Ang Z-score, na kilala rin bilang isang karaniwang marka, ay tumutukoy sa bilang ng mga karaniwang paglihis sa itaas ng mean para sa isang punto ng data. Maaaring kalkulahin ang halagang ito gamit ang aming z-score calculator. Magpatuloy sa pagbabasa para malaman kung paano kalkulahin ang score at kung paano gamitin ang aming z-score table.
Ano ang az score table?
Ipinapakita sa iyo ng talahanayan ng z-score ang lugar na natitira sa ibinigay na marka sa ilalim ng karaniwang tsart ng pamamahagi. Ang unang column sa talahanayan ay naglalaman ng isang listahan ng mga z-values, na tumpak sa isang decimal point. Mahahanap mo ang digit sa pangalawang lugar sa iyong z-score sa pamamagitan ng pagtingin sa unang hilera.
Ano ang az score chart?
Ang z score chart ay isang graphical na representasyon ng relatibong posisyon ng isang indibidwal o grupo sa isang populasyon. Sinasabi sa iyo ng z score kung gaano kababa sa average na halaga ang tao o grupong iyon, sa isang sukat mula -2 hanggang 2. Kung mas mataas ang z score, mas abnormal o anomalyang ang data na inihahambing. Ang z score na 1 ay nagpapahiwatig na ang data ay eksaktong average, habang ang az score na -2 ay nagpapahiwatig na ang data ay dalawang standard deviations na mas mababa sa average na halaga.
Nalaman namin na ang z score na 62 sa aming halimbawa ay 0.41. Una, hanapin ang z=0.4 sa unang hilera. Ipapakita nito sa iyo kung saan titingin. Hanapin ang 0.01 na halaga sa unang hilera. Ito ang magpapasya sa hanay na dapat mong tingnan. Ang lugar sa ilalim ng karaniwang distribution graph, sa kaliwa ng z-score, ay katumbas ng 0.6591. Tandaan na ang graph na ito ay sumasaklaw sa isang lugar na 1. Sa gayon ay masasabi natin na ang posibilidad para sa isang mag-aaral na nakakuha ng 62 puntos o mas kaunti sa pagsusulit, ay 0.6591, o 65.91%.
Maaari mo ring kalkulahin ang P-value. Ito ang posibilidad na lalampas ang marka sa 62. Ito ay 1 - 0.6591 = 0.34909, o 34.09%.
Calculator Z-score at anim na sigma na paraan
Ang 99.7% ay maaaring maobserbahan sa isang proseso na sumusunod sa isang normal na distribusyon. Ang paraan ng pamamahagi na ito ay maaaring matatagpuan sa kaliwa o kanan. 0.3% lang ng lahat ng posibleng realization ang nasa loob ng three-sigma interval.
Ang prinsipyong ito ay maaaring mapalawak sa pamamagitan ng pagpapalawak ng pagitan sa anim na sigma. 99.9999998027% porsyento ng mga punto ng data ang mahuhulog sa saklaw na ito. Maaari mong asahan na magkaroon ng 3.4 na mga error para sa bawat milyong pagsasakatuparan ng isang pamamaraan kung ang prinsipyong ito ay inilapat nang tama.
Ang mga kaganapang ito ay maaaring mauri bilang napaka-imposible. Maaari silang maging mga mishap o aksidente, sa isang tabi at streaks luck sa kabaligtaran. Kung nagsasagawa ka ng paulit-ulit na gawain (tulad ng paggawa ng karaniwang produkto), maaari mong asahan na ang mga mabibigat na pagkakamali ay magaganap nang napakadalas na nagiging hindi gaanong mahalaga.
Ito ang dahilan kung bakit binuo ang sistema ng kalidad batay sa karaniwang normal na pamamahagi, na kilala bilang 6 na sigma. Ginawa ng Motorola ang system noong 1980s gamit ang statistical analysis upang mabilang at maalis ang mga error.
Ang pamamaraan ng Six Sigma ay nagbigay-daan sa normal na pamamahagi na magamit sa loob ng tatlong dekada upang mapabuti ang mga proseso sa pagmamanupaktura, mga transaksyon, at parehong mga opisina.
Maaari bang maging negatibo ang z score?
Oo! Kung may negatibong z-score ang iyong data point, nangangahulugan ito na mas mababa ito kaysa sa average.
Paano mo binabasa ang talahanayan ng Z score?
Hinahayaan ka ng z-score table na matukoy ang p-value o percentile ng data point, batay sa mga z score nito. Sundin ang mga hakbang:
Maaari mong matukoy kung ang iyong z-score ay may negatibo o positibo.
Gumamit ng negatibong talahanayan kung negatibo ang z-score. Kung ang z-score ay positibo, ibig sabihin, ang halaga ng data point ay lumampas sa mean, gumamit ng isang positibong z-score na talahanayan.
Ang unang decimal (ika-10) ay ang z-score. Tumingin sa pinakakaliwang column. Halimbawa, ang 2.1 ay magbibigay sa iyo ng 2.15 z na marka.
Ang z-score na tumutugma sa ika-2 decimal (ika-100) ay makikita sa row sa itaas. Halimbawa, ang 0.05 ay ang HTML na marka para sa isang z-score na 2.15.
Hanapin ang p-value kung saan tumutugma ang mga column at row. Ang z score na 2.15 ay nagbibigay sa iyo ng 98422.
Hatiin ang p-value ng 100 para makuha ang percentile. Ang z score na 2.15 ay nasa ika-98%.
Ano ang z-score para sa 95th percentageile?
Ang Z-score ng ay nangangahulugan na ang iyong data point ay nasa 95th percentile.
Paano ko mahahanap ang p-value ng z-score at kalkulahin ito?
Ang z score table ay ang pinakamadaling paraan upang makalkula ang p-value. Ang aktwal na pagkalkula ay nagsasangkot ng pagsasama ng isang lugar sa ilalim ng kurba mula sa isang regular na pamamahagi.
Z-table
Ang z table, na kilala rin sa pangalang standard normal table o unit usual table, ay isang set ng mga standard value na maaaring gamitin upang kalkulahin ang posibilidad na ang isang partikular na istatistika ay bumaba sa ibaba, sa pagitan, o sa gitna ng karaniwang normal na distribution.
Ang table na ito ay isang right-tail z-table. Maraming uri at istilo ng z–table. Gayunpaman, ang kanang buntot ay ang karaniwang ginagamit upang sumangguni sa isang partikular na z–talahanayan. Ito ay ginagamit para sa paghahanap ng lugar sa pagitan ng z=0 at anumang positibong halaga at pagtukoy sa lugar sa kanan ng karaniwang paglihis.
Z Table mula Mean (0 hanggang 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 |
Z Score Calculator (z Value) Tagalog
Nai-publish: Tue Mar 08 2022
Sa kategoryang Mga calculator sa matematika
Idagdag ang Z Score Calculator (z Value) sa iyong sariling website
