الاتصال عبر MCP →

أدخل الحساب

صيغة رياضية

صيغة رياضية: حاسبة الدرجة المعيارية (Z-Score)
Show calculation steps (1)
  1. Z-score of a sample mean

    Z-score of a sample mean: حاسبة الدرجة المعيارية (Z-Score)

    Standardized value of a sample mean using the standard error of the mean, sigma divided by the square root of n.

اعلان

نتائج

الدرجة المعيارية z
١٫٦
انحرافات معيارية عن المتوسط
نقطة البيانات (x) الدرجة المعيارية z
١٩٠ ١٫٦

ما هي الدرجة المعيارية (Z-Score)؟

الدرجة المعيارية (وتُعرف أيضًا بالدرجة القياسية أو القيمة المعيارية) تخبرك بعدد الانحرافات المعيارية للمجتمع التي تبعدها قيمة معينة عن متوسط المجتمع. فإذا كانت قيمة z موجبة دلّ ذلك على أن القيمة أعلى من المتوسط، وإذا كانت سالبة فهي أدنى من المتوسط، أما \(z = 0\) فيعني أنها تساوي المتوسط تمامًا. ولأن الدرجات المعيارية مجردة من الوحدات، فإنها تتيح لك مقارنة قياسات أُخذت على مقاييس مختلفة تمامًا. هذه الحاسبة أداة إحصائية بحتة وتعمل بالطريقة نفسها في أي مكان حول العالم.

منحنى التوزيع الطبيعي على شكل جرس مع مقياس للدرجة المعيارية (z) أسفله
تقيس الدرجة المعيارية (z) عدد الانحرافات المعيارية التي تبعد بها قيمة عن المتوسط على المنحنى الطبيعي.

كيفية استخدام الحاسبة

اختر ما تريد تحويله إلى قيمة معيارية من خلال محدد "احسب z باستخدام": نقطة بيانات واحدة أو عدة نقاط، أو متوسط عينة معروف مع حجمها، أو عينة بيانات خام تتولى الأداة حساب متوسطها نيابةً عنك. بعد ذلك أدخل متوسط المجتمع (mu) والانحراف المعياري للمجتمع (sigma). يمكن الفصل بين القيم في القوائم بفواصل أو مسافات أو علامات جدولة أو أسطر جديدة، بحيث يمكنك لصق عمود من جدول بيانات مباشرةً.

المعادلات

بالنسبة لقياس واحد تكون المعادلة $$z = \dfrac{x - \mu}{\sigma}$$ أما لمتوسط العينة فتستخدم المعادلة الخطأ المعياري للمتوسط: $$z = \dfrac{\bar{x} - \mu}{\sigma / \sqrt{n}}$$ حيث يمثّل المقدار \(\sigma / \sqrt{n}\) الخطأ المعياري. وفي وضع "عينة البيانات" تحسب الأداة أولًا متوسط العينة \(\bar{x} = \dfrac{\text{مجموع القيم}}{n}\)، ثم تطبّق معادلة الخطأ المعياري نفسها.

اعلان
رسم يوضّح المسافة من نقطة بيانات إلى المتوسط مقسومة على الانحراف المعياري
الدرجة المعيارية (z) هي بُعد x عن المتوسط (μ) مُعبَّرًا عنه بوحدات الانحراف المعياري (σ).

مثال محلول

لنفترض أن \(x = 190\) وأن \(\mu = 150\) وأن \(\sigma = 25\). عندئذٍ $$z = \dfrac{190 - 150}{25} = \dfrac{40}{25} = 1.6$$ أي أن القيمة 190 تقع على بُعد 1.6 انحراف معياري فوق المتوسط. وفي مثال لمتوسط عينة حيث \(\bar{x} = 280\) و\(\mu = 300\) و\(\sigma = 50\) و\(n = 25\)، يكون الخطأ المعياري \(50 / \sqrt{25} = 10\)، ومن ثَمّ $$z = \dfrac{280 - 300}{10} = -2.0$$

الأسئلة الشائعة

هل يمكنني إدخال عدة نقاط بيانات دفعة واحدة؟ نعم. في وضع "نقطة/نقاط البيانات"، أدخل عدة أرقام مفصولة بفواصل أو مسافات، وستحصل على درجة معيارية لكل منها.

لماذا يجب أن يكون sigma أكبر من صفر؟ تتضمن معادلة z قسمة على \(\sigma\) (أو على الخطأ المعياري \(\sigma/\sqrt{n}\)). فلو كان الانحراف المعياري صفرًا لأدى ذلك إلى القسمة على صفر، ولهذا تُظهر الحاسبة رسالة خطأ.

كيف أحوّل الدرجة المعيارية إلى مئيني (نسبة مئوية)؟ ابحث عن قيمة z في جدول التوزيع الطبيعي المعياري أو استخدم دالة التوزيع الطبيعي التراكمي. على سبيل المثال، تقابل القيمة \(z = 1.6\) ما يعادل المئين 94.52 تقريبًا.

آخر تحديث: