วิธีตีความคะแนน Z

คะแนน z คือการวัดตัวเลขที่อธิบายจำนวนส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของค่าเฉพาะจากค่าเฉลี่ยของชุดข้อมูล ใช้เพื่อกำหนดว่าค่าใดค่าหนึ่งมีค่าหายากหรือพบบ่อยเพียงใดในชุดข้อมูล แต่จะหาคะแนน z ได้อย่างไร? อ่านบทความต่อเพื่อหาคำตอบ คะแนน z สามารถเป็นบวกหรือลบได้ โดยที่ค่า z-score ที่เป็นบวกบ่งชี้ว่าค่านั้นอยู่เหนือค่าเฉลี่ย และค่า z-score ที่เป็นลบบ่งชี้ว่าค่านั้นต่ำกว่าค่าเฉลี่ย เราจะพูดถึงวิธีตีความคะแนน z เพิ่มเติมในบทความ

วิธีตีความคะแนน Z

ในบทความนี้ คุณจะได้รู้เกี่ยวกับขั้นตอนในการตีความคะแนน Z โดยละเอียด

คะแนน Z คืออะไร?

คะแนน z คือเมตริกที่ระบุจำนวนค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่ค่าหนึ่งๆ เบี่ยงเบนไปจากค่าเฉลี่ยของชุดข้อมูล ใช้เพื่อสร้างความหายากหรือความชุกของค่าเฉพาะภายในชุดข้อมูล อ่านต่อเพื่อหาวิธีตีความคะแนน z

มาดูวิธีที่เป็นไปได้ในการเรียนรู้วิธีตีความคะแนน z:

1. คะแนน Z วัดในหน่วยส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน

เมื่อตีความคะแนน z สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่าคะแนน z วัดในหน่วยค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน ซึ่งหมายความว่าค่าของ z-score จะบอกคุณว่าค่าใดค่าหนึ่งมีค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานกี่ค่าจากค่าเฉลี่ยของชุดข้อมูล

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าคุณมีชุดข้อมูลที่มีค่าเฉลี่ย 50 และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานเป็น 10 หากคุณคำนวณคะแนน z สำหรับค่าใดค่าหนึ่ง เช่น 30 และพบว่าค่านั้นเป็น -2 คุณสามารถตีความได้ว่าหมายความว่า ค่าของ 30 คือค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสองค่าที่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยของ 50

คุณยังสามารถใช้ตาราง z เพื่อกำหนดเปอร์เซ็นต์ของค่าในชุดข้อมูลที่สูงกว่าหรือต่ำกว่าคะแนน z หนึ่งๆ ตัวอย่างเช่น หากคุณมีคะแนน z เท่ากับ 1.96 คุณสามารถค้นหาค่านี้ในตาราง z เพื่อดูว่าค่าในชุดข้อมูลประมาณ 97.5% ต่ำกว่าค่านี้

2. คะแนน Z สามารถเป็นบวกหรือลบได้

ข้อเท็จจริงที่ว่าคะแนน z สามารถเป็นค่าบวกหรือค่าลบได้นั้นมีความสำคัญเมื่อตีความค่าคะแนน z เนื่องจากจะทำให้คุณสามารถระบุได้ว่าค่าหนึ่งๆ นั้นสูงกว่าหรือต่ำกว่าค่าเฉลี่ยของชุดข้อมูล และค่านั้นหายากหรือธรรมดาเพียงใดในชุดข้อมูล ต่อไปในบทความจะดูว่าคะแนน z ติดลบหมายความว่าอย่างไร

3. Z-score ทำให้เปรียบเทียบข้อมูลของคุณกับเมตริกอื่นๆ ได้ง่าย

คะแนน z ช่วยให้คุณเปรียบเทียบข้อมูลของคุณกับเมตริกอื่นๆ ได้อย่างง่ายดาย ซึ่งมีความสำคัญเมื่อตีความคะแนน z เนื่องจากช่วยให้คุณใส่ข้อมูลในบริบทและตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูลมากขึ้นโดยอิงตามการวิเคราะห์ของคุณ

