怎么样计算Z分数 应该怎么做?

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可以SPSS中可以一键转化成Z分数: Analyze->Descriptive statistics->Descriptives->在对话框最下面点选Save standardized value as variables 点击确定之后,在数据窗口里就新保存了一列Z分数。

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Z比分值的计算Z比分值计算用z比分值评价能力验证结果,一般要引入样品对,即分发给参加实验室一对样品(A和B),可以是均匀对也可以是分散对。参加实验室对其进行检测后,将结果寄回中心实验室。Z比分值计算把各实验室测量样品对的和、样品对的

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在本文中:计算均值求方差计算标准差计算Z分数15 参考

可以SPSS中可以一键转化成Z分数: Analyze->Descriptive statistics->Descriptives->在对话框最下面点选Save standardized value as variables 点击确定之后,在数据窗口里就新保存了一列Z分数。

Z分数可以让你在一组数据中取任意给定的样本,并确定它高于或低于均值多少个标准差。[1]。要想找出一个样本的Z分数,你需要找出样本的均值、方差和标准差。要计算Z分数,你需要找到样本值和均值之间的差值,然后除以标准差。尽管这个方法需要很多步骤,但计算起来相当简单。

部分 1计算均值

excel函数: norm.s.inv()

以Calculate Z Scores Step 1为标题的图片

1观察你的数据集。你需要一些关键信息来计算样本的平均值或算术平均值。[2]

我儿子*岁的时候,右手背上长了两个瘊子,不疼不痒,就是看着好不舒服,总想把它弄去,却没有什么好办法,一直到十三岁的时候,我发现其边上又要长出一个,我真急了,当时家里正养着一盆5.6年的木立芦荟,听说芦荟年数越久,药效越好,我就用芦荟给儿子擦拭,想起来就给他擦,想起来就给他擦,起初新长的小瘊子得到了抑制,再后来的某一天,先前那两个大瘊子也掉了,而且,一点痕迹都没留下,这让我好高心,特此分享一下。

了解样本中有多少个数字。在棕榈树样本的例子中有5个数字。

1.输在规则啊,本来人家嘴炮可以踢,可以摔,可以反关节,花了这么时间练了这么多,在拳击规则下,统统不能用。2.嘴炮的拳不够重,第一回合一个下勾拳结结实实的打在梅威瑟的下巴上,梅感觉没事一样,或者说梅的抗击打能力太强了。3.体力方面,一开始嘴炮还追着梅打,依靠自己臂展长,用前手直拳控制距离,不断干扰梅,但是后来就是梅抱着两个拳头在紧凑的抱架下,配合躲闪近身*近嘴炮,寻找反击的机会。并且很多次结实的重拳击中嘴炮面部。梅在开始利用躲闪消耗嘴炮的体力,后来嘴炮站着都累了,梅的耐力真不是一般的好。4.嘴炮的拳抱架太低,还受到MMA选手要防守腿法的进攻和下潜抱摔,膝法等的习惯影响,双手相对放得太低,防守的

以Calculate Z Scores Step 1Bullet1为标题的图片

知道这些数字代表什么。在本例中,这些数字表示树的度量值。

前段时间吧,后半夜做梦,感觉有人在我耳朵边小声叫我,然后我就不知道怎么跑到大街上了(好像是没去过的),刚一疑惑,扭头看到一个人体貌特征和我姥爷一样,但是看不到脸,好像故意不让我看见似的,然后戴着那种老式藏蓝色的帽子,中山装,我还有点奇怪怎么穿这么多,然后我问去哪,他没张嘴我却能听到生意,他说不用管,然后好像欲言又止的样子,但什么也不说始终有点低头。刚说完来了一辆有点奇怪的出租车(车看上去好像很简单,让你知道是出租车但是车上又少点什么)怎么上车怎么和司机交流都记不清了,忽然之间就上车了,上了车,我问去哪里,有个声音说不用管到了就知道了(好像右边有个人什么的,想扭头看但是好像有什么在阻止我),然后

以Calculate Z Scores Step 1Bullet2为标题的图片

看看这些数字的变化。数据是在大范围内变化,还是在小范围内变化?

