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통계학자는 "정상"이라는 용어를 사용하여 평균 분포의 양쪽에 주파수 분포가 종 모양이고 대칭 인 숫자 세트를 설명합니다. 또한 세트의 확산을 측정하기 위해 표준 편차라는 값을 사용합니다. 이러한 데이터 세트에서 임의의 수를 가져 와서 수학적 연산을 수행하여 Z- 점수로 변경하면 표준 편차의 배수에서 해당 값이 평균에서 얼마나 멀리 떨어져 있는지 보여줍니다. Z- 점수를 이미 알고 있다고 가정하면 Z- 점수를 사용하여 주어진 지역 내에있는 숫자 모음에서 값의 백분율을 찾을 수 있습니다.
특정 통계 요구 사항을 교사 나 직장 동료와상의하고 Z- 점수와 관련된 값보다 높거나 낮은 데이터 세트의 숫자 백분율을 알고 싶은지 결정하십시오. 예를 들어, 정규 분포가 완벽한 학생 SAT 점수 모음이있는 경우 2,000 점 이상의 점수를받은 학생의 백분율을 알고 자하며 해당 Z 점수는 2.85로 계산됩니다.
z 테이블에 대한 통계 참조 서적을 열고 Z 점수의 처음 두 자리가 표시 될 때까지 테이블의 가장 왼쪽 열을 스캔하십시오. 이렇게하면 백분율을 찾는 데 필요한 표의 행이 표시됩니다. 예를 들어, SAT Z- 점수가 2.85 인 경우 가장 왼쪽 열에서 숫자 "2.8"을 찾은 후 29 행과 일치합니다.
표의 맨 윗줄에서 z- 점수의 세 번째 및 마지막 숫자를 찾으십시오. 그러면 테이블 내의 적절한 열이 표시됩니다. SAT 예제의 경우 Z- 점수가 "0.05"의 세 번째 숫자를 가지므로 맨 위 행에서이 값을 찾아서 6 번째 열과 일치 함을 알 수 있습니다.
방금 식별 한 행과 열이 만나는 테이블의 주요 부분에서 교차점을 찾으십시오. 여기서 Z- 점수와 관련된 백분율 값을 찾을 수 있습니다. SAT 예에서는 29 번째 행과 6 번째 열의 교차점을 찾고 0.4978 값을 찾습니다.
Z- 점수를 도출하는 데 사용한 값보다 큰 세트의 데이터 백분율을 계산하려면 0.5에서 방금 찾은 값을 뺍니다. 따라서 SAT 예의 경우 계산은 0.5-0.4978 = 0.0022입니다.
마지막 계산 결과에 100을 곱하여 백분율로 만듭니다. 결과는 Z- 점수로 변환 한 값보다 높은 세트의 값 백분율입니다. 이 예에서는 0.0022에 100을 곱하고 0.22 %의 학생이 SAT 점수가 2,000 이상이라고 결론을 내립니다.
방금 100에서 도출 한 값을 빼서 데이터 세트에서 Z- 점수로 변환 한 값보다 낮은 값의 백분율을 계산합니다. 이 예에서는 100에서 0.22를 뺀 값을 계산하여 99.78 %의 학생이 2,000 미만으로 득점했다고 결론을 내립니다.