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{{Refimprove|time=2024-01-13T06:57:13+00:00}} {{NoteTA|G1=Math |T=zh-tw:Z-分數;zh-cn:标准分数;}} [[File:Normal distribution and scales.gif|thumb|300px|[[正態分佈]]跟標準分數之間的關係。]] '''標準分數'''({{lang|en|Standard Score}},又稱'''z-score''',中文稱為'''Z-分數'''或'''标准分'''或'''標準計分'''<ref>{{Cite web|archive-url=https://archive.today/20240113065417/https://terms.naer.edu.tw/detail/2a9efea4dfd3139e334264ea8201b220/?seq=1|archive-date=2024-01-13|title=樂詞網:標準計分|url=https://terms.naer.edu.tw/detail/2a9efea4dfd3139e334264ea8201b220/?seq=1|access-date=2024-01-13|website=[[國家教育研究院]]樂詞網|language=zh-tw}}</ref>)在[[統計學]]中是一種[[无量纲量|無因次值]],就是一種純數字標記,是藉由從單一(原始)分數中減去[[母體]]的[[算術平均數|平均值]],再依照[[总体|母體]](母集合)的[[標準差]]分割成不同的差距,按照z值公式,各個樣本在經過轉換後,通常在正、負五到六之間不等。其算數平均數必為0,標準差必為1。 == 概念 == 標準分數與使用在[[高速篩選]]分析中的「[[Z-因數]]」(z-factor)不同,甚至有時兩者會互相混淆。 其約化過程被稱為「[[標準化 (統計學)|標準化]]」('''standardizing''')。 標準分數可藉由以下公式求出: :<math> z = {x - \mu \over \sigma}</math> 其中 <math>\sigma \ne 0</math>。 其中 * <math>x\,</math> 是需要被標準化的原始分數 * <math>\mu\,</math> 是母體的[[算術平均數|平均值]] * <math>\sigma\,</math> 是母體的[[標準差]] Z值的量代表著原始分數和母體平均值之間的距離,是以標準差為單位計算。在原始分數低於平均值時Z則為負數,反之則為正數。换句话说,Z值是从感兴趣的点到均值之间有多少个标准差。 關鍵點是,計算Z值時需要「母體」的平均值和標準差,而不是「樣本」的平均值和標準差。因此需要了解母體的統計數據資料。 但是要確實了解母體真正的標準差往往是不切實際的,除非是在「[[考试|標準化測驗]]」之類的情形中,整個母體都是經過測量的。在其他情況中,幾乎不可能測量母體的每一個組成單位,因此通常會使用隨機的樣本來評估標準差。例如:「有吸菸習慣的總人數」就不是經過一個一個測量而得出的。 在這種情況下,標準分數為: <math>z=\frac{x-\bar{x}}{S}</math> 其中 <math>S \ne 0</math> 其中 * <math>{\bar {x}}</math> 是樣本[[算術平均數|平均值]] * <math>S</math> 是樣本的[[標準差]] 當母體為[[正态分布]]時,其[[百分位数]]可能是由標準分數和普通表格所決定的。 ==數理統計學中的標準化== 在[[数理统计学]]中,[[隨機變數]]「X」是使用理論(母體)的平均值和標準差所'''標準化'''的結果: :<math>Z = {X - \mu \over \sigma}</math> 其中 μ = E(''X'') 為[[平均值]]、σ² = Var(''X'') 為''X''的[[概率分布]]之方差 若隨機變數無法確定時,則為[[算术平均数]]: :<math>\bar{X}={1 \over n} \sum_{i=1}^n X_i</math> 因此經過標準化的結果為: :<math>Z={\bar{X}-\mu\over\sigma/\sqrt{n}}.</math> == 應用 == * 在[[日本]],標準分數常被用在計算[[測驗|學力測驗]]的「學力[[偏差值]]」,並且依此判斷進入理想[[大學]]的可能性。 * 在[[智力測驗]]時,用來計算「智力標準分數」,在教育的用途上,常和「智商」一起被當作參考的依據。 ===高考标准分=== 截至2020年,中国大陆地区曾有[[福建省]]和[[海南省]]实行标准分制度以计算高考总分。 == 外部連結 == *<small>英文</small> [http://www.fourmilab.ch/rpkp/experiments/analysis/zCalc.html Z-分數計算機] {{Wayback|url=http://www.fourmilab.ch/rpkp/experiments/analysis/zCalc.html |date=20210214005559 }} 能在「累積機率」數值(Q)和Z-分數(標準分數)之間轉換。 *<small>英文</small> [https://web.archive.org/web/20060813100831/http://www.danielsoper.com/statcalc/calc22.aspx 免費的Z-分數(標準分數)計算機] 輸入樣本平均值、樣本標準差和尚未標準化的數據之後,即可算出標準分數。 == 參見 == * [[統計學]] * [[標準九分]] *[[Z检验]] [[Category:概率与统计]] [[Category:统计学比率]] ==參考資料== {{reflist}} {{统计学}}
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