อ่านเพิ่มเติม: ลบรหัสผ่านออกจากไฟล์ Excel

วิธีหาคะแนน Z

ในการหาคะแนน z สำหรับค่าที่กำหนด คุณจะต้องทราบค่าเฉลี่ยและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของประชากรหรือกลุ่มตัวอย่างซึ่งได้ค่านั้นมา สูตรการคำนวณคะแนน z เป็นดังนี้:

z = (x – ค่าเฉลี่ย) / ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน

โดยที่ x คือค่า ค่าเฉลี่ยคือค่าเฉลี่ยของประชากรหรือกลุ่มตัวอย่าง และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานคือส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของประชากรหรือกลุ่มตัวอย่าง

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าคุณมีกลุ่มตัวอย่าง 1,000 คน และคุณต้องการหาคะแนน z สำหรับคนที่สูง 6 ฟุต ความสูงเฉลี่ยของตัวอย่างคือ 5 ฟุต 10 นิ้ว และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานคือ 2 นิ้ว ในการคำนวณคะแนน z สำหรับคนที่สูง 6 ฟุต คุณต้องใช้สูตรต่อไปนี้:

z = (72 – 70) / 2 = 1

นี่หมายความว่าคนที่สูง 6 ฟุตมีค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสูงกว่าค่าเฉลี่ยหนึ่งค่า

หากคุณต้องการหาคะแนน z สำหรับค่าที่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ย คะแนน z จะเป็นค่าลบ ตัวอย่างเช่น ถ้าค่าคือ 5 ฟุต 8 นิ้ว คะแนน z จะเป็น:

z = (68 – 70) / 2 = -1

นี่หมายความว่าคนที่สูง 5 ฟุต 8 นิ้วมีค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานต่ำกว่าค่าเฉลี่ยหนึ่งค่า

คะแนน Z เทียบกับส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน

รายการด้านล่างคือความแตกต่างบางประการระหว่างคะแนน z เทียบกับส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน

คะแนน Z	ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน
จำนวนส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของจุดข้อมูลมาจากค่าเฉลี่ย	การวัดการแพร่กระจายหรือการกระจายตัวของชุดจุดข้อมูลรอบๆ ค่าเฉลี่ย
สูตรสำหรับคะแนน z คือ (x – ค่าเฉลี่ย) / ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน	สูตรสำหรับส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานคือ √((Σ(x – ค่าเฉลี่ย)^2) / n)
บอกคุณว่าจุดข้อมูลหนึ่งๆ มีค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานกี่ค่าจากค่าเฉลี่ย	บอกคุณว่าข้อมูลกระจายออกจากค่าเฉลี่ยอย่างไร
คะแนน z 1.5 หมายความว่าจุดข้อมูลมีค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน 1.5 เหนือค่าเฉลี่ย	ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน 10 หมายถึงจุดข้อมูลโดยทั่วไปอยู่ห่างจากค่าเฉลี่ย 10 หน่วย

ดังนั้น ความแตกต่างที่สำคัญระหว่างคะแนน z เทียบกับค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานก็คือ คะแนน z เป็นการวัดค่าเฉพาะของค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานจากค่าเฉลี่ย ในขณะที่การแพร่กระจายข้อมูลจะถูกวัดโดยค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

อ่านเพิ่มเติม: สลับระหว่างแผ่นงานอย่างรวดเร็ว

วิธีตีความตารางคะแนน Z

ในการเรียนรู้วิธีตีความตาราง z-score ก่อนอื่นคุณต้องทราบค่า z-score ที่คุณต้องการค้นหา โดยทั่วไป ตารางคะแนน z จะแสดงพื้นที่ใต้เส้นโค้งปกติมาตรฐานสำหรับช่วงคะแนน z ที่กำหนด

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าคุณต้องการหาพื้นที่ใต้เส้นโค้งสำหรับคะแนน z เท่ากับ 1.5 คุณจะดูในตารางคะแนน z สำหรับแถวที่ตรงกับคะแนน z ของ 1.5 แล้วหาคอลัมน์ที่ตรงกับพื้นที่ใต้เส้นโค้ง ค่าในเซลล์นั้นคือพื้นที่ใต้เส้นโค้งสำหรับคะแนน z เท่ากับ 1.5

พื้นที่ใต้เส้นโค้งคือความน่าจะเป็นของค่าที่กำหนด ตัวอย่างเช่น หากพื้นที่ใต้เส้นโค้งสำหรับค่า z-score 1.5 คือ 0.9332 ก็จะมีความเป็นไปได้ 93.32% ที่ค่า z-score 1.5 จะเกิดขึ้น

