<\/p>\n
Ein Z-Score<\/strong> sagt uns, wie viele Standardabweichungen ein bestimmter Wert vom Mittelwert eines Datensatzes hat.<\/span><\/p>\n Ein Perzentil<\/strong> sagt uns, wie viel Prozent der Beobachtungen<\/a> in einem Datensatz einen bestimmten Wert unterschreiten.<\/span><\/p>\n H\u00e4ufig m\u00f6chten Sie m\u00f6glicherweise zwischen Z-Scores und Perzentilen konvertieren.<\/span><\/p>\n Sie k\u00f6nnen dazu in R die folgenden Methoden verwenden:<\/span><\/p>\n Methode 1: Konvertieren Sie Z-Scores in Perzentile<\/strong><\/span><\/p>\n Methode 2: Konvertieren Sie Perzentile in Z-Scores<\/strong><\/span><\/p>\n Die folgenden Beispiele zeigen, wie die einzelnen Methoden in der Praxis angewendet werden.<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen die integrierte pnorm-<\/strong> Funktion in R verwenden, um einen z-Score in ein Perzentil umzuwandeln.<\/span><\/p>\n So konvertieren Sie beispielsweise einen Z-Score von 1,78 in ein Perzentil:<\/span><\/p>\n Es stellt sich heraus, dass ein Z-Score von 1,78 einem Perzentil von 96,2<\/strong> entspricht.<\/span><\/p>\n Wir interpretieren dies so, dass ein Z-Score von 1,78 h\u00f6her ist als etwa 96,2 %<\/strong> aller anderen Werte im Datensatz.<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen die integrierte qnorm-<\/strong> Funktion in R verwenden, um ein Perzentil in einen z-Score umzuwandeln.<\/span><\/p>\n So konvertieren Sie beispielsweise ein Perzentil von 0,85 in einen Z-Score:<\/span><\/p>\n Es stellt sich heraus, dass ein Perzentil von 0,85 einem Z-Score von 1,036<\/strong> entspricht.<\/span><\/p>\n Wir interpretieren dies so, dass ein Datenwert am 85. Perzentil in einem Datensatz einen Z-Score von 1,036<\/strong> hat.<\/span><\/p>\n Beachten Sie auch, dass wir die Funktion qnorm<\/strong> verwenden k\u00f6nnen, um einen ganzzahligen Vektor von Perzentilen in Z-Scores umzuwandeln:<\/span><\/p>\n So interpretieren Sie das Ergebnis:<\/span><\/p>\n Und so weiter.<\/span><\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere h\u00e4ufige Aufgaben ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n So berechnen Sie Perzentile in R<\/a> 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. H\u00e4ufig m\u00f6chten Sie m\u00f6glicherweise zwischen Z-Scores und Perzentilen konvertieren. Sie k\u00f6nnen dazu in R die folgenden Methoden verwenden: Methode 1: Konvertieren Sie Z-Scores in […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n percentile <- pnorm(z)\n<\/strong><\/pre>\n
z <- qnorm(percentile)<\/strong><\/pre>\n
Beispiel 1: Konvertieren Sie Z-Scores in Perzentile in R<\/strong><\/span><\/h3>\n
#convert z-score of 1.78 to percentile<\/span>\npercentile <- pnorm( 1.78<\/span> )\n\n#display percentile<\/span>\npercentile\n\n[1] 0.962462\n<\/strong><\/pre>\n Beispiel 2: Konvertieren Sie Perzentile in Z-Scores in R<\/strong><\/span><\/h3>\n
#convert percentile of 0.85 to z-score<\/span>\nz <- qnorm( 0.85<\/span> )\n\n#display z-score<\/span>\nz\n\n[1] 1.036433\n<\/strong><\/pre>\n #define vector of percentiles\np_vector <- c(0.1, 0.35, 0.5, 0.55, 0.7, 0.9, 0.92)<\/span>\n\n#convert all percentiles in vector to z-scores<\/span>\nqnorm(p_vector)\n\n[1] -1.2815516 -0.3853205 0.0000000 0.1256613 0.5244005 1.2815516 1.4050716\n<\/strong><\/pre>\n\n
Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
So berechnen Sie den Perzentilrang in R<\/a>
So interpretieren Sie Z-Scores<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"