Z 점수 계산기

값에서 평균을 빼고 표준편차로 나눕니다.

z = (x − μ) ÷ σ

평균 70, 표준편차 10인 분포에서 85점은 z = 1.5이므로 평균보다 표준편차 1.5개 위에 있습니다.

값이 평균보다 아래에 있다는 뜻입니다. z = −1.2는 평균보다 표준편차 1.2개 아래, 대략 12 백분위입니다.

음수 자체가 나쁜 것은 아닙니다. 응답 시간이나 오류율이라면 평균 아래가 좋은 방향입니다.

무엇을 재는지에 달려 있습니다. 시험 점수라면 높을수록 좋고, 불량률이라면 낮을수록 좋습니다.

값이 얼마나 드문지에 대한 대략적 기준: 정규 데이터의 약 68%가 −1에서 1, 약 95%가 −2에서 2, 약 99.7%가 −3에서 3 사이에 있습니다.

백분위는 표준정규곡선에서 z의 왼쪽 면적입니다. 이 계산기가 대신 해 주므로 z = 1.0은 대략 84 백분위로 표시됩니다.

이 변환은 원래 데이터가 대체로 정규라고 가정합니다.

Z 점수는 위치입니다. p값은 귀무가설 아래에서 적어도 그만큼 극단적인 결과가 나올 확률입니다.

Z 점수를 단측 또는 양측 p값으로 바꾸려면 p값 계산기를 쓰세요.

이상적으로는 그렇습니다. 표본이 작고 표준편차가 추정값이면 정규분포보다 t 분포가 더 적절하므로, 평균 비교에는 t 검정 계산기를 쓰세요.

값 하나의 위치를 기술하는 용도라면 표본 표준편차로도 보통 충분합니다.

아니요. 모든 계산이 브라우저 안에서 로컬로 이루어집니다.