โปรดทราบว่าโดยทั่วไปแล้วตารางคะแนน z จะอิงตามเส้นโค้งปกติมาตรฐาน ซึ่งเป็นการแจกแจงแบบปกติที่มีค่าเฉลี่ยเป็น 0 และค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานเป็น 1 หากคะแนน z ของคุณอิงตามค่าเฉลี่ยและค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แตกต่างกัน คุณจะต้องใช้สูตรการแปลงคะแนน z เพื่อแปลงเป็นการแจกแจงปกติมาตรฐานก่อนที่จะค้นหาในตาราง

อ่านเพิ่มเติม: วิธีเปลี่ยนชื่อผู้ใช้และชื่อบน Clubhouse Android

คะแนน Z ติดลบหมายความว่าอย่างไร

คะแนน z ติดลบหมายความว่ามีค่าน้อยกว่าค่าเฉลี่ย กล่าวอีกนัยหนึ่งคือต่ำกว่าค่าเฉลี่ย

เพื่อความเข้าใจที่ดีขึ้น ลองใช้ตัวอย่างก่อนหน้านี้และบอกว่าคุณมีกลุ่มตัวอย่าง 1,000 คน และคุณต้องการหาคะแนน z สำหรับคนที่สูง 5 ฟุต 8 นิ้ว ความสูงเฉลี่ยของตัวอย่างคือ 5 ฟุต 10 นิ้ว และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานคือ 2 นิ้ว ในการคำนวณคะแนน z สำหรับคนที่สูง 5 ฟุต 8 นิ้ว คุณต้องใช้สูตรต่อไปนี้:

z = (68 – 70) / 2 = -1

นี่หมายความว่าคนที่สูง 5 ฟุต 8 นิ้วมีค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานต่ำกว่าค่าเฉลี่ยหนึ่งค่า

โดยทั่วไป คะแนน z ที่ 0 หมายความว่าค่าหนึ่งอยู่ที่ค่าเฉลี่ยพอดี คะแนน z ที่ 1 หมายความว่าค่าหนึ่งมีค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานเหนือค่าเฉลี่ย และคะแนน z ที่ -1 หมายความว่าค่าหนึ่งๆ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานต่ำกว่าค่าเฉลี่ยหนึ่งค่า

คำถามที่พบบ่อย (FAQs)

ไตรมาสที่ 1 Z-Score ใช้ในชีวิตจริงอย่างไร?

ตอบ คะแนน Z หรือที่เรียกว่าคะแนนมาตรฐาน เป็นเมตริกสำหรับกำหนดจำนวนค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานจากค่าเฉลี่ยของชุดข้อมูล การค้นหาค่าผิดปกติ ความผิดปกติ และรูปแบบแปลกๆ ในข้อมูลเป็นงานทั่วไปในด้านสถิติ การวิเคราะห์ข้อมูล และการเรียนรู้ของเครื่อง

ไตรมาสที่ 2 อะไรจะทำให้คะแนน z ติดลบ

ตอบ คะแนน Z ที่เป็นค่าลบบ่งชี้ว่าค่านั้นต่ำกว่าค่าเฉลี่ยของชุดข้อมูล โดยทั่วไป ค่าใดๆ ที่น้อยกว่าค่าเฉลี่ยของชุดข้อมูลจะทำให้ได้คะแนน Z เป็นลบ

ไตรมาสที่ 3 ตาราง Z บอกอะไรคุณได้บ้าง?

ตอบ ตาราง Z หรือที่เรียกว่าตารางปกติมาตรฐาน เป็นตารางทางสถิติที่แสดงความน่าจะเป็นของค่าที่กำหนดซึ่งเกิดขึ้นภายในการแจกแจงปกติมาตรฐาน

ที่แนะนำ:

• วิธีดูวิดีโอ YouTube ที่ถูกลบ
• คู่มือฉบับสมบูรณ์เกี่ยวกับหลักการ Modbus Slave
• วิธี INDEX MATCH หลายเกณฑ์ใน Google ชีต
• GNSS ทำงานอย่างไร

ในการตีความคะแนน Z สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาค่าเฉลี่ยและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของชุดข้อมูล รวมถึงบริบทที่ใช้คะแนน Z เราหวังเป็นอย่างยิ่งว่าเราจะสามารถให้ข้อมูลบางอย่างเกี่ยวกับ การตีความคะแนน z โปรดแจ้งให้เราทราบข้อสงสัยและข้อเสนอแนะของคุณในส่วนความคิดเห็นด้านล่าง