🛠️

Whiz Tools

آسانی سے اوسط، معیاری انحراف اور زیڈ-اسکور سے خام اسکور کا حساب لگائیں

اوسط قیمت، معیاری انحراف اور زیڈ-اسکور سے اصل ڈیٹا پوائنٹ کا تعین کریں۔

خام نتیجہ کیلکولیٹر

📚

دستاویزات

خام اسکور کیلکولیٹر: Z-اسکورز کو اصل ڈیٹا اقدار میں تبدیل کریں

خام اسکور کیلکولیٹر کیا ہے؟

ایک خام اسکور کیلکولیٹر معیاری Z-اسکورز کو فوری طور پر ان کی اصل ڈیٹا اقدار میں واپس تبدیل کرتا ہے، اس میں اوسط اور معیاری انحراف کا استعمال کیا جاتا ہے۔ یہ ضروری اعداد و شمار کا آلہ محققین، اساتذہ اور تجزیہ کاروں کو معیاری ٹیسٹ کے نتائج کو ان کے اصل سیاق و سباق میں تشریح کرنے میں مدد دیتا ہے۔ چاہے آپ طالب علم کی کارکردگی، معیار کنٹرول کے پیمانے یا مالی پیمانے کا تجزیہ کر رہے ہوں، خام اسکور کیلکولیٹر Z-اسکورز سے معنی خیز خام ڈیٹا پوائنٹس میں درست تبدیلی فراہم کرتا ہے۔

Z-اسکور سے خام اسکور کیسے کیلکولیٹ کریں

خام اسکور کی فارمولا

خام اسکور xx کو اس بنیادی اعداد و شمار کی فارمولا کا استعمال کرکے کیلکولیٹ کیا جا سکتا ہے:

x=μ+z×σx = \mu + z \times \sigma

جہاں:

  • xx = خام اسکور (اصل ڈیٹا قیمت)
  • μ\mu = ڈیٹا سیٹ کا اوسط
  • σ\sigma = ڈیٹا سیٹ کا معیاری انحراف
  • zz = Z-اسکور (معیاری اسکور)

خام اسکورز کی بصری نمائندگی

نیچے دیا گیا ڈائیگرام نارمل تقسیم سے خام اسکورز کے تعلق کو دکھاتا ہے، اوسط (μ\mu)، معیاری انحرافات (σ\sigma) اور متناظر Z-اسکورز (zz) کو دکھاتا ہے:

μ μ + σ μ - σ z = 1 z = -1

مرحلہ وار رہنمائی: Z-اسکور سے خام اسکور میں تبدیل کرنا

اپنا خام اسکور کیلکولیٹ کرنے کے لیے ان آسان مراحل پر عمل کریں:

  1. اوسط (μ\mu) کی شناخت کریں: اپنے ڈیٹا سیٹ کا اوسط ویلیو تلاش کریں
  2. معیاری انحراف (σ\sigma) کا تعین کریں: ڈیٹا کی اوسط سے پھیلاؤ کی گنتی کریں
  3. Z-اسکور (zz) حاصل کریں: اوسط سے کتنے معیاری انحرافات پر ہے
  4. خام اسکور کی فارمولا لاگو کریں: x=μ+z×σx = \mu + z \times \sigma استعمال کریں تا کہ اپنا نتیجہ حاصل کریں

خام اسکور کیلکولیشن کے عملی مثالیں

مثال 1: ٹیسٹ اسکورز میں تبدیلی

طالب علم کے خام اسکور کا حساب لگائیں معیاری ٹیسٹ ڈیٹا سے:

  • دی گئی قیمتیں:

    • اسکور کا اوسط (μ\mu) = 80
    • معیاری انحراف (σ\sigma) = 5
    • طالب علم کا Z-اسکور (zz) = 1.2

  • کیلکولیشن:

    x=μ+z×σ=80+1.2×5=86x = \mu + z \times \sigma = 80 + 1.2 \times 5 = 86

  • نتیجہ: طالب علم کا خام اسکور 86 ہے

مثال 2: معیار کنٹرول کے پیمانے

اصل اجزاء کے پیمانے کا تعین کریں مینوفیکچرنگ میں:

  • دی گئی قیمتیں:

    • لمبائی کا اوسط (μ\mu) = 150 mm
    • معیاری انحراف (σ\sigma) = 2 mm
    • اجزاء کا Z-اسکور (zz) = -1.5

  • کیلکولیشن:

    x=μ+z×σ=150+(−1.5)×2=147x = \mu + z \times \sigma = 150 + (-1.5) \times 2 = 147

  • نتیجہ: اجزاء کا خام اسکور 147 mm ہے

خام اسکور کیلکولیٹر کے حقیقی دنیا کے اطلاقات

تعلیمی تشخیص اور ٹیسٹنگ

خام اسکور کیلکولیٹرز تعلیم میں ضروری ہیں:

  • معیاری ٹیسٹ اسکورز کو اصل کارکردگی کی سطحوں میں تبدیل کرنے کے لیے
  • مختلف تشخیصات پر طالب علم کی کارکردگی کا موازنہ کرنے کے لیے
  • SAT، ACT اور دیگر معیاری ٹیسٹ کے نتائج کی تشریح کرنے کے لیے
  • وقت کے ساتھ اکیڈمک ترقی کو ٹریک کرنے کے لیے

نفسیاتی اور کلینیکل ٹیسٹنگ

نفسیاتدان خام اسکورز کا استعمال کرتے ہیں:

