平均値、標準偏差、Z-スコアから元のデータ点を特定する。
生データスコアカルキュレーターは、標準化されたZ得点を平均値と標準偏差を使って即座に元のデータ値に変換します。この重要な統計ツールは、研究者、教育者、分析者が標準化されたテスト結果を元の文脈で解釈するのに役立ちます。学生の成績、品質管理測定、財務指標を分析する際に、生データスコアカルキュレーターは、Z得点から意味のある生データ値への正確な変換を提供します。
生データスコア は、この基本的な統計公式を使って計算できます:
ここで:
以下の図は、生データスコアが正規分布とどのように関係しているかを示しています。平均()、標準偏差()、対応するZ得点()が表示されています:
以下の簡単な手順に従って生データスコアを計算してください:
標準化テストデータから学生の生データスコアを計算する:
与えられた値:
計算:
結果: 学生の生データスコアは86
実際のコンポーネント測定値を製造業で決定する:
与えられた値:
計算:
結果: コンポーネントの生データスコアは147 mm
生データスコアカルキュレーターは教育分野で以下のように不可欠です:
心理学者は生データスコアを以下のように使用します:
品質エンジニアは生データスコアの計算を以下のように適用します:
財務アナリストは生データスコアを以下のように計算します:
生データスコアとともに、以下の関連指標も検討してください:
1'生データスコアを計算するExcelの式
2=MEAN + (Z_SCORE * STANDARD_DEVIATION)
3Excelの実践的な例:
1'平均がA1、SDがA2、Z得点がA3の場合
2=A1 + (A3 * A2)
31mean = 80
2standard_deviation = 5
3z_score = 1.2
4
5raw_score = mean + z_score * standard_deviation
6print(f"生データスコア: {raw_score}")
71const mean = 80;
2const standardDeviation = 5;
3const zScore = 1.2;
4
5const rawScore = mean + zScore * standardDeviation;
6console.log(`生データスコア: ${rawScore}`);
71mean <- 80
2standard_deviation <- 5
3z_score <- 1.2
4
5raw_score <- mean + z_score * standard_deviation
6cat("生データスコア:", raw_score)
71mean = 80;
2standard_deviation = 5;
3z_score = 1.2;
4
5raw_score = mean + z_score * standard_deviation;
6fprintf('生データスコア: %.2f\n', raw_score);
71public class RawScoreCalculator {
2 public static void main(String[] args) {
3 double mean = 80;
4 double standardDeviation = 5;
5 double zScore = 1.2;
6
7 double rawScore = mean + zScore * standardDeviation;
8 System.out.println("生データスコア: " + rawScore);
9 }
10}
111#include <iostream>
2
3int main() {
4 double mean = 80;
5 double standardDeviation = 5;
6 double zScore = 1.2;
7
8 double rawScore = mean + zScore * standardDeviation;
9 std::cout << "生データスコア: " << rawScore << std::endl;
10 return 0;
11}
121using System;
2
3class Program
4{
5 static void Main()
6 {
7 double mean = 80;
8 double standardDeviation = 5;
9 double zScore = 1.2;
10
11 double rawScore = mean + zScore * standardDeviation;
12 Console.WriteLine("生データスコア: " + rawScore);
13 }
14}
151<?php
2$mean = 80;
3$standardDeviation = 5;
4$zScore = 1.2;
5
6$rawScore = $mean + $zScore * $standardDeviation;
7echo "生データスコア: " . $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("生データスコア: %.2f\n", rawScore)
11}
121let mean = 80.0
2let standardDeviation = 5.0
3let zScore = 1.2
4
5let rawScore = mean + zScore * standardDeviation
6print("生データスコア: \(rawScore)")
71mean = 80
2standard_deviation = 5
3z_score = 1.2
4
5raw_score = mean + z_score * standard_deviation
6puts "生データスコア: #{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!("生データスコア: {}", raw_score);
8}
9生データスコアの変換の概念は、19世紀の統計理論の発展から生まれました。カール・ピアソンは1900年代初頭にZ得点の標準化手法を開拓し、教育、心理学、製造業など、さまざまな分野の統計家が異なるデータセットを比較できるようにしました。
生データスコアと標準化スコアの相互変換能力は、現代の統計分析の基礎となりました。今日の生データスコアカルキュレーターは、この100年以上の歴史的な基盤の上に構築されており、学術研究、臨床診断、産業の品質管理で不可欠なデータ解釈を提供しています。
生データスコアはデータセットの元の、変換されていないデータ値であり、Z得点は平均からの標準偏差の数を示す標準化されたスコアです。生データスコアカルキュレーターはZ得点を元のスケールに変換します。
パーセンタイルから生データスコアを計算するには、まず標準正規分布表を使ってパーセンタイルをZ得点に変換し、その後の公式: 生データスコア = 平均 + (Z得点 × 標準偏差)を適用します。
はい、生データスコアはマイナスになる可能性があります。これはデータセットに負の値が含まれている場合に起こります。符号は、データセットの性質と測定スケールによって決まります。
0のZ得点が平均(平均値)の生データスコアに対応します。正のZ得点は平均を上回る生データスコア、負
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