Z-Score-Rechner

Einen Wert standardisieren, rückwärts von einem z-Wert oder Perzentil arbeiten und das Ergebnis auf einer Normalverteilungskurve sehen. Ein Datensatz kann den Mittelwert und die Standardabweichung liefern.

Wählen, was berechnet werden soll

Trennen Sie Werte mit Kommas, Leerzeichen, Semikolons oder neuen Zeilen. Bei Dezimalkommas verwenden Sie einen Wert pro Zeile oder Semikolons. Ungültige Werte werden niemals übersprungen. Bis zu 500 Werte.

Ihr Ergebnis

Wo der Wert auf der Normalverteilung liegt

Die schattierte Wahrscheinlichkeit basiert auf einem Normalverteilungsmodell, keine Garantie für die realen Daten.

Das empirische Perzentil verwendet die Midrank-Methode: (Werte unter x + die Hälfte der Werte gleich x) ÷ Anzahl der Werte × 100. Es kann vom Perzentil des Normalmodells abweichen.

Wie das Ergebnis berechnet wurde

Was ist ein z-Wert?

Ein z-Wert ist die Anzahl der Standardabweichungen zwischen einem Wert und dem Mittelwert. Positive Werte liegen über dem Mittelwert; negative Werte darunter.

z = (x − μ) ÷ σ
z = (x − x̄) ÷ s
x = μ + z × σ
z = Φ⁻¹(p ÷ 100)

Normalmodell-Wahrscheinlichkeiten setzen eine Normalverteilung voraus. Wenden Sie die 68–95–99,7-Regel nicht automatisch auf schiefe oder multimodale Daten an.

Das empirische Perzentil verwendet die Midrank-Methode: (Werte unter x + die Hälfte der Werte gleich x) ÷ Anzahl der Werte × 100. Es kann vom Perzentil des Normalmodells abweichen.

Z-Wert-Fragen

Was ist ein z-Wert?

Ein z-Wert ist die Anzahl der Standardabweichungen zwischen einem Wert und dem Mittelwert. Positive Werte liegen über dem Mittelwert; negative Werte darunter.

Sind normalmodell- und empirische Perzentile gleich?

Nicht unbedingt. Das Perzentil des Normalmodells geht von einer Normalverteilung aus. Das empirische Perzentil zählt die Positionen der tatsächlich eingegebenen Werte.

Soll ich die Stichproben- oder die Populationsstandardabweichung wählen?

Wählen Sie Stichprobe für eine Teilmenge, die zur Schätzung einer größeren Gruppe verwendet wird; wählen Sie Population, wenn die Daten die gesamte interessierende Gruppe enthalten.