Վիճակագրության և տվյալների վերլուծության ոլորտում կարևոր է հասկանալ, թե ինչպես են ձեր տվյալները համեմատվում միջինի հետ: Z միավորը, որը նաև հայտնի է որպես ստանդարտ միավոր, ապահովում է տվյալների կետի հարաբերական հեռավորությունը տվյալների բազայի միջինից չափելու միջոց՝ արտահայտված ստանդարտ շեղումների տեսքով: Անկախ նրանից, թե դուք վերլուծում եք թեստի միավորները, ֆինանսական տվյալները կամ որևէ այլ թվային տվյալների բազա, z միավորների հաշվարկը կարող է խորը պատկերացումներ տալ ձեր տվյալների վարքագծի վերաբերյալ:

Excel-ի օգտագործումը z-scores-ը հաշվարկելու համար առաջարկում է պարզություն և արդյունավետություն՝ հնարավորություն տալով արագ վերլուծել մեծ տվյալների հավաքածուները՝ ստանդարտացված համեմատության և արտանետումների հայտնաբերման համար: Այս ձեռնարկը ձեզ կուղեկցի հասկանալու, թե ինչ է z-score-ը, ինչպես գտնել այն Excel-ում, տրամադրել բանաձևերի օրինակներ, մեկնաբանել z միավորները ձեր տվյալների մեջ և կիսվել կարևոր խորհուրդներով, որոնք պետք է հիշել այս հաշվարկները կատարելիս: Ի՞նչ է z-score-ը: Ինչպե՞ս գտնել z-score Excel-ում: Excel-ում z-score-ը հաշվարկելու բանաձևի օրինակներ Z- միավորների մեկնաբանումը տվյալների մեջ Excel-ում z-scores-ը հաշվարկելիս պետք է հիշել

Ի՞նչ է z-score-ը:

Z- գնահատականը, որը նաև հայտնի է որպես ստանդարտ գնահատական, վիճակագրական չափիչ է, որը չափում է տվյալների որոշակի կետի հեռավորությունը տվյալների բազայի միջինից՝ արտահայտված ստանդարտ շեղումների տեսքով: Այս չափումը կարևոր է հասկանալու համար, թե որքան հեռու և որ ուղղությամբ (վերևում կամ ներքև) տվյալների կետը շեղվում է տվյալների բազայի միջին արժեքից: Ըստ էության, z-score-ը փոխակերպում է տվյալների կետերը ընդհանուր սանդղակի վրա՝ թույլ տալով ուղղակի համեմատություն տարբեր տվյալների հավաքածուների միջև կամ տարբեր պոպուլյացիաների միջև՝ անկախ չափման կամ բաշխման ձևերի սկզբնական մասշտաբներից:

• Տվյալների մոտավորապես 68%-ը գտնվում է միջինից մեկ ստանդարտ շեղման (±1 z-նիշի) սահմաններում, ինչը ցույց է տալիս միջինից չափավոր շեղում:
• Դիտարկումների մոտ 95%-ը գտնվում է երկու ստանդարտ շեղումների շրջանակներում (±2 z- միավորներ), որոնք ցույց են տալիս զգալի, բայց ոչ ծայրահեղ շեղում:
• Տվյալների գրեթե 99.7%-ը հայտնաբերված է երեք ստանդարտ շեղումներով (±3 z- միավորներ), որոնք ներառում են բաշխման գրեթե բոլոր դիտարկումները և ընդգծում ծայրահեղ շեղումները:

Z-score-ը կենսական գործիք է վիճակագրական վերլուծության մեջ, որը հետազոտողներին և վերլուծաբաններին հնարավորություն է տալիս ստանդարտացնել անհատական ​​դիտարկումները տարբեր տվյալների հավաքածուներից՝ հեշտացնելով տարբեր բաշխումների միավորների համեմատությունը: Տվյալները z-ի միավորների փոխակերպելով՝ կարելի է հեշտությամբ որոշել, թե որքան անսովոր կամ բնորոշ է որոշակի դիտարկումը տվյալ բաշխման մեջ՝ դարձնելով այն անփոխարինելի գործիք տարբեր կիրառությունների համար, ներառյալ՝ արտաքին տեսքի հայտնաբերումը, հիպոթեզների փորձարկումը և տվյալների նորմալացումը:

Զարմանալի! Օգտագործելով արդյունավետ ներդիրներ Excel-ում, ինչպիսիք են Chrome-ը, Edge-ը, Firefox-ը և Safari-ն:
Խնայեք ձեր ժամանակի 50% -ը և ամեն օր կրճատեք մկնիկի հազարավոր կտտոցներ ձեզ համար:

Ինչպե՞ս գտնել z-score Excel-ում:

Excel-ում չկա մեկ, հատուկ գործառույթ z-score-ն ուղղակիորեն հաշվելու համար: Գործընթացը ներառում է ձեր տվյալների բազայի միջինի նախնական հաշվարկները (μ) և ստանդարտ շեղում (σ) Այս էական վիճակագրությունը ստանալուց հետո դուք ունեք z-score-ը որոշելու երկու հիմնական մեթոդ.

