?
Un tableau de score z vous montre la zone qui reste du score donné sous le graphique de distribution standard. La première colonne du tableau contient une liste de valeurs z, qui sont précises à une décimale près. Vous pouvez trouver le chiffre à la deuxième place de votre score z en regardant la première ligne.
Qu'est-ce qu'un tableau de score az ?
Un graphique de score z est une représentation graphique de la position relative d'un individu ou d'un groupe dans une population. Le score z vous indique à quel point cette personne ou ce groupe est en dessous de la valeur moyenne, sur une échelle de -2 à 2. Plus le score z est élevé, plus les données comparées sont anormales ou anormales. Un score z de 1 indique que les données sont exactement moyennes, tandis qu'un score z de -2 indique que les données sont inférieures de deux écarts-types à la valeur moyenne.
Nous avons constaté que le score z de 62 dans notre exemple était de 0,41. Tout d'abord, trouvez z=0,4 dans la première ligne. Cela vous montrera où chercher. Trouvez la valeur 0,01 dans la première ligne. Il décidera de la rangée que vous devriez regarder. La zone sous le graphique de distribution standard, à gauche du score z, est égale à 0,6591. Rappelons que ce graphique couvre une aire de 1. On peut donc dire que la probabilité pour un élève obtenant 62 points ou moins au test est de 0,6591, soit 65,91 %.
Vous pouvez également calculer la valeur P. Il s'agit de la probabilité que le score dépasse 62. C'est 1 - 0,6591 = 0,34909, soit 34,09 %.
Calculatrice Z-score et méthode six sigma
99,7% peuvent être observés dans un processus qui suit une distribution normale. Ce moyen de distribution peut être situé indifféremment à gauche ou à droite. Seulement 0,3 % de toutes les réalisations possibles se situeront dans l'intervalle des trois sigma.
Ce principe peut être étendu en élargissant l'intervalle à six sigmas. 99,9999998027 % des points de données se situeront dans cette plage. Vous pouvez vous attendre à avoir 3,4 erreurs pour chaque million de réalisations d'une procédure si ce principe est appliqué correctement.
Ces événements pourraient être classés comme très improbables. Il peut s'agir soit de mésaventures, soit d'accidents, d'un côté, et de chance de l'autre. Si vous effectuez une tâche répétitive (telle que la production d'un bien standard), vous pouvez vous attendre à ce que des erreurs graves se produisent si souvent qu'elles deviennent insignifiantes.
C'est pourquoi le système qualité basé sur la distribution normale standard, connue sous le nom de 6 sigmas, a été développé. Motorola a créé le système dans les années 1980 en utilisant l'analyse statistique pour quantifier et éliminer les erreurs.
La méthodologie Six Sigma a permis d'utiliser la distribution normale en trois décennies pour améliorer les processus de fabrication, les transactions et les deux bureaux.
Le score z peut-il être négatif ?
Oui! Si votre point de données a un score z négatif, cela signifie qu'il est inférieur à la moyenne.
Comment lire une table de score Z ?
Un tableau de scores z vous permet de déterminer la valeur p ou le centile du point de données, en fonction de ses scores z. Suivez ces étapes:
Vous pouvez déterminer si votre score z est négatif ou positif.
Utilisez un tableau négatif si le score z est négatif. Si le score z est positif, c'est-à-dire que la valeur du point de données dépasse la moyenne, utilisez une table de scores z positifs.
La première décimale (10ème) est le score z. Regardez dans la colonne la plus à gauche. Par exemple, 2,1 vous donnera un score z de 2,15.
Le score z qui correspond à la 2e décimale (100e) se trouve dans la ligne du haut. Par exemple, 0,05 est le score HTML pour un score z de 2,15.
Trouvez la valeur p où les colonnes et les lignes correspondent. Un score z de 2,15 vous donne un 98422.
Divisez la valeur p par 100 pour obtenir le centile. Un score z de 2,15 correspond à 98 %.
Quel est le score z pour le 95e centile ?
Un score Z de signifie que votre point de données se situe dans le 95e centile.
Comment puis-je trouver la valeur p du score z et la calculer ?
Un tableau de score z est le moyen le plus simple de calculer la valeur p. Le calcul proprement dit consiste à intégrer une aire sous la courbe à partir d'une distribution régulière.
