माध्य और मानक विचलन का उपयोग करते हुए किसी भी मान को एक मानक z-स्कोर में बदलें, फिर इसका प्रतिशतक, ऊपर का प्रतिशत और दो-पुच्छ p-मान पढ़ें। मुफ्त और तुरंत।

शून्य से अधिक होना चाहिए।
Z-स्कोर
प्रतिशतक (नीचे)
ऊपर का प्रतिशत
दो-पुच्छ p-मान
एक सामान्य वितरण मानता है। z-स्कोर (x − μ) ⁄ σ है। प्रतिशतक मानक सामान्य CDF के एक erf सन्निकटन का उपयोग करता है और कुछ दशमलव स्थानों तक सटीक है।

Z-स्कोर कैलकुलेटर के बारे में

यह z-स्कोर कैलकुलेटर किसी भी मान को सामान्य वितरण के मुकाबले मानकीकृत करता है: मान x, माध्य μ और मानक विचलन σ दिए जाने पर, यह z = (x − μ) ⁄ σ की गणना करता है — यानी वह मान माध्य से कितने मानक विचलन ऊपर या नीचे है।

फिर यह उस z-स्कोर को स्थिति में बदल देता है: नीचे के मानों का प्रतिशतक, ऊपर का प्रतिशत, और द्वि-पुच्छीय p-मान। प्रतिशतक मानक सामान्य CDF के एक erf-आधारित सन्निकटन से आता है, जो कुछ दशमलव स्थानों तक सटीक होता है।

z-स्कोर आपको अलग-अलग पैमानों से आने वाले परिणामों — परीक्षा अंक, प्रयोगशाला माप, विकास आंकड़े — की एक ही तराजू पर तुलना करने देते हैं, और p-मान परिणाम इस टूल को परिकल्पना परीक्षण के लिए एक झटपट साथी बनाता है।

Z-स्कोर कैलकुलेटर का उपयोग कैसे करें

  1. वह मान x दर्ज करें जिसे आप मानकीकृत करना चाहते हैं।
  2. वितरण का माध्य μ दर्ज करें।
  3. मानक विचलन σ दर्ज करें — यह शून्य से अधिक होना चाहिए।
  4. z-स्कोर, नीचे का प्रतिशतक, ऊपर का प्रतिशत और द्वि-पुच्छीय p-मान पढ़ें।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

यह मान माध्य से 1.5 मानक विचलन ऊपर स्थित है। सामान्य वितरण के तहत यह लगभग 93वां प्रतिशतक है — यानी लगभग 93% मान इससे नीचे आते हैं।

हां — ऋणात्मक z-स्कोर माध्य से नीचे के मानों को दर्शाते हैं। −2 का z, औसत से दो मानक विचलन नीचे स्थित होता है, लगभग 2.3वें प्रतिशतक के आसपास।

यह प्रायिकता है कि किसी भी दिशा में आपके मान जितना या उससे अधिक चरम मान मिले: 2 × P(Z > |z|)। यह द्वि-पक्षीय परिकल्पना परीक्षणों में इस्तेमाल होने वाला आंकड़ा है।

मानक सामान्य CDF का मूल्यांकन एक erf सन्निकटन से किया जाता है जो कुछ दशमलव स्थानों तक सटीक है — कोर्सवर्क, परीक्षा-स्कोर व्याख्या और स्क्रीनिंग विश्लेषण के लिए पर्याप्त से अधिक।

z-स्कोर स्वयं केवल एक पुनर्मापन है और हमेशा मान्य है, लेकिन प्रतिशतक और p-मान एक सामान्य वितरण मान लेते हैं। अत्यधिक तिरछे आंकड़ों के लिए, वे प्रायिकता पठन गलत होंगे।

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