5.2:

5.2: Introdução à Estatística z

Introduction to <em>z</em> Scores

JoVE Core
Statistics

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JoVE Core Statistics

Introduction to z Scores

5.1: Review and Preview

5.3: z Scores and Unusual Values

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April 30, 2023

Overview

Um escore z (ou valor padronizado) é medido em unidades do desvio padrão. Ele informa quantos desvios padrão o valor x está acima (à direita) ou abaixo (à esquerda) da média, μ. Valores de x maiores que a média têm escores z positivos e valores de x menores que a média têm escores z negativos. Se x for igual à média, então x tem uma pontuação z zero. É importante notar que a média dos escores z é zero e o desvio padrão é um.

As pontuações Z ajudam a encontrar os valores discrepantes ou incomuns de qualquer distribuição de dados. De acordo com a regra geral do intervalo, valores discrepantes ou incomuns têm pontuações z menores que -2 ou maiores que +2.

Este texto foi adaptado de Openstax, Introductory Statistics, 6.1 A Distribuição Normal Padrão

Transcript

A pontuação z, ou pontuação padronizada, é o número de desvios padrão que um determinado valor está longe da média. É uma das medidas comumente usadas de posição relativa.

Usando a fórmula de padronização, os dados podem ser convertidos em pontuações z correspondentes. A fórmula de padronização para uma população e uma amostra diferem nas notações de média e desvio padrão.

As pontuações z fornecem a posição relativa de um ponto de dados. Uma pontuação z positiva significa que o ponto de dados está acima da média e um z negativo indica abaixo da média. O valor médio sempre tem uma pontuação z zero.

A pontuação z também é usada para comparar dados medidos em diferentes escalas, como comparar a altura e o peso de um aluno com os colegas de classe. Como os dados são medidos em escalas diferentes, eles são padronizados em escores z.

Uma pontuação z de 1,5 indica que o aluno é mais alto do que a maioria de seus colegas, enquanto uma pontuação z de menos 0,5 sugere que seu peso está muito próximo da média da classe.

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Z Score Standardized Value Standard Deviation Mean Positive Z Scores Negative Z Scores Zero Z Score Outliers Unusual Values Data Distribution Range Rule Of Thumb Standard Normal Distribution