  • IQ ٹیسٹ کے نتائج اور سماجی تشخیصات کی تشریح کرنے کے لیے
  • کلینیکی ماحول میں مریض کی ترقی کو ٹریک کرنے کے لیے
  • معیاری نفسیاتی ٹیسٹ اسکورز کو تبدیل کرنے کے لیے
  • ذہنی صحت کی حالتوں کی تشخیص اور نگرانی کرنے کے لیے

مینوفیکچرنگ کی معیار کنٹرول

کوالٹی انجینئرز خام اسکور کیلکولیشنز کا استعمال کرتے ہیں:

  • یہ تعین کرنے کے لیے کہ آیا مصنوعات مواصفات کو پورا کرتی ہیں
  • اعداد و شمار کی عمل کنٹرول کی پیمانوں کو تبدیل کرنے کے لیے
  • مینوفیکچرنگ کے آؤٹ لائرز اور عیوب کی شناخت کرنے کے لیے
  • مستقل مصنوعات کی معیار کی معیارات برقرار رکھنے کے لیے

مالی تجزیہ اور خطرے کا اندازہ

مالی تجزیہ کار خام اسکورز کی گنتی کرتے ہیں:

  • معیاری مالی کارکردگی کے پیمانوں کو تبدیل کرنے کے لیے
  • اصل مالی اکائیوں میں سرمایہ کاری کے خطرے کا اندازہ لگانے کے لیے
  • مختلف پیمانوں پر پورٹ فولیو کی کارکردگی کا موازنہ کرنے کے لیے
  • کریڈٹ اسکورز اور خطرے کے اندازوں کی تشریح کرنے کے لیے

خام اسکور کیلکولیٹ کرتے وقت اہم غور و خوض

حاشیے کے معاملات اور توثیق

  • معیاری انحراف کی ضروریات: یقینی بنائیں کہ σ>0\sigma > 0 (منفی قیمتیں ریاضی میں ناممکن ہیں)
  • Z-اسکور کی حد: جبکہ معمولی Z-اسکورز -3 سے 3 کے درمیان ہوتے ہیں، آؤٹ لائرز ان حدود سے زیادہ ہو سکتے ہیں
  • ڈیٹا تقسیم: فارمولا نارمل تقسیم کی فرض کرتا ہے درست تشریح کے لیے
  • کمپیوٹیشنل حدود: انتہائی قیمتیں عملی کیلکولیشن کی حدود سے زیادہ ہو سکتی ہیں

متبادل اعداد و شمار کے پیمانے

خام اسکورز کے ساتھ ساتھ ان متعلقہ پیمانوں پر غور کریں:

  • صدیاں: ڈیٹا سیٹ کے اندر کی نسبی پوزیشن دکھاتی ہیں (0-100 پیمانہ)
  • T-اسکورز: اوسط=50، SD=10 کے ساتھ معیاری (نفسیات میں عام)
  • Stanines: تعلیمی تشخیصات کے لیے نو پوائنٹ پیمانہ
  • Sten اسکورز: شخصیت کے ٹیسٹنگ میں استعمال ہونے والا دس پوائنٹ پیمانہ

خام اسکور کیلکولیشن کے لیے پروگرامنگ کوڈ

خام اسکور کے لیے Excel فارمولا

1'Excel formula to calculate raw score
2=MEAN + (Z_SCORE * STANDARD_DEVIATION)
3

عملی Excel مثال:

1'With Mean in A1, SD in A2, Z-score in A3
2=A1 + (A3 * A2)
3

Python خام اسکور کیلکولیٹر

1mean = 80
2standard_deviation = 5
3z_score = 1.2
4
5raw_score = mean + z_score * standard_deviation
6print(f"Raw Score: {raw_score}")
7

JavaScript کی تطبیق

1const mean = 80;
2const standardDeviation = 5;
3const zScore = 1.2;
4
5const rawScore = mean + zScore * standardDeviation;
6console.log(`Raw Score: ${rawScore}`);
7

R اعداد و شمار کی کمپیوٹنگ

1mean <- 80
2standard_deviation <- 5
3z_score <- 1.2
4
5raw_score <- mean + z_score * standard_deviation
6cat("Raw Score:", raw_score)
7

MATLAB کیلکولیشن

mean
🔗

متعلقہ اوزار

آپ کے ورک فلو کے لیے مفید ہونے والے مزید ٹولز کا انعام کریں

زیڈ-اسکور کیلکولیٹر: معیاری اسکور کا حساب لگائیں

اس ٹول کو آزمائیں

کتوں کی فلاح و بہبود کا انڈیکس: اپنے کتے کی صحت اور خوشی کا اندازہ لگائیں

اس ٹول کو آزمائیں

اے/بی ٹیسٹ کی اعداد و شمار کی اہمیت کا کیلکولیٹر

اس ٹول کو آزمائیں

الٹمین Z-اسکور کیلکولیٹر: کریڈٹ رسک کا تجزیہ کریں

اس ٹول کو آزمائیں

زیڈ-ٹیسٹ کیلکولیٹر: آسان استعمال کے ساتھ سیکھیں اور انجام دیں

اس ٹول کو آزمائیں

باکس پلاٹ کیلکولیٹر: شماریاتی تجزیہ اور بصری نمائندگی

اس ٹول کو آزمائیں

تنقیدی قیمت کیلکولیٹر: شماریاتی ٹیسٹوں کے لیے اہمیت

اس ٹول کو آزمائیں

ٹی ٹیسٹ کیلکولیٹر: ہر قسم کے ٹی ٹیسٹ کریں

اس ٹول کو آزمائیں

متن شیئرنگ ٹول: حسب ضرورت URLs کے ساتھ متن بنائیں اور شیئر کریں

اس ٹول کو آزمائیں