Z-score, juga dikenal sebagai skor standar, mengacu pada jumlah standar deviasi di atas rata-rata untuk titik data. Nilai ini dapat dihitung menggunakan kalkulator z-score kami. Lanjutkan membaca untuk mengetahui cara menghitung skor dan cara menggunakan tabel z-score kami.
Apa itu tabel skor az?
Tabel z-score menunjukkan area yang tersisa dari skor yang diberikan di bawah grafik distribusi standar. Kolom pertama dalam tabel berisi daftar nilai-z, yang akurat hingga satu titik desimal. Anda dapat menemukan angka di tempat kedua dalam skor-z Anda dengan melihat baris pertama.
Apa itu grafik skor az?
Grafik skor z adalah representasi grafis dari posisi relatif individu atau kelompok dalam suatu populasi. Skor z memberi tahu Anda seberapa jauh di bawah nilai rata-rata orang atau kelompok tersebut, dalam skala dari -2 hingga 2. Semakin tinggi skor z, semakin abnormal atau anomali data yang dibandingkan. Skor z 1 menunjukkan bahwa data tersebut tepat rata-rata, sedangkan skor az -2 menunjukkan bahwa data tersebut dua standar deviasi di bawah nilai rata-rata.
Kami menemukan bahwa skor z dari 62 dalam contoh kami adalah 0,41. Pertama, cari z=0,4 di baris pertama. Ini akan menunjukkan ke mana Anda harus mencari. Temukan nilai 0,01 di baris pertama. Ini akan memutuskan baris yang harus Anda lihat. Area di bawah grafik distribusi standar, di sebelah kiri z-score, sama dengan 0,6591. Ingatlah bahwa grafik ini mencakup area 1. Dengan demikian, kita dapat mengatakan bahwa probabilitas seorang siswa yang mencetak 62 poin atau kurang pada ujian, adalah 0,6591, atau 65,91%.
Anda juga dapat menghitung nilai-P. Ini adalah probabilitas bahwa skor akan melebihi 62. Ini adalah 1 - 0,6591 = 0,34909, atau 34,09%.
Kalkulator Z-score dan metode six sigma
99,7% dapat diamati dalam proses yang mengikuti distribusi normal. Sarana distribusi ini dapat ditempatkan baik ke kiri atau ke kanan. Hanya 0,3% dari semua realisasi yang mungkin akan berada dalam interval tiga-sigma.
Prinsip ini dapat diperluas dengan memperluas interval menjadi enam sigma. 99,99999998027% persen titik data akan berada dalam kisaran ini. Anda dapat mengharapkan 3,4 kesalahan untuk setiap juta realisasi prosedur jika prinsip ini diterapkan dengan benar.
Peristiwa ini dapat diklasifikasikan sebagai sangat tidak mungkin. Mereka bisa berupa kecelakaan atau kecelakaan, di satu sisi dan garis keberuntungan di sisi lain. Jika Anda melakukan tugas yang berulang (seperti produksi barang standar), Anda mungkin berharap bahwa kesalahan serius akan sering terjadi sehingga menjadi tidak signifikan.
Inilah sebabnya mengapa sistem mutu berdasarkan distribusi normal standar, yang dikenal sebagai 6 sigma, dikembangkan. Motorola menciptakan sistem pada 1980-an menggunakan analisis statistik untuk mengukur dan menghilangkan kesalahan.
Metodologi Six Sigma telah memungkinkan distribusi normal digunakan dalam tiga dekade untuk meningkatkan proses di bidang manufaktur, transaksi, dan kedua kantor.
Bisakah skor z negatif?
Ya! Jika titik data Anda memiliki z-score negatif, itu berarti lebih rendah dari rata-rata.
Bagaimana Anda membaca tabel skor Z?
Tabel z-score memungkinkan Anda menentukan nilai-p atau persentil dari titik data, berdasarkan skor z-nya. Ikuti langkah ini:
Anda dapat menentukan apakah skor-z Anda negatif atau positif.
Gunakan tabel negatif jika z-score negatif. Jika z-score positif, yaitu nilai titik data melebihi mean, gunakan tabel z-score positif.
Desimal pertama (10) adalah z-score. Lihat di kolom paling kiri. Misalnya, 2,1 akan memberi Anda skor 2,15 z.
Skor-z yang cocok dengan desimal ke-2 (ke-100) dapat ditemukan pada baris di atas. Misalnya, 0,05 adalah skor HTML untuk skor-z 2,15.
Temukan nilai-p di mana kolom dan baris dicocokkan. Skor z 2,15 memberi Anda 98422.
Bagi nilai p dengan 100 untuk mendapatkan persentil. Skor z 2,15 berada di 98%.
Berapa skor-z untuk persentil ke-95?
Nilai Z berarti bahwa titik data Anda berada dalam persentil ke-95.
Bagaimana cara menemukan nilai p dari z-score dan menghitungnya?
Tabel skor z adalah cara termudah untuk menghitung nilai-p. Perhitungan sebenarnya melibatkan pengintegrasian area di bawah kurva dari distribusi reguler.
Z-tabel
Tabel z, juga dikenal dengan nama tabel normal standar atau tabel biasa satuan, adalah sekumpulan nilai standar yang dapat digunakan untuk menghitung probabilitas bahwa suatu statistik tertentu berada di bawah, di antara, atau di tengah distribusi normal standar.
Tabel ini adalah tabel z ekor kanan. Ada banyak jenis dan gaya z–tabel. Namun, ekor kanan adalah apa yang biasanya digunakan untuk merujuk ke tabel-z tertentu. Ini digunakan untuk menemukan area antara z = 0 dan nilai positif apa pun dan merujuk area di sebelah kanan deviasi standar.
Z Tabel dari Mean (0 sampai 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 |
Kalkulator Skor Z (nilai Z) Indonesia
Diterbitkan: Tue Mar 08 2022
Dalam kategori Kalkulator matematika
Tambahkan Kalkulator Skor Z (nilai Z) ke situs web Anda sendiri
