Lengvai apskaičiuokite žalias įvertinimo balles iš vidurkio, standartinio nuokrypio ir z-reikšmės
Nustatykite pradinį duomenų tašką iš vidurkio reikšmės, standartinio nuokrypio ir z-reikšmės.
Žaliavinio balo skaičiuoklė
Dokumentacija
Žaliavos įvertinimo skaičiuoklė: Z-balų konvertavimas į pradinius duomenų vertes
Kas yra žaliavos įvertinimo skaičiuoklė?
Žaliavos įvertinimo skaičiuoklė iš karto konvertuoja standartizuotus z-balus atgal į jų pradinius duomenų vertes, naudodama vidurkį ir standartinį nuokrypį. Šis esminis statistikos įrankis padeda tyrėjams, pedagogams ir analitikams interpretuoti standartizuotų testų rezultatus jų pradinėje aplinkoje. Nepriklausomai nuo to, ar analizuojate studentų rezultatus, kokybės kontrolės matavimus ar finansinius rodiklius, žaliavos įvertinimo skaičiuoklė suteikia tikslias konversijas iš z-balų į reikšmingas žaliavos duomenų vertes.
Kaip apskaičiuoti žaliavos įvertinimą iš Z-balo
Žaliavos įvertinimo formulė
Žaliavos įvertinimas gali būti apskaičiuotas naudojant šią pagrindinę statistinę formulę:
Kur:
- = Žaliavos įvertinimas (pradinė duomenų vertė)
- = Duomenų rinkinio vidurkis
- = Duomenų rinkinio standartinis nuokrypis
- = Z-balas (standartizuotas balas)
Žaliavos įvertinimų vizualinė reprezentacija
Toliau pateiktoje diagramoje pavaizduota, kaip žaliavos įvertinimai susiję su normaliuoju pasiskirstymu, rodant vidurkį (), standartinį nuokrypį () ir atitinkamus z-balus ():
Žingsnis po žingsnio vadovas: Z-balo konvertavimas į žaliavos įvertinimą
Atlikite šiuos paprastus žingsnius, kad apskaičiuotumėte savo žaliavos įvertinimą:
- Nustatykite vidurkį (): Raskite savo duomenų rinkinio vidutinę vertę
- Nustatykite standartinį nuokrypį (): Apskaičiuokite duomenų sklaidą nuo vidurkio
- Gaukite Z-balą (): Nustatykite, kiek standartinių nuokrypių nuo vidurkio
- Taikykite žaliavos įvertinimo formulę: Naudokite , kad gautumėte rezultatą
Praktiniai žaliavos įvertinimo skaičiavimo pavyzdžiai
1 pavyzdys: Testų rezultatų konvertavimas
Apskaičiuokite studento žaliavos įvertinimą iš standartizuotų testo duomenų:
-
Duotos reikšmės:
- Vidutinis balas () = 80
- Standartinis nuokrypis () = 5
- Studento z-balas () = 1,2
-
Skaičiavimas:
-
Rezultatas: Studento žaliavos įvertinimas yra 86
2 pavyzdys: Kokybės kontrolės matavimai
Nustatykite faktines komponentų matmenis gamyboje:
-
Duotos reikšmės:
- Vidutinis ilgis () = 150 mm
- Standartinis nuokrypis () = 2 mm
- Komponento z-balas () = -1,5
-
Skaičiavimas:
-
Rezultatas: Komponento žaliavos įvertinimas yra 147 mm
Žaliavos įvertinimo skaičiuoklės realaus pasaulio taikymai
Švietimo vertinimas ir testavimas
Žaliavos įvertinimo skaičiuoklės yra esminės švietimo srityje:
- Konvertuojant standartizuotų testų rezultatus į faktinio pasiekimo lygius
- Lyginant studentų pasiekimus tarp skirtingų vertinimų
- Interpretuojant SAT, ACT ir kitų standartizuotų testų rezultatus
- Stebint akademinę pažangą per laiką
Psichologinis ir klinikinis testavimas
Psichologai naudoja žaliavos įvertinimus, kad:
- Interpretuotų IQ testo rezultatus ir kognityvinius vertinimus
- Stebėtų pacientų pažangą klinikiniuose tyrimuose
- Konvertuotų standartizuotų psichologinių testų rezultatus
- Diagnozuotų ir stebėtų psichikos sveikatos būklę
Gamybos kokybės kontrolė
Kokybės inžinieriai taiko žaliavos įvertinimo skaičiavimus, kad:
- Nustatytų, ar produktai atitinka specifikacijas
- Konvertuotų statistinės proceso kontrolės matavimus
- Identifikuotų gamybos išskirtis ir defektus
- Palaikytų nuoseklią produktų kokybės standartus
Finansinė analizė ir rizikos vertinimas
Finansų analitikai apskaičiuoja žaliavos įvertinimus, kad:
- Konvertuotų standartizuotus finansinių rezultatų rodiklius
- Įvertintų investicijų riziką pradinėmis piniginėmis vienetais
- Palygintų portfelio rezultatus tarp skirtingų skalių
- Interpretuotų kredito reitingus ir rizikos vertinimus
Svarbūs aspektai apskaičiuojant žaliavos įvertinimus
Kraštutiniai atvejai ir patvirtinimas
