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標準分數 - Wikipedia

標準分數

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統計學中,標準分數(Standard score)(又被稱為「Z-分數」)是一種無因次值,是藉由從單一(原始)分數中減去母體的平均值,再依照母體(母集合)的標準差分割成不同的差距。

標準分數與使用在高速篩選分析中的「Z-因數」(z-factor)不同,甚至有時兩者會互相混淆。

其約化過程被稱為「標準化」(standardizing)。

標準分數可藉由以下公式求出:

 z = {X - \mu \over \sigma}

其中

  • X 是需要被標準化的原始分數
  • σ 是母體的標準差
  • μ 是母體的平均值

Z值的量代表著原始分數和母體平均值之間的距離,是以標準差為單位計算。在原始分數低於平均值時Z則為負數,反之則為正數。

關鍵點是,計算Z值時需要「母體」的平均值和標準差,而不是「樣本」的平均值和標準差。因此需要了解母體的統計數據資料。

但是要確實了解母體真正的標準差往往是不切實際的,除非是在「標準化測驗」(Standardized testing)之類的情形中,整個母體都是經過測量的。在其他情況中,幾乎不可能測量母體的每一個組成單位,因此通常會使用隨機的樣本來評估標準差。例如:「有吸菸習慣的總人數」就不是經過一個一個測量而得出的。

當母體為正态分布時,其百分位数可能是由標準分數和普通表格所決定的。

目录

[编辑] 數理統計學中的標準化

数理统计学中,隨機變數「X」是使用理論(母體)的平均值和標準差所標準化的結果:

Z = {X - \mu \over \sigma}

其中 μ = E(X) 為平均值、σ² = Var(X) X概率分布之方差

若隨機變數無法確定時,則為算术平均数

\bar{X}={1 \over n} \sum_{i=1}^n X_i

因此經過標準化的結果為:

Z={\bar{X\mu\over\sigma/\sqrt{n}}.}-

[编辑] 應用

  • 日本,標準分數常被用在計算學力測驗的「學力偏差值」,並且依此判斷進入理想大學的可能性。
  • 在智力測驗時,用來計算「智力標準分數」,在教育的用途上,常和「智商」一起被當作參考的依據。
  • 1988年起,中国广东的高考实施标准分制度。但标准分有一致命弱点,若成绩有误,分数将难以修改,可以引发数千乃至上万人的分数需要修正,因为它是以名次或顺序来计分。类似个案,像词作家陈小奇怀疑分数有误,一查分数相差几十分,修正后才得以进入中山大学,不然,也只能上个中专,但很多人可能没他那么好运,因此标准分很可能会埋没一些潜在人才。有鉴于此,到2006年止,标准分正式寿终正寝,原始分制度再次启用。

[编辑] 外部連結

[编辑] 參見


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