Table Z
Une table z, également connue sous le nom de table normale standard ou table habituelle unitaire, est un ensemble de valeurs standard qui peuvent être utilisées pour calculer la probabilité qu'une statistique particulière tombe en dessous, entre ou au milieu de la distribution normale standard.
Cette table est une table z à queue droite. Il existe de nombreux types et styles de tables z. Cependant, la queue droite est ce qui est généralement utilisé pour désigner une table z particulière. Il est utilisé pour trouver la zone entre z = 0 et toute valeur positive et référencer la zone à droite de l'écart type.
Tableau Z de la moyenne (0 à Z)
z | 0 | 0.01 | 0.02 | 0.03 | 0.04 | 0.05 | 0.06 | 0.07 | 0.08 | 0.09 |
0 | 0 | 0.00399 | 0.00798 | 0.01197 | 0.01595 | 0.01994 | 0.02392 | 0.0279 | 0.03188 | 0.03586 |
0.1 | 0.03983 | 0.0438 | 0.04776 | 0.05172 | 0.05567 | 0.05962 | 0.06356 | 0.06749 | 0.07142 | 0.07535 |
0.2 | 0.07926 | 0.08317 | 0.08706 | 0.09095 | 0.09483 | 0.09871 | 0.10257 | 0.10642 | 0.11026 | 0.11409 |
0.3 | 0.11791 | 0.12172 | 0.12552 | 0.1293 | 0.13307 | 0.13683 | 0.14058 | 0.14431 | 0.14803 | 0.15173 |
0.4 | 0.15542 | 0.1591 | 0.16276 | 0.1664 | 0.17003 | 0.17364 | 0.17724 | 0.18082 | 0.18439 | 0.18793 |
0.5 | 0.19146 | 0.19497 | 0.19847 | 0.20194 | 0.2054 | 0.20884 | 0.21226 | 0.21566 | 0.21904 | 0.2224 |
0.6 | 0.22575 | 0.22907 | 0.23237 | 0.23565 | 0.23891 | 0.24215 | 0.24537 | 0.24857 | 0.25175 | 0.2549 |
0.7 | 0.25804 | 0.26115 | 0.26424 | 0.2673 | 0.27035 | 0.27337 | 0.27637 | 0.27935 | 0.2823 | 0.28524 |
0.8 | 0.28814 | 0.29103 | 0.29389 | 0.29673 | 0.29955 | 0.30234 | 0.30511 | 0.30785 | 0.31057 | 0.31327 |
0.9 | 0.31594 | 0.31859 | 0.32121 | 0.32381 | 0.32639 | 0.32894 | 0.33147 | 0.33398 | 0.33646 | 0.33891 |
1 | 0.34134 | 0.34375 | 0.34614 | 0.34849 | 0.35083 | 0.35314 | 0.35543 | 0.35769 | 0.35993 | 0.36214 |
1.1 | 0.36433 | 0.3665 | 0.36864 | 0.37076 | 0.37286 | 0.37493 | 0.37698 | 0.379 | 0.381 | 0.38298 |
1.2 | 0.38493 | 0.38686 | 0.38877 | 0.39065 | 0.39251 | 0.39435 | 0.39617 | 0.39796 | 0.39973 | 0.40147 |
1.3 | 0.4032 | 0.4049 | 0.40658 | 0.40824 | 0.40988 | 0.41149 | 0.41308 | 0.41466 | 0.41621 | 0.41774 |
1.4 | 0.41924 | 0.42073 | 0.4222 | 0.42364 | 0.42507 | 0.42647 | 0.42785 | 0.42922 | 0.43056 | 0.43189 |
1.5 | 0.43319 | 0.43448 | 0.43574 | 0.43699 | 0.43822 | 0.43943 | 0.44062 | 0.44179 | 0.44295 | 0.44408 |
1.6 | 0.4452 | 0.4463 | 0.44738 | 0.44845 | 0.4495 | 0.45053 | 0.45154 | 0.45254 | 0.45352 | 0.45449 |
1.7 | 0.45543 | 0.45637 | 0.45728 | 0.45818 | 0.45907 | 0.45994 | 0.4608 | 0.46164 | 0.46246 | 0.46327 |
1.8 | 0.46407 | 0.46485 | 0.46562 | 0.46638 | 0.46712 | 0.46784 | 0.46856 | 0.46926 | 0.46995 | 0.47062 |
1.9 | 0.47128 | 0.47193 | 0.47257 | 0.4732 | 0.47381 | 0.47441 | 0.475 | 0.47558 | 0.47615 | 0.4767 |
2 | 0.47725 | 0.47778 | 0.47831 | 0.47882 | 0.47932 | 0.47982 | 0.4803 | 0.48077 | 0.48124 | 0.48169 |
2.1 | 0.48214 | 0.48257 | 0.483 | 0.48341 | 0.48382 | 0.48422 | 0.48461 | 0.485 | 0.48537 | 0.48574 |
2.2 | 0.4861 | 0.48645 | 0.48679 | 0.48713 | 0.48745 | 0.48778 | 0.48809 | 0.4884 | 0.4887 | 0.48899 |
2.3 | 0.48928 | 0.48956 | 0.48983 | 0.4901 | 0.49036 | 0.49061 | 0.49086 | 0.49111 | 0.49134 | 0.49158 |
2.4 | 0.4918 | 0.49202 | 0.49224 | 0.49245 | 0.49266 | 0.49286 | 0.49305 | 0.49324 | 0.49343 | 0.49361 |
2.5 | 0.49379 | 0.49396 | 0.49413 | 0.4943 | 0.49446 | 0.49461 | 0.49477 | 0.49492 | 0.49506 | 0.4952 |
2.6 | 0.49534 | 0.49547 | 0.4956 | 0.49573 | 0.49585 | 0.49598 | 0.49609 | 0.49621 | 0.49632 | 0.49643 |
2.7 | 0.49653 | 0.49664 | 0.49674 | 0.49683 | 0.49693 | 0.49702 | 0.49711 | 0.4972 | 0.49728 | 0.49736 |
2.8 | 0.49744 | 0.49752 | 0.4976 | 0.49767 | 0.49774 | 0.49781 | 0.49788 | 0.49795 | 0.49801 | 0.49807 |
2.9 | 0.49813 | 0.49819 | 0.49825 | 0.49831 | 0.49836 | 0.49841 | 0.49846 | 0.49851 | 0.49856 | 0.49861 |
3 | 0.49865 | 0.49869 | 0.49874 | 0.49878 | 0.49882 | 0.49886 | 0.49889 | 0.49893 | 0.49896 | 0.499 |
3.1 | 0.49903 | 0.49906 | 0.4991 | 0.49913 | 0.49916 | 0.49918 | 0.49921 | 0.49924 | 0.49926 | 0.49929 |
3.2 | 0.49931 | 0.49934 | 0.49936 | 0.49938 | 0.4994 | 0.49942 | 0.49944 | 0.49946 | 0.49948 | 0.4995 |
3.3 | 0.49952 | 0.49953 | 0.49955 | 0.49957 | 0.49958 | 0.4996 | 0.49961 | 0.49962 | 0.49964 | 0.49965 |
3.4 | 0.49966 | 0.49968 | 0.49969 | 0.4997 | 0.49971 | 0.49972 | 0.49973 | 0.49974 | 0.49975 | 0.49976 |
3.5 | 0.49977 | 0.49978 | 0.49978 | 0.49979 | 0.4998 | 0.49981 | 0.49981 | 0.49982 | 0.49983 | 0.49983 |
3.6 | 0.49984 | 0.49985 | 0.49985 | 0.49986 | 0.49986 | 0.49987 | 0.49987 | 0.49988 | 0.49988 | 0.49989 |
3.7 | 0.49989 | 0.4999 | 0.4999 | 0.4999 | 0.49991 | 0.49991 | 0.49992 | 0.49992 | 0.49992 | 0.49992 |
3.8 | 0.49993 | 0.49993 | 0.49993 | 0.49994 | 0.49994 | 0.49994 | 0.49994 | 0.49995 | 0.49995 | 0.49995 |
3.9 | 0.49995 | 0.49995 | 0.49996 | 0.49996 | 0.49996 | 0.49996 | 0.49996 | 0.49996 | 0.49997 | 0.49997 |
4 | 0.49997 | 0.49997 | 0.49997 | 0.49997 | 0.49997 | 0.49997 | 0.49998 | 0.49998 | 0.49998 | 0.49998 |
Calculateur De Score Z (valeur Z) Français
Publié: Tue Mar 08 2022
Dans la catégorie Calculatrices mathématiques
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