• Ձեռքով հաշվարկման մեթոդԿիրառեք z-score բանաձևը.

  =(x-μ)/σ

• որտեղ
• x այն տվյալների կետն է, որը դուք ուսումնասիրում եք,
  μ ձեր տվյալների բազայի միջինն է,
  σ ձեր տվյալների բազայի ստանդարտ շեղումն է:
• Օգտագործելով STANDARDIZE ֆունկցիանԱվելի ինտեգրված մոտեցման համար Excel-ը ՍՏԱՆԴԱՐՏԱՑՎԵԼ ֆունկցիան ուղղակիորեն հաշվարկում է z-ի միավորը՝ հաշվի առնելով տվյալների կետը, միջինը և ստանդարտ շեղումը որպես մուտքեր.

  =STANDARDIZE(x, mean, standard_dev)

Excel-ում z-score-ը հաշվարկելու բանաձևի օրինակներ

Ենթադրենք, որ դուք ունեք տվյալների բազա A սյունակում, որը տարածվում է բջիջներից A2 դեպի A101, ահա թե ինչպես կվարվեիք z-ի միավորը այս արժեքների համար.

1. Հաշվիր միջինը (μ): Օգտագործեք AVERAGE (միջակայք) միջինը գտնելու ֆունկցիա (μ) ձեր տվյալների հավաքածուից:

   =AVERAGE(A2:A101)

   
2. Հաշվարկել ստանդարտ շեղումը (σ)Ընտրեք համապատասխան բանաձևը՝ հիմնվելով ձեր տվյալների համատեքստի վրա:
   Կարեւոր է. Ձեր տվյալների բազայի համար ճիշտ գործառույթ ընտրելը կարևոր է ճշգրիտ հաշվարկներ ապահովելու համար: (Իմ տվյալների համար A2: A101 ներկայացնելով ամբողջ բնակչությանը, ես կօգտագործեմ առաջին բանաձևը):
   • Օգտագործում STDEV.P (միջակայք) գործառույթը, եթե ձեր տվյալները ներկայացնում են ամբողջ բնակչությունը (նշանակում է, որ չկա ավելի մեծ խումբ, որից ընտրված են այս արժեքները):

     =STDEV.P(A2:A101)

   • Օգտագործում STDEV.S (միջակայք) գործառույթը, եթե ձեր տվյալները ավելի մեծ բնակչության նմուշ են կամ ցանկանում եք գնահատել բնակչության ստանդարտ շեղումը ձեր ընտրանքի հիման վրա:

     =STDEV.S(A2:A101)

     
3. Հաշվեք A2-ում տվյալների միավորի Z- միավորըՕգտագործեք հետևյալ բանաձևերից որևէ մեկը, որը կտա նույն արդյունքը: (Այս դեպքում ես կընտրեմ երկրորդ բանաձևը):
   • Ձեռքով հաշվարկել միջինը հանելով տվյալների կետից և այս արդյունքը բաժանելով ստանդարտ շեղման վրա:

     =(A2 - $E$2) / $E$3

   • Օգտագործում STANDARDIZE (x, միջին, standard_dev) գործառույթը:

     =STANDARDIZE(A2, $E$2, $E$3)

     Նշում: Դոլարի նշանները ($) ասեք բանաձևին, որ միշտ հղում կատարի հատուկ բջիջներին (E2 նշանակում է, E3 ստանդարտ շեղման համար) անկախ նրանից, թե որտեղ է պատճենված բանաձեւը:

     

4. Ձեր տվյալների հավաքածուի յուրաքանչյուր արժեքի համար հաշվարկեք Z- միավորներըՊատճենեք 3-րդ քայլի բանաձևը սյունակի ներքևում՝ ձեր տվյալների հավաքածուի յուրաքանչյուր արժեքի համար z-ի միավորները հաշվարկելու համար: Ձեր պատասխանը ուղարկված չէ: Կրկնակի սեղմեք բջիջի լրացման բռնակի վրա՝ բանաձևը արագ երկարացնելու համար:

   

Z- միավորների մեկնաբանումը տվյալների մեջ

Z- միավորների մեկնաբանումը հիմնարար նշանակություն ունի տվյալների շտեմարանի մեջ տվյալների կետերի դիրքն ու նշանակությունը հասկանալու համար: Z-score-ը ուղղակիորեն չափում է այն բանի, թե տարրը քանի ստանդարտ շեղումներ ունի տվյալների բազայի միջինից՝ առաջարկելով պատկերացումներ դրա հարաբերական դիրքի և հազվադեպության վերաբերյալ:

