แปลงค่าใด ๆ เป็น z-score มาตรฐานโดยใช้ค่าเฉลี่ยและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน จากนั้นอ่านเปอร์เซ็นไทล์ เปอร์เซ็นต์ที่สูงกว่า และค่า p แบบสองหาง ฟรีและทันที

ต้องมากกว่าศูนย์
Z-score
เปอร์เซ็นไทล์ (ต่ำกว่า)
เปอร์เซ็นต์ที่สูงกว่า
ค่า p แบบสองหาง
สมมติการแจกแจงปกติ z-score คือ (x − μ) ⁄ σ เปอร์เซ็นไทล์ใช้การประมาณ erf ของ CDF ปกติมาตรฐานและแม่นยำถึงทศนิยมไม่กี่ตำแหน่ง

เกี่ยวกับ เครื่องคำนวณ Z-Score

เครื่องคำนวณ z-score ทำให้ค่าใด ๆ เป็นมาตรฐานเทียบกับการแจกแจงแบบปกติ: เมื่อกำหนดค่า x ค่าเฉลี่ย μ และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน σ เครื่องมือจะคำนวณ z = (x − μ) ⁄ σ ซึ่งบอกว่าค่านั้นอยู่เหนือหรือต่ำกว่าค่าเฉลี่ยกี่ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน

จากนั้นเครื่องมือจะแปล z-score นั้นเป็นตำแหน่ง: เปอร์เซ็นไทล์ของค่าที่ต่ำกว่า เปอร์เซ็นต์ที่สูงกว่า และค่า p สองด้าน เปอร์เซ็นไทล์ได้มาจากการประมาณค่า CDF ของการแจกแจงปกติมาตรฐานด้วยฟังก์ชัน erf ซึ่งแม่นยำถึงหลายตำแหน่งทศนิยม

z-score ช่วยให้คุณเปรียบเทียบผลลัพธ์จากมาตราส่วนต่างกันได้ ไม่ว่าจะเป็นคะแนนสอบ ค่าวัดในห้องแล็บ หรือข้อมูลการเจริญเติบโต บนมาตรฐานเดียวกัน และผลลัพธ์ค่า p ทำให้เครื่องมือนี้เป็นตัวช่วยที่รวดเร็วสำหรับการทดสอบสมมติฐาน

วิธีใช้ เครื่องคำนวณ Z-Score

  1. ป้อนค่า x ที่คุณต้องการทำให้เป็นมาตรฐาน
  2. ป้อนค่าเฉลี่ย μ ของการแจกแจง
  3. ป้อนส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน σ — ต้องมากกว่าศูนย์
  4. อ่านค่า z-score เปอร์เซ็นไทล์ที่ต่ำกว่า เปอร์เซ็นต์ที่สูงกว่า และค่า p สองด้าน

คำถามที่พบบ่อย

ค่านั้นอยู่สูงกว่าค่าเฉลี่ย 1.5 ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ภายใต้การแจกแจงปกติ นั่นคือประมาณเปอร์เซ็นไทล์ที่ 93 กล่าวคือประมาณ 93% ของค่าทั้งหมดอยู่ต่ำกว่าค่านี้

ได้ — z-score ที่เป็นลบแสดงถึงค่าที่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ย z ที่เท่ากับ −2 อยู่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยสองส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน หรือประมาณเปอร์เซ็นไทล์ที่ 2.3

คือความน่าจะเป็นที่จะพบค่าที่สุดขั้วเท่ากับหรือมากกว่าค่าของคุณในทิศทางใดทิศทางหนึ่ง: 2 × P(Z > |z|) เป็นตัวเลขที่ใช้ในการทดสอบสมมติฐานแบบสองด้าน

CDF ของการแจกแจงปกติมาตรฐานถูกประเมินด้วยการประมาณค่า erf ซึ่งแม่นยำถึงหลายตำแหน่งทศนิยม เพียงพอสำหรับงานเรียน การตีความคะแนนสอบ และการวิเคราะห์คัดกรอง

ตัว z-score เองเป็นเพียงการปรับมาตราส่วนและใช้ได้เสมอ แต่เปอร์เซ็นไทล์และค่า p สันนิษฐานว่าเป็นการแจกแจงแบบปกติ สำหรับข้อมูลที่เบ้มาก ค่าความน่าจะเป็นเหล่านั้นจะคลาดเคลื่อน

แชร์สิ่งนี้
ต้องการความช่วยเหลือ?
พบปัญหากับเครื่องมือนี้หรือไม่? แจ้งทีมงานของเรา
รายงานปัญหา

เพิ่มเครื่องมือฟรีนี้ลงในเว็บไซต์ของคุณเอง — คัดลอกและวางโค้ดด้านล่าง