Bestem det oprindelige datapunkt fra gennemsnitsværdien, standardafvigelsen og z-scoren.
En rå pointberegner konverterer øjeblikkeligt standardiserede z-scorer tilbage til deres oprindelige dataværdier ved hjælp af gennemsnit og standardafvigelse. Dette essentielle statistiske værktøj hjælper forskere, undervisere og analytikere med at fortolke standardiserede testresultater i deres oprindelige kontekst. Uanset om du analyserer elevpræstationer, kvalitetskontrolmålinger eller finansielle målinger, giver rå pointberegneren nøjagtige konverteringer fra z-scorer til meningsfulde rå datapunkter.
De rå point kan beregnes ved hjælp af denne grundlæggende statistiske formel:
Hvor:
Diagrammet nedenfor illustrerer, hvordan rå point relaterer sig til normalfordelingen og viser gennemsnittet (), standardafvigelserne () og de tilsvarende z-scorer ():
Følg disse enkle trin for at beregne dine rå point:
Beregn en elevs rå point fra standardiserede testdata:
Givne Værdier:
Beregning:
Resultat: Elevens rå point er 86
Bestem de faktiske komponentmålinger i produktionen:
Givne Værdier:
Beregning:
Resultat: Komponentens rå point er 147 mm
Rå pointberegnere er essentielle i uddannelse til:
Psykologer bruger rå point til:
Kvalitetsingeniører anvender beregninger af rå point til:
Finansanalytikere beregner rå point for at:
Overvej disse relaterede målinger sammen med rå point:
1'Excel-formel til beregning af rå point
2=MEAN + (Z_SCORE * STANDARD_DEVIATION)
3Praktisk Excel-eksempel:
1'Med Gennemsnit i A1, SD i A2, Z-score i A3
2=A1 + (A3 * A2)
31mean = 80
2standard_deviation = 5
3z_score = 1.2
4
5raw_score = mean + z_score * standard_deviation
6print(f"Rå Point: {raw_score}")
71const mean = 80;
2const standardDeviation = 5;
3const zScore = 1.2;
4
5const rawScore = mean + zScore * standardDeviation;
6console.log(`Rå Point: ${rawScore}`);
71mean <- 80
2standard_deviation <- 5
3z_score <- 1.2
4
5raw_score <- mean + z_score * standard_deviation
6cat("Rå Point:", raw_score)
71mean = 80;
2standard_deviation = 5;
3z_score = 1.2;
4
5raw_score = mean + z_score * standard_deviation;
6fprintf('Rå Point: %.2f\n', raw_score);
71public class RawScoreCalculator {
2 public static void main(String[] args) {
3 double mean = 80;
4 double standardDeviation = 5;
5 double zScore = 1.2;
6
7 double rawScore = mean + zScore * standardDeviation;
8 System.out.println("Rå Point: " + rawScore);
9 }
10}
111#include <iostream>
2
3int main() {
4 double mean = 80;
5 double standardDeviation = 5;
6 double zScore = 1.2;
7
8 double rawScore = mean + zScore * standardDeviation;
9 std::cout << "Rå Point: " << rawScore << std::endl;
10 return 0;
11}
121using System;
2
3class Program
4{
5 static void Main()
6 {
7 double mean = 80;
8 double standardDeviation = 5;
9 double zScore = 1.2;
10
11 double rawScore = mean + zScore * standardDeviation;
12 Console.WriteLine("Rå Point: " + rawScore);
13 }
14}
151<?php
2$mean = 80;
3$standardDeviation = 5;
4$zScore = 1.2;
5
6$rawScore = $mean + $zScore * $standardDeviation;
7echo "Rå Point: " . $rawScore;
8?>
91package main
2import "fmt"
3
4func main() {
5 mean := 80.0
6 standardDeviation := 5.0
7 zScore := 1.2
8
9 rawScore := mean + zScore * standardDeviation
10 fmt.Printf("Rå Point: %.2f\n", rawScore)
11}
121let mean = 80.0
2let standardDeviation = 5.0
3let zScore = 1.2
4
5let rawScore = mean + zScore * standardDeviation
6print("Rå Point: \(rawScore)")
71mean = 80
2standard_deviation = 5
3z_score = 1.2
4
5raw_score = mean + z_score * standard_deviation
6puts "Rå Point: #{raw_score}"
71fn main() {
2 let mean: f64 = 80.0;
3 let standard_deviation: f64 = 5.0;
4 let z_score: f64 = 1.2;
5
6 let raw_score = mean + z_score * standard_deviation;
7 println!("Rå Point: {}", raw_score);
8}
9Konceptet om konvertering af rå point opstod fra udviklingen af statistisk teori i det 19. århundrede. Karl Pearson banede vejen for z-score-standardiseringsmetoden i begyndelsen af 1900-tallet, hvilket revolutionerede, hvordan statistikere sammenligner forskellige datasæt. Dette gennembrud muliggjorde meningsfuld fortolkning på tværs af forskellige områder, herunder uddannelse, psykologi og produktion.
Evnen til at konvertere mellem rå point og standardiserede point blev fundamental for moderne statistisk analyse. Nutidens rå pointberegnere bygger på dette århundrede gamle fundament og giver øjeblikkelige konverteringer, der er afgørende for datafortolkning i akademisk forskning, klinisk diagnostik og industriel kvalitetskontrol.
Et rå point er den oprindelige, uomdannede dataværdi fra dit datasæt, mens en z-score er en standardiseret score, der viser, hvor mange standardafvigelser det rå point er fra gennemsnittet. Rå pointberegneren konverterer z-scorer tilbage til deres oprindelige skala.
For at beregne rå point fra percentil skal du først konvertere percentilen til en z-score ved hjælp af en standardnormalfordelingstavelle, og derefter anvende formlen: rå point = gennemsnit + (z-score × standardafvigelse).
Ja, rå point kan være negative, hvis de oprindelige data indeholder negative værdier. Fortegnet afhænger af dit datasæts natur og måleskala.
En z-score på 0 svarer til det gennemsnitlige (middel) rå point. Positive z-scorer indikerer rå point over gennemsnittet, mens negative z-scorer indikerer rå point under gennemsnittet.
Rå pointberegneren giver præcise matematiske konverteringer, når de korrekte inputværdier er angivet. Nøjagtigheden afhænger af præcisionen af dine gennemsnits-, standardafvigelses- og z-score-inputs.
Brug rå point, når du har brug for resultater i oprindelige enheder til praktisk fortolkning. Brug standardiserede point (z-scorer), når du skal sammenligne på tværs af forskellige datasæt eller skalaer.
De fleste z-
Opdag flere værktøjer, der måske kan være nyttige for din arbejdsgang.