Score z
Calculateur
Résultats
- Score z
- 2
- Écart à la moyenne
- 30
Résultats statistiques
| Score z | 2 |
| Écart à la moyenne | 30 |
Diagramme formula-map
- Score z
- 2
- Écart à la moyenne
- 30
Relation statistique
Formule
z = (x − μ) / σ= 2
Note
Il s'agit d'un modèle simplifié : la formule standard affichée est appliquée aux valeurs résumées que vous avez saisies et suppose que leurs conditions sous-jacentes (indépendance, normalité, échantillonnage correct) sont respectées. Aucun jeu de données réel n'est analysé. Vérifiez les hypothèses avant de vous fier au résultat.
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Voir tout →Questions fréquentes
Que révèle un score z?+
Un score z indique à combien d'écarts types une valeur se situe de la moyenne de sa distribution. Un score z de 0 signifie que la valeur est égale à la moyenne, un score positif est au-dessus et un score négatif est en dessous.
Comment la formule du score z est-elle construite?+
Elle se calcule ainsi: (valeur − moyenne) / écart type. Soustraire la moyenne centre les données à zéro, et diviser par l'écart type redimensionne l'échelle pour mesurer les distances en unités d'écart type plutôt que dans les unités d'origine.
Qu'est-ce qui constitue un score z anormalement haut ou bas?+
Dans une distribution à peu près normale, environ 68% des valeurs se situent entre z = ±1, 95% entre ±2, et 99,7% entre ±3. Un score z au-delà de ±2 ou ±3 est généralement considéré comme inhabituel ou une valeur aberrante.
Peut-on comparer des scores z provenant de deux ensembles de données différents?+
Oui, c'est justement l'un des principaux usages de la standardisation. Comme les scores z suppriment les unités et l'échelle d'origine, un score z de 1,5 à un examen représente le même positionnement relatif, peu importe la mesure sous-jacente.
Le score z suppose-t-il une distribution normale?+
Le calcul lui-même s'applique à n'importe quelle distribution, mais l'interprétation courante basée sur la règle 68-95-99,7 n'est précise que si les données sous-jacentes suivent approximativement une distribution normale. Pour des données asymétriques, le score z reste valide comme distance standardisée, mais pas comme estimation de probabilité.