Introduction aux scores z

Le score z, ou score standardisé, est le nombre d’écarts-types par rapport à la moyenne d’une valeur donnée. C’est l’une des mesures couramment utilisées de la position relative.

À l’aide de la formule de normalisation, les données peuvent être converties en scores z correspondants. La formule de standardisation d’une population et d’un échantillon diffère par les notations de moyenne et d’écart-type.

Les scores Z fournissent la position relative d’un point de données. Un score z positif signifie que le point de données est au-dessus de la moyenne et un z négatif indique qu’il est inférieur à la moyenne. La valeur moyenne a toujours un score z de zéro.

Le score z est également utilisé pour comparer des données mesurées à différentes échelles, par exemple en comparant la taille et le poids d’un élève avec ceux de ses camarades de classe. Étant donné que les données sont mesurées sur différentes échelles, elles sont normalisées en scores z.

Un score z de 1,5 indique que l’élève est plus grand que la plupart de ses camarades de classe, tandis qu’un score z de moins 0,5 suggère que son poids est très proche de la moyenne de la classe.