Զարմանալի! Օգտագործելով արդյունավետ ներդիրներ Excel-ում, ինչպիսիք են Chrome-ը, Edge-ը, Firefox-ը և Safari-ն:
Խնայեք ձեր ժամանակի 50% -ը և ամեն օր կրճատեք մկնիկի հազարավոր կտտոցներ ձեզ համար:

Կապը միջինի հետ

• Z- միավոր = 0Ցույց է տալիս միջին կատարողականությունը՝ տվյալների կետը ճիշտ միջինում:
• Z-Score > 0Նշում է միջինից բարձր արժեքներ՝ միջինից ավելի մեծ հեռավորություններով, որն ազդարարում է ավելի ուժեղ կատարողականություն:
• Z-Score < 0Ներկայացնում է միջինից ցածր արժեքներ, որտեղ ավելի ցածր միավորները նշում են միջինից ցածր ավելի մեծ շեղում:

Շեղման աստիճանը

• |Z-միավոր| < 1Տվյալների այս կետերը մոտ են միջինին և գտնվում են նորմալ բաշխման տվյալների հիմնական մասում՝ ազդանշան տալով ստանդարտ կատարողականությանը:
• |Z-միավոր| < 2Առաջարկում է միջինից չափավոր շեղում, նշելով դիտարկումները որպես հազվադեպ, բայց դեռևս շեղումների նորմալ տիրույթում:
• |Z-միավոր| > 2. ընդգծում է անսովոր տվյալների կետերը, որոնք զգալիորեն հեռու են միջինից՝ պոտենցիալ մատնանշելով ակնկալվող նորմայից դուրս կամ էական շեղումներ:

Excel-ում z-scores-ը հաշվարկելիս պետք է հիշել

Z-ի միավորները հաշվարկելու համար Excel-ն օգտագործելիս առաջնային են ճշգրտությունն ու ճշգրտությունը: Կան կարևոր նկատառումներ, որոնք պետք է հիշել՝ ձեր արդյունքների հուսալիությունն ապահովելու համար.

• Ստուգեք նորմալ բաշխման համարZ- գնահատականներն ամենաարդյունավետն են այն տվյալների համար, որոնք համապատասխանում են նորմալ բաշխմանը: Եթե ​​ձեր տվյալների բազան չի հետևում այս բաշխմանը, z-scores-ը կարող է չծառայել որպես համապատասխան վերլուծական գործիք: Մտածեք նորմալության թեստ անցկացնելուց առաջ z-score վերլուծություն կիրառելը:
• Ապահովեք բանաձևի ճիշտ օգտագործումըՀամոզվեք, որ ընտրել եք ճիշտ ստանդարտ շեղման գործառույթը. STDEV.P ամբողջ բնակչության համար և STDEV.S նմուշների համար՝ հիմնված ձեր տվյալների բազայի բնութագրերի վրա:
• Օգտագործեք բացարձակ հղումներ միջին և ստանդարտ շեղումների համարԲազմաթիվ բջիջներում բանաձևեր կիրառելիս օգտագործեք բացարձակ հղումներ (օրինակ. $ A $ 1) ձեր z-score բանաձևի միջին և ստանդարտ շեղման համար՝ հաշվարկների միջև հետևողականություն ապահովելու համար:
• Զգույշ եղեք արտաքինիցԵզրակացությունները զգալի ազդեցություն ունեն ինչպես միջին, այնպես էլ ստանդարտ շեղման վրա՝ պոտենցիալ շեղելով հաշվարկված z միավորները:
• Ապահովել տվյալների ամբողջականությունըՆախքան z-ի միավորները հաշվարկելը, համոզվեք, որ ձեր տվյալների բազան մաքուր է և զերծ սխալներից: Տվյալների սխալ մուտքագրումները, կրկնօրինակները կամ անհամապատասխան արժեքները կարող են զգալիորեն ազդել միջին և ստանդարտ շեղումների վրա՝ հանգեցնելով ապակողմնորոշիչ z-ի:
• Խուսափեք վաղաժամ կլորացումից կամ կտրումիցExcel-ը կարող է կարգավորել զգալի թվով տասնորդական տեղեր, և դրանց պահպանումը կարող է կանխել կուտակային կլորացման սխալները, որոնք կարող են աղավաղել ձեր վերջնական վերլուծությունը:

Վերևում ներկայացված է բոլոր համապատասխան բովանդակությունը՝ կապված Excel-ում z-scores-ի հաշվարկման հետ: Հուսով եմ, որ ձեզ օգտակար կլինի ձեռնարկը: Եթե ​​ցանկանում եք ուսումնասիրել Excel-ի ավելի շատ խորհուրդներ և հնարքներ, խնդրում ենք սեղմել այստեղ: մուտք գործելու հազարավոր ձեռնարկներից բաղկացած մեր լայնածավալ հավաքածուն: