Z-स्कोर, जिसे मानक स्कोर के रूप में भी जाना जाता है, एक डेटा बिंदु के लिए माध्य से ऊपर मानक विचलन की संख्या को संदर्भित करता है। इस मान की गणना हमारे z- स्कोर कैलकुलेटर का उपयोग करके की जा सकती है। स्कोर की गणना कैसे करें और हमारी जेड-स्कोर तालिका का उपयोग कैसे करें, यह जानने के लिए पढ़ना जारी रखें।
एज़ स्कोर टेबल क्या है?
एक z-स्कोर तालिका आपको मानक वितरण चार्ट के तहत दिए गए स्कोर के बचे हुए क्षेत्र को दिखाती है। तालिका के पहले कॉलम में z-मानों की एक सूची होती है, जो एक दशमलव बिंदु तक सटीक होती है। आप पहली पंक्ति को देखकर अपने z-स्कोर में दूसरे स्थान पर अंक पा सकते हैं।
एज़ स्कोर चार्ट क्या है?
ए जेड स्कोर चार्ट किसी व्यक्ति या समूह की जनसंख्या में सापेक्ष स्थिति का एक ग्राफिकल प्रतिनिधित्व है। z स्कोर आपको बताता है कि -2 से 2 के पैमाने पर उस व्यक्ति या समूह के औसत मूल्य से कितनी कम है। z स्कोर जितना अधिक होगा, डेटा की तुलना उतनी ही अधिक असामान्य या विषम होगी। 1 का z स्कोर इंगित करता है कि डेटा बिल्कुल औसत है, जबकि -2 का az स्कोर इंगित करता है कि डेटा औसत मान से दो मानक विचलन है।
हमने पाया कि हमारे उदाहरण में 62 का z स्कोर 0.41 था। सबसे पहले, पहली पंक्ति में z=0.4 खोजें। यह आपको दिखाएगा कि कहां देखना है। पहली पंक्ति में 0.01 मान ज्ञात कीजिए। यह तय करेगा कि आपको किस पंक्ति को देखना चाहिए। मानक वितरण ग्राफ़ के नीचे का क्षेत्र, z-स्कोर के बाईं ओर, 0.6591 के बराबर है। याद रखें कि यह ग्राफ 1 के क्षेत्र को कवर करता है। इस प्रकार हम कह सकते हैं कि परीक्षा में 62 अंक या उससे कम अंक प्राप्त करने वाले छात्र की संभावना 0.6591 या 65.91% है।
आप पी-वैल्यू की गणना भी कर सकते हैं। यह संभावना है कि स्कोर 62 से अधिक हो जाएगा। यह 1 - 0.6591 = 0.34909, या 34.09% है।
कैलकुलेटर जेड-स्कोर और सिक्स सिग्मा विधि
99.7% एक सामान्य वितरण का अनुसरण करने वाली प्रक्रिया में देखा जा सकता है। यह वितरण साधन बाएँ या दाएँ स्थित हो सकता है। सभी संभावित प्राप्तियों का केवल 0.3% थ्री-सिग्मा अंतराल के भीतर होगा।
इस सिद्धांत को अंतराल को छह सिग्मा तक विस्तारित करके बढ़ाया जा सकता है। 99.9999998027% डेटा पॉइंट इसी रेंज में आएंगे। यदि आप इस सिद्धांत को सही तरीके से लागू करते हैं, तो आप एक प्रक्रिया की प्रत्येक मिलियन प्राप्तियों के लिए 3.4 त्रुटियों की अपेक्षा कर सकते हैं।
इन घटनाओं को बहुत ही असंभावित के रूप में वर्गीकृत किया जा सकता है। वे या तो दुर्घटनाएँ या दुर्घटनाएँ हो सकती हैं, एक तरफ और दूसरी तरफ भाग्य की लकीरें। यदि आप एक दोहराव वाला कार्य कर रहे हैं (जैसे कि एक मानक वस्तु का उत्पादन), तो आप उम्मीद कर सकते हैं कि गंभीर त्रुटियां इतनी बार होंगी कि वे महत्वहीन हो जाएंगी।
यही कारण है कि मानक सामान्य वितरण पर आधारित गुणवत्ता प्रणाली, जिसे 6 सिग्मा के रूप में जाना जाता है, विकसित किया गया था। मोटोरोला ने 1980 के दशक में सांख्यिकीय विश्लेषण का उपयोग करके त्रुटियों को मापने और समाप्त करने के लिए सिस्टम बनाया।
सिक्स सिग्मा पद्धति ने विनिर्माण, लेनदेन और दोनों कार्यालयों में प्रक्रियाओं में सुधार के लिए तीन दशकों में सामान्य वितरण का उपयोग करने में सक्षम बनाया है।
क्या z स्कोर नेगेटिव हो सकता है?