中医养生解析:为什么\"好男人一身毛\"从中医上来讲我们该如何解释\"好男人一身毛\"呢?我们都知道,肺是仅次于君主之官——心脏的器官,它掌管全身气血的疏布。当肺气足的时候,身体也会变得强壮。皮毛是受肺气支配中医认为“肺主皮毛”,肺可通过宣发作用将卫气和气血津液输送到全身,温煦肌肤皮毛,以维持其正常生理功能。由此可见,皮毛是受肺气支配的,《素问》中也有“皮毛者,肺之合”之说。头发反应肾好坏从中医理论来说,发为血之余,又发表于肾,所以说肾其华在发,当心肾不交时(失眠,神经衰弱),或先天禀赋不足,或思虑过度耗伤精血,或担惊受怕伤肾精时,头发就会变白。不管男人先天毛多不多,想要身体好还是要注意后天的

以Calculate Z Scores Step 1Bullet3为标题的图片

以Calculate Z Scores Step 2为标题的图片

2收集所有数据。你需要样本中的所有数字来开始计算。[3]

均值就是样本中所有数字的平均值。

要计算均值,你需要把样本中的所有数字相加,然后除以样本容量。

在数学符号中,n表示样本容量。在树高样本中,n = 5,因为样本中有5个数字。

以Calculate Z Scores Step 3为标题的图片

3把样本中的所有数字加起来。这是计算算术平均值的第一个部分。[4]

例如,使用5棵棕榈树的样本,这个样本包括7、8、8、7.5和9。

7 + 8 + 8 + 7.5 + 9 = 39.5。这是样本中所有数字之和。

检查结果以确保数字没加错。

以Calculate Z Scores Step 4为标题的图片

4将总和除以样本容量(n),这样将得出数据的平均值。[5]

例如,使用树高例子:7、8、8、7.5和9。样本中有5个数,所以n = 5。

该样本中的树高总和是39.5。然后除以5,求出均值。

39.5/5 = 7.9.

平均树高为7.9英尺(约2.4米)。总体均值通常是由符号μ表示,所以μ= 7.9。

部分 2求方差

以Calculate Z Scores Step 5为标题的图片

1求出方差。方差是一个数字,代表样本中的数据相对于均值的聚合程度。[6]

这个计算结果能让你了解数据的离散程度。

低方差样本中的数据与均值非常接近。

高方差样本中的数据与均值相差很大。

方差常用于比较两个数据集或样本之间的分布。

以Calculate Z Scores Step 6为标题的图片

2从样本中每个数字中减去均值。这样可以让你了解样本中每个数字同均值的差值是多少。[7]

在树高样本(7、8、8、7.5和9英尺)中,平均值是7.9。

7 - 7.9 = -0.9,8 - 7.9 = 0.1,8 - 7.9 = 0.1,7.5 - 7.9 = -0.4和9 - 7.9 = 1.1。

再算一遍来检查结果。这一步中,算出正确的数据是非常重要的。

以Calculate Z Scores Step 7为标题的图片

3把你刚做的减法算出的所有结果都做平方运算。你需要所有这些数字才能计算样本方差。[8]

记住,在本例样本中,我们从每个数据点(7、8、8、7.5和9)中减去平均值7.9,得到以下结果:-0.9、0.1、0.1、-0.4和1.1。

将这些数字做平方运算:(-0.9)^2 = 0.81,(0.1)^2 = 0.01,(0.1)^2 = 0.01,(-0.4)^2 = 0.16和(1.1)^2 = 1.21。

这些数字的平方是:0.81,0.01,0.01,0.16和1.21。

在进行下一步之前检查一下计算结果。

以Calculate Z Scores Step 8为标题的图片

4把平方数相加。计算结果称为平方和。[9]

在本例中树高样本中,平方数如下:0.81,0.01,0.01,0.16和1.21。

0.81 + 0.01 + 0.01 + 0.16 + 1.21 = 2.2

在本例中,平方和为2.2。

检查加法,确保在进行下一步之前算出的数字是正确的。

以Calculate Z Scores Step 9为标题的图片

5将平方和除以(n-1)。记住,n是样本容量(样本中有多少个数字)。执行这个步骤可以算出方差。[10]

