수학 시험에서 12 점을 받았고 시험을 치른 다른 사람과 비교 한 결과를 알고 싶습니다. 모든 사람의 점수를 플로팅하면 모양이 통계의 정규 분포라고하는 종 모양과 유사하다는 것을 알 수 있습니다. 데이터가 정규 분포에 적합하면 원시 점수를 z- 점수로 변환하고 z- 점수를 사용하여 자신의 입장을 그룹의 다른 사람과 비교할 수 있습니다. 이를 곡선 아래 면적 추정이라고합니다.
데이터가 정상적으로 분포되어 있는지 확인하십시오. 정규 분포 또는 곡선은 중앙에 대부분의 점수가있는 종 모양이며 중앙에서 점수가 떨어질수록 줄어 듭니다. 표준화 된 정규 분포는 평균이 0이고 표준 편차가 1입니다. 평균은 분포 중간에 있으며 왼쪽에 절반의 점수가 있고 오른쪽에 절반의 점수가 있습니다. 곡선 아래 면적은 1.00 또는 100 %입니다. 데이터가 정상적으로 분포되어 있는지 확인하는 가장 쉬운 방법은 SAS 또는 Minitab과 같은 통계 소프트웨어 프로그램을 사용하여 Anderson Darling Normal of Testity를 수행하는 것입니다. 데이터가 정상이라면 z- 점수를 계산할 수 있습니다.
데이터의 평균을 계산하십시오. 평균을 계산하려면 각 개별 점수를 더하고 총 점수 수로 나눕니다. 예를 들어 모든 수학 점수의 합이 257이고 20 명의 학생이 시험을 치렀다면 평균은 257/20 = 12.85입니다.
표준 편차를 계산하십시오. 평균에서 각 개별 점수를 뺍니다. 점수가 12 인 경우 평균 12.85에서이 값을 빼면 (-0.85)가됩니다. 평균에서 각 개별 점수를 뺀 후에는 자체 점수를 곱하여 각 제곱을 제곱합니다. (-0.85) * (-0.85)는 0.72입니다. 20 개의 각 점수에 대해이 작업을 완료하면이 점수를 모두 더한 다음 총 점수에서 1을 뺀 수로 나눕니다. 합계가 254.55이면 19로 나눕니다 (13.4). 마지막으로 13.4의 제곱근을 취하면 3.66이됩니다. 이것은 점수 모집단의 표준 편차입니다.
다음 공식을 사용하여 z- 점수를 계산하십시오. 점수-평균 / 표준 편차. 12 -12.85 (평균)의 점수는-(0.85)입니다. 표준 편차를 12.85로 나누면 z- 점수가 (-0.23)이됩니다. 이 z 점수는 음수이므로 원시 점수 12는 모집단의 평균 인 12.85보다 낮습니다. 이 z- 점수는 평균보다 정확하게 0.23 표준 편차 단위입니다.
z- 값을 찾아 곡선 아래에서 z- 점수까지의 영역을 찾으십시오. 리소스 2는이 테이블을 제공합니다. 일반적으로 이러한 종류의 테이블에는 종 모양의 곡선과 z 점수를 나타내는 선이 표시됩니다. 해당 z- 점수 아래의 모든 영역이 음영 처리되어이 표는 특정 z- 점수까지의 점수를 조회하기위한 것임을 나타냅니다. 음수 부호를 무시하십시오. z- 점수 0.23의 경우 왼쪽 열에서 첫 번째 부분 인 0.2를 찾아이 값을 테이블의 맨 위 행을 따라 0.03과 교차하십시오. z- 값은 0.5910입니다. 이 값에 100을 곱하면 시험 점수의 59 %가 12보다 낮았습니다.
리소스 3의 표 1과 같이 꼬리가있는 z- 표에서 z- 값을 찾아 z- 점수의 위 또는 아래로 점수의 백분율을 계산합니다.이 유형의 표에는 다음과 같은 두 개의 종 모양 곡선이 표시됩니다. 한 곡선에서 음영 처리 된 z 점수 아래의 숫자와 두 번째 종 곡선에서 음영 처리 된 z 점수 위의 숫자 (-) 부호를 무시하십시오. z- 값 0.4090을 기록하면서 이전과 동일한 방식으로 z- 값을 찾습니다. 이 값에 100을 곱하면 점수가 12 점 (또는 41 점)보다 높거나 아래로 떨어집니다 (점수 41 %가 12 이하 또는 12 이상).
아래쪽 꼬리 (왼쪽)와 위쪽 꼬리 (오른쪽)가 음영 처리 된 종 모양의 곡선 그림이있는 표를 사용하여 z 점수의 위와 아래의 점수 백분율을 계산합니다 (리소스 3의 표 2). . 다시 음수 부호를 무시하고 열에서 0.02와 행 표제에서 0.03을 찾아 z- 값 0.8180을 얻으십시오. 이 숫자에 100을 곱하면 수학 시험에서 82 %의 점수가 12 점 이하로 떨어집니다.