- Standartinio nuokrypio reikalavimai: Užtikrinkite, kad (neigiamos reikšmės yra matematiškai neįmanomos)
- Z-balo diapazonas: Nors tipiniai z-balai svyruoja nuo -3 iki 3, išskirtinės reikšmės gali viršyti šias ribas
- Duomenų pasiskirstymas: Formulė numato normalųjį pasiskirstymą tiksliam interpretavimui
- Skaičiavimo apribojimai: Kraštutinės reikšmės gali viršyti praktinius skaičiavimo ribas
Alternatyvūs statistiniai rodikliai
Kartu su žaliavos įvertinimais apsvarstykite šiuos susijusius rodiklius:
- Procentiliai: Rodo santykinę padėtį duomenų rinkinyje (0-100 skalė)
- T-balai: Standartizuoti su vidurkiu=50, SD=10 (dažni psichologijoje)
- Stanainai: Devynių balų skalė švietimo vertinimams
- Sten balai: Dešimties balų skalė, naudojama asmenybės testavime
Programavimo kodas žaliavos įvertinimo skaičiavimui
Žaliavos įvertinimo formulė Excel'yje
1'Excel formulė žaliavos įvertinimui apskaičiuoti
2=MEAN + (Z_SCORE * STANDARD_DEVIATION)
3
Praktinis Excel pavyzdys:
1'Kai Vidurkis yra A1, SD yra A2, Z-balas yra A3
2=A1 + (A3 * A2)
3
Žaliavos įvertinimo skaičiuoklė Python'e
1mean = 80
2standard_deviation = 5
3z_score = 1.2
4
5raw_score = mean + z_score * standard_deviation
6print(f"Žaliavos įvertinimas: {raw_score}")
7
Žaliavos įvertinimo realizacija JavaScript'e
1const mean = 80;
2const standardDeviation = 5;
3const zScore = 1.2;
4
5const rawScore = mean + zScore * standardDeviation;
6console.log(`Žaliavos įvertinimas: ${rawScore}`);
7
Žaliavos įvertinimo skaičiavimas R'e
1mean <- 80
2standard_deviation <- 5
3z_score <- 1.2
4
5raw_score <- mean + z_score * standard_deviation
6cat("Žaliavos įvertinimas:", raw_score)
7
Žaliavos įvertinimo skaičiavimas MATLAB'e
1mean = 80;
2standard_deviation = 5;
3z_score = 1.2;
4
5raw_score = mean + z_score * standard_deviation;
6fprintf('Žaliavos įvertinimas: %.2f\n', raw_score);
7
Žaliavos įvertinimo realizacija Java'je
1public class RawScoreCalculator {
2 public static void main(String[] args) {
3 double mean = 80;
4 double standardDeviation = 5;
5 double zScore = 1.2;
6
7 double rawScore = mean + zScore * standardDeviation;
8 System.out.println("Žaliavos įvertinimas: " + rawScore);
9 }
10}
11
Žaliavos įvertinimo skaičiuoklė C++'e
1#include <iostream>
2
3int main() {
4 double mean = 80;
5 double standardDeviation = 5;
6 double zScore = 1.2;
7
8 double rawScore = mean + zScore * standardDeviation;
9 std::cout << "Žaliavos įvertinimas: " << rawScore << std::endl;
10 return 0;
11}
12
Žaliavos įvertinimo realizacija C#'e
1using System;
2
3class Program
4{
5 static void Main()
6 {
7 double mean = 80;
8 double standardDeviation = 5;
9 double zScore = 1.2;
10
11 double rawScore = mean + zScore * standardDeviation;
12 Console.WriteLine("Žaliavos įvertinimas: " + rawScore);
13 }
14}
15
Žaliavos įvertinimo skaičiuoklė PHP'je
1<?php
2$mean = 80;
3$standardDeviation = 5;
4$zScore = 1.2;
5
6$rawScore = $mean + $zScore * $standardDeviation;
7echo "Žaliavos įvertinimas: " . $rawScore;
8?>
9
Žaliavos įvertinimo realizacija Go'je
1package 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("Žaliavos įvertinimas: %.2f\n", rawScore)
11}
12
Žaliavos įvertinimo skaičiuoklė Swift'e
1let mean = 80.0
2let standardDeviation = 5.0
3let zScore = 1.2
4
5let rawScore = mean + zScore * standardDeviation
6print("Žaliavos įvertinimas: \(rawScore)")
7
Žaliavos įvertinimo realizacija Ruby'je
1mean = 80
2standard_deviation = 5
3z_score = 1.2
4
5raw_score = mean + z_score * standard_deviation
6puts "Žaliavos įvertinimas: #{raw_score}"
7
Žaliavos įvertinimo skaičiuoklė Rust'e
1fn 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!("Žaliavos įvertinimas: {}", raw_score);
8}
9
Žaliavos įvertinimo skaičiavimo istorinė raida
Žaliavos įvertinimo konversijos koncepcija kilo iš 19-ojo amžiaus statistinės teorijos plėtros. Karlas Pearsonas praėjusio amžiaus pradžioje pradėjo taikyti z-balo standartiz
Susiję įrankiai
Raskite daugiau įrankių, kurie gali būti naudingi jūsų darbo eiga.