在本例的树高样本(7、8、8、7.5和9英尺)中,平方和是2.2。

本例样本中有5个数字。因此n = 5。

n - 1 = 4

记住平方和是2.2。为了求出方差,计算如下:2.2 / 4。

2.2 / 4 = 0.55

因此,树高样本的方差为0.55。

部分 3计算标准差

以Calculate Z Scores Step 10为标题的图片

1求出方差数据。你需要方差来计算样本的标准差。[11]

方差是指数据相对于均值或算术平均值的离散程度。

标准差是一个数字,表示样本中数据的离散程度。

在树高样本中,方差是0.55。

以Calculate Z Scores Step 11为标题的图片

2求方差的平方根。这个数字就是标准差。[12]

在树高样本中,方差是0.55。

√0.55 = 0.741619848709566。在计算这一步时,通常会得到一个小数位数特别多的数字。可以将标准差四舍五入到小数点后二位或后三位。在本例中,可以得出0.74。

使用四舍五入后的数字,本例中树高样本的标准差是0.74。

以Calculate Z Scores Step 12为标题的图片

3再次检查一下均值、方差和标准差。这样可以确保你得出正确的标准差结果。

写下计算过程中所有采用的步骤。

这样如果出错了,你就能知道哪里出了错。

如果你在检查过程中得到不同的平均值、方差和标准差,仔细检查计算步骤,并重复计算。

部分 4计算Z分数

以Calculate Z Scores Step 13为标题的图片

1使用以下格式找到Z分数:z = X - μ / σ。这个公式可以计算样本中的任何数据点的Z分数。[13]

记住,Z分数用来衡量一个数据点与均值相差多少个标准差。

在公式中,X表示要检查的数据。举个例子,如果你想知道7.5与树高的均值相差多少个标准差,你可以把7.5代入方程中的X。

在这个公式中,μ代表均值。在本例的树高样本中,均值是7.9。

在这个公式中,σ代表标准差。在本例的树高样本中,标准差是0.74。

以Calculate Z Scores Step 14为标题的图片

2从要检查的数据点中减去平均值,再开始计算公式。这样就会开始计算Z分数。[14]

例如,在树高样本中我们想求出7.5与均值7.9相差多少个标准差。

因此,你需要执行以下操作:7.5 - 7.9。

7.5 - 7.9 = -0.4。

在进行下一步之前,仔细检查均值和减法得出的结果是否正确。

以Calculate Z Scores Step 15为标题的图片

3将刚做的减法得出的数据除以标准差。这样就可以算出Z分数。[15]

在本例的树高样本中,我们要想求数据点7.5的Z分数。

我们已经用7.5减去均值,并得到-0.4。

记住,树高样本的标准差是0.74。

- 0.4 / 0.74 = - 0.54

所以本例的Z分数为-0.54。

这个Z分数表示7.5与树高样本的均值相差-0.54个标准差。

Z分数既可以是正数,也可以是负数。

Z分数为负表示数据点小于均值,Z分数为正表示数据点大于均值。

参考

↑ http://www.statisticshowto.com/how-to-calculate-a-z-score/↑ http://www.mathsisfun.com/data/standard-deviation.html↑ http://www.mathsisfun.com/data/standard-deviation.html↑ http://www.mathsisfun.com/data/standard-deviation.html↑ http://www.mathsisfun.com/data/standard-deviation.html↑ http://pirate.shu.edu/~wachsmut/Teaching/MATH1101/Descriptives/variability.html↑ http://pirate.shu.edu/~wachsmut/Teaching/MATH1101/Descriptives/variability.html↑ http://pirate.shu.edu/~wachsmut/Teaching/MATH1101/Descriptives/variability.html↑ http://pirate.shu.edu/~wachsmut/Teaching/MATH1101/Descriptives/variability.html↑ http://pirate.shu.edu/~wachsmut/Teaching/MATH1101/Descriptives/variability.html↑ http://pirate.shu.edu/~wachsmut/Teaching/MATH1101/Descriptives/variability.html↑ http://pirate.shu.edu/~wachsmut/Teaching/MATH1101/Descriptives/variability.html↑ https://statistics.laerd.com/statistical-guides/standard-score-2.php↑ https://statistics.laerd.com/statistical-guides/standard-score-2.php↑ https://statistics.laerd.com/statistical-guides/standard-score-2.php显示 更多... (6)

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