हां! यदि आपके डेटा बिंदु का नकारात्मक z-स्कोर है, तो इसका मतलब है कि यह औसत से कम है।
आप Z स्कोर तालिका कैसे पढ़ते हैं?
एक z-स्कोर तालिका आपको डेटा बिंदु के p-मान या प्रतिशतक को उसके z स्कोर के आधार पर निर्धारित करने देती है। इन कदमों का अनुसरण करें:
आप यह निर्धारित कर सकते हैं कि आपके z-स्कोर का नकारात्मक या सकारात्मक है।
यदि z-स्कोर ऋणात्मक है तो ऋणात्मक तालिका का उपयोग करें। यदि z-स्कोर धनात्मक है, अर्थात डेटा बिंदु का मान माध्य से अधिक है, तो सकारात्मक z-स्कोर तालिका का उपयोग करें।
पहला दशमलव (10 वां) z-स्कोर है। सबसे बाएं कॉलम में देखें। उदाहरण के लिए, 2.1 आपको 2.15 z स्कोर देगा।
दूसरे दशमलव (100वें) से मेल खाने वाला z-स्कोर शीर्ष पर पंक्ति में पाया जा सकता है। उदाहरण के लिए, 0.05 z-स्कोर 2.15 के लिए HTML स्कोर है।
उस पी-मान का पता लगाएं जहां कॉलम और पंक्तियों का मिलान होता है। 2.15 का z स्कोर आपको 98422 देता है।
पर्सेंटाइल प्राप्त करने के लिए पी-वैल्यू को 100 से विभाजित करें। 2.15 का z स्कोर 98वें% में है।
95वें प्रतिशतक के लिए z-स्कोर क्या है?
Z-स्कोर का मतलब है कि आपका डेटा पॉइंट 95वें पर्सेंटाइल के भीतर आता है।
मैं जेड-स्कोर का पी-वैल्यू कैसे ढूंढूं और इसकी गणना कैसे करूं?
ए जेड स्कोर टेबल पी-वैल्यू की गणना करने का सबसे आसान तरीका है। वास्तविक गणना में नियमित वितरण से वक्र के नीचे एक क्षेत्र को एकीकृत करना शामिल है।
जेड-टेबल
A z तालिका, जिसे मानक सामान्य तालिका या इकाई सामान्य तालिका के नाम से भी जाना जाता है, मानक मानों का एक सेट है जिसका उपयोग इस संभावना की गणना करने के लिए किया जा सकता है कि कोई विशेष आँकड़ा मानक सामान्य वितरण के नीचे, बीच या बीच में आता है।
यह टेबल एक राइट-टेल जेड-टेबल है। Z-तालिकाओं के कई प्रकार और शैलियाँ हैं। हालाँकि, दायाँ-पूंछ वह है जो आमतौर पर किसी विशेष z- तालिका को संदर्भित करने के लिए उपयोग किया जाता है। इसका उपयोग z = 0 और किसी भी सकारात्मक मान के बीच के क्षेत्र को खोजने और क्षेत्र को मानक विचलन के दाईं ओर संदर्भित करने के लिए किया जाता है।
माध्य से Z तालिका (0 से Z तक)
| 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 |
Z स्कोर कैलकुलेटर (z मान) हिन्दी
प्रकाशित: Tue Mar 08 2022
श्रेणी में गणितीय कैलकुलेटर
Z स्कोर कैलकुलेटर (z मान) को अपनी वेबसाइट में जोड़ें
