Công Cụ Tính Điểm Z

Chế độ nhập

Câu Hỏi Thường Gặp

Điểm z là gì?

Điểm z (còn gọi là điểm chuẩn hóa) cho bạn biết một giá trị nằm trên hoặc dưới trung bình bao nhiêu độ lệch chuẩn. Nó được tính là z = (x − μ) / σ, trong đó x là giá trị, μ là trung bình, và σ là độ lệch chuẩn. Điểm z là 0 nghĩa là giá trị bằng trung bình.

Làm thế nào để tôi tính điểm z từ dữ liệu thô?

Chuyển sang chế độ tập dữ liệu, dán các số của bạn, và nhập giá trị bạn muốn chuẩn hóa. Công cụ tính trước tiên tính trung bình và độ lệch chuẩn tổng thể của dữ liệu của bạn, sau đó áp dụng z = (x − μ) / σ và hiển thị mọi bước của cách làm.

Điểm z âm có nghĩa là gì?

Điểm z âm nghĩa là giá trị nằm dưới trung bình. Ví dụ, z = −1,5 nghĩa là giá trị nằm 1,5 độ lệch chuẩn dưới mức trung bình. Điểm z dương nằm trên trung bình.

Phân vị hiển thị chính xác đến mức nào?

Phân vị đến từ hàm phân phối tích lũy chuẩn hóa tiêu chuẩn, được tính bằng xấp xỉ Abramowitz-Stegun của hàm lỗi. Nó chính xác đến khoảng bốn chữ số thập phân, nhưng nó vẫn là một xấp xỉ — và nó chỉ áp dụng nếu dữ liệu cơ bản được phân phối gần chuẩn.

Chế độ tập dữ liệu dùng độ lệch chuẩn mẫu hay tổng thể?

Chế độ tập dữ liệu dùng độ lệch chuẩn tổng thể (chia cho n), là lựa chọn thông thường khi chuẩn hóa các giá trị trong dữ liệu bạn có. Nếu bạn cần dùng độ lệch chuẩn mẫu được tính ở nơi khác, hãy nhập nó trực tiếp trong chế độ giá trị/trung bình/độ lệch chuẩn thay thế.