So konvertieren sie zwischen z-scores und perzentilen in r

Ein Z-Score sagt uns, wie viele Standardabweichungen ein bestimmter Wert vom Mittelwert eines Datensatzes hat.

Ein Perzentil sagt uns, wie viel Prozent der Beobachtungen in einem Datensatz einen bestimmten Wert unterschreiten.

Häufig möchten Sie möglicherweise zwischen Z-Scores und Perzentilen konvertieren.

Sie können dazu in R die folgenden Methoden verwenden:

Methode 1: Konvertieren Sie Z-Scores in Perzentile

 percentile <- pnorm(z)

Methode 2: Konvertieren Sie Perzentile in Z-Scores

 z <- qnorm(percentile)

Die folgenden Beispiele zeigen, wie die einzelnen Methoden in der Praxis angewendet werden.

Beispiel 1: Konvertieren Sie Z-Scores in Perzentile in R

Wir können die integrierte pnorm- Funktion in R verwenden, um einen z-Score in ein Perzentil umzuwandeln.

So konvertieren Sie beispielsweise einen Z-Score von 1,78 in ein Perzentil:

 #convert z-score of 1.78 to percentile
percentile <- pnorm( 1.78 )

#display percentile
percentile

[1] 0.962462

Es stellt sich heraus, dass ein Z-Score von 1,78 einem Perzentil von 96,2 entspricht.

Wir interpretieren dies so, dass ein Z-Score von 1,78 höher ist als etwa 96,2 % aller anderen Werte im Datensatz.

Beispiel 2: Konvertieren Sie Perzentile in Z-Scores in R

Wir können die integrierte qnorm- Funktion in R verwenden, um ein Perzentil in einen z-Score umzuwandeln.

So konvertieren Sie beispielsweise ein Perzentil von 0,85 in einen Z-Score:

 #convert percentile of 0.85 to z-score
z <- qnorm( 0.85 )

#display z-score
z

[1] 1.036433

Es stellt sich heraus, dass ein Perzentil von 0,85 einem Z-Score von 1,036 entspricht.

Wir interpretieren dies so, dass ein Datenwert am 85. Perzentil in einem Datensatz einen Z-Score von 1,036 hat.

Beachten Sie auch, dass wir die Funktion qnorm verwenden können, um einen ganzzahligen Vektor von Perzentilen in Z-Scores umzuwandeln:

 #define vector of percentiles
p_vector <- c(0.1, 0.35, 0.5, 0.55, 0.7, 0.9, 0.92)

#convert all percentiles in vector to z-scores
qnorm(p_vector)

[1] -1.2815516 -0.3853205 0.0000000 0.1256613 0.5244005 1.2815516 1.4050716

So interpretieren Sie das Ergebnis:

• Ein Perzentil von 0,1 entspricht einem Z-Score von -1,28 .
• Ein Perzentil von 0,35 entspricht einem Z-Score von -0,38 .
• Ein Perzentil von 0,5 entspricht einem Z-Score von 0 .

Und so weiter.

Zusätzliche Ressourcen

In den folgenden Tutorials wird erläutert, wie Sie andere häufige Aufgaben ausführen:

So berechnen Sie Perzentile in R
So berechnen Sie den Perzentilrang in R
So interpretieren Sie Z-Scores