Bepaal het oorspronkelijke datapunt van de gemiddelde waarde, standaardafwijking en z-score.
Een ruwe score calculator zet gestandaardiseerde z-scores onmiddellijk om in hun oorspronkelijke datawaardes met behulp van het gemiddelde en de standaardafwijking. Dit essentiële statistisch hulpmiddel helpt onderzoekers, docenten en analisten om gestandaardiseerde testresultaten in hun oorspronkelijke context te interpreteren. Of je nu studentenprestaties, kwaliteitscontrolemetingen of financiële metrics analyseert, de ruwe score calculator biedt nauwkeurige omzettingen van z-scores naar betekenisvolle ruwe datapunten.
De ruwe score kan worden berekend met deze fundamentele statistische formule:
Waarbij:
Het diagram hieronder illustreert hoe ruwe scores zich verhouden tot de normale verdeling, waarbij het gemiddelde (), de standaardafwijkingen () en de bijbehorende z-scores () worden weergegeven:
Volg deze eenvoudige stappen om je ruwe score te berekenen:
Bereken de ruwe score van een student op basis van gestandaardiseerde testgegevens:
Gegeven Waarden:
Berekening:
Resultaat: De ruwe score van de student is 86
Bepaal de werkelijke componentmetingen in de productie:
Gegeven Waarden:
Berekening:
Resultaat: De ruwe score van de component is 147 mm
Ruwe score calculators zijn essentieel in het onderwijs voor:
Psychologen gebruiken ruwe scores om:
Kwaliteitsingenieurs passen ruwe score berekeningen toe voor:
Financieel analisten berekenen ruwe scores om:
Overweeg deze gerelateerde metrieken naast ruwe scores:
1'Excel formule om ruwe score te berekenen
2=GEMIDDELDE + (Z_SCORE * STANDAARDAFWIJKING)
3Praktisch Excel Voorbeeld:
1'Met Gemiddelde in A1, SA in A2, Z-score in A3
2=A1 + (A3 * A2)
31gemiddelde = 80
2standaardafwijking = 5
3z_score = 1.2
4
5ruwe_score = gemiddelde + z_score * standaardafwijking
6print(f"Ruwe Score: {ruwe_score}")
71const gemiddelde = 80;
2const standaardAfwijking = 5;
3const zScore = 1.2;
4
5const ruweScore = gemiddelde + zScore * standaardAfwijking;
6console.log(`Ruwe Score: ${ruweScore}`);
71gemiddelde <- 80
2standaardafwijking <- 5
3z_score <- 1.2
4
5ruwe_score <- gemiddelde + z_score * standaardafwijking
6cat("Ruwe Score:", ruwe_score)
71gemiddelde = 80;
2standaardafwijking = 5;
3z_score = 1.2;
4
5ruwe_score = gemiddelde + z_score * standaardafwijking;
6fprintf('Ruwe Score: %.2f\n', ruwe_score);
71public class RuweScoreCalculator {
2 public static void main(String[] args) {
3 double gemiddelde = 80;
4 double standaardAfwijking = 5;
5 double zScore = 1.2;
6
7 double ruweScore = gemiddelde + zScore * standaardAfwijking;
8 System.out.println("Ruwe Score: " + ruweScore);
9 }
10}
111#include <iostream>
2
3int main() {
4 double gemiddelde = 80;
5 double standaardAfwijking = 5;
6 double zScore = 1.2;
7
8 double ruweScore = gemiddelde + zScore * standaardAfwijking;
9 std::cout << "Ruwe Score: " << ruweScore << std::endl;
10 return 0;
11}
121using System;
2
3class Program
4{
5 static void Main()
6 {
7 double gemiddelde = 80;
8 double standaardAfwijking = 5;
9 double zScore = 1.2;
10
11 double ruweScore = gemiddelde + zScore * standaardAfwijking;
12 Console.WriteLine("Ruwe Score: " + ruweScore);
13 }
14}
151<?php
2$gemiddelde = 80;
3$standaardAfwijking = 5;
4$zScore = 1.2;
5
6$ruweScore = $gemiddelde + $zScore * $standaardAfwijking;
7echo "Ruwe Score: " . $ruweScore;
8?>
91package main
2import "fmt"
3
4func main() {
5 gemiddelde := 80.0
6 standaardAfwijking := 5.0
7 zScore := 1.2
8
9 ruweScore := gemiddelde + zScore * standaardAfwijking
10 fmt.Printf("Ruwe Score: %.2f\n", ruweScore)
11}
121let gemiddelde = 80.0
2let standaardAfwijking = 5.0
3let zScore = 1.2
4
5let ruweScore = gemiddelde + zScore * standaardAfwijking
6print("Ruwe Score: \(ruweScore)")
71gemiddelde = 80
2standaardafwijking = 5
3z_score = 1.2
4
5ruwe_score = gemiddelde + z_score * standaardafwijking
6puts "Ruwe Score: #{ruwe_score}"
71fn main() {
2 let gemiddelde: f64 = 80.0;
3 let standaardafwijking: f64 = 5.0;
4 let z_score: f64 = 1.2;
5
6 let ruwe_score = gemiddelde + z_score * standaardafwijking;
7 println!("Ruwe Score: {}", ruwe_score);
8}
9Het concept van ruwe score omzetting ontstond uit de statistische theorievorming uit de 19e eeuw. Karl Pearson baande de weg voor de z-score standaardisatiemethode in het begin van de 20e eeuw, wat revolutionair was voor hoe statistici verschillende datasets konden vergelijken. Deze doorbraak maakte betekenisvolle interpretatie mogelijk in diverse velden, waaronder onderwijs, psychologie en productie.
Het vermogen om tussen ruwe scores en gestandaardiseerde scores te kunnen omschakelen, werd fundamenteel voor de moderne statistische analyse. De ruwe score calculators van vandaag bouwen voort op deze eeuwenoude basis en bieden onmisbare omzettingen voor data-interpretatie in academisch onderzoek, klinische diagnostiek en industriële kwaliteitscontrole.
Een ruwe score is de oorspronkelijke, niet-getransformeerde datawaarde uit je dataset, terwijl een z-score een gestandaardiseerde score is die aangeeft hoeveel standaardafwijkingen de ruwe score van het gemiddelde afwijkt. De ruwe score calculator zet z-scores weer om naar hun oorspronkelijke schaal.
Om de ruwe score uit percentiel te berekenen, converteer je eerst het percentiel naar een z-score met behulp van een standaardnormale verdelingstafel, en pas dan de formule toe: ruwe score = gemiddelde + (z-score × standaardafwijking).
Ja, ruwe scores kunnen negatief zijn als de oorspronkelijke data negatieve waarden bevat. Het teken hangt af van de aard en de meeteenheid van je dataset.
Een z-score van 0 komt overeen met de gemiddelde (gemiddelde) ruwe score. Positieve z-scores geven ruwe scores boven het gemiddelde aan, terwijl negatieve z-scores onder-gemiddelde ruwe scores aangeven.
De **ruwe
Ontdek meer tools die handig kunnen zijn voor uw workflow