Wir verwenden die folgende Formel, um einen Z-Score zu berechnen:<\/span><\/p>\n z<\/strong> = (X \u2013 \u03bc) \/ \u03c3<\/span><\/p>\n Gold:<\/span><\/p>\n Das folgende Beispiel zeigt, wie Z-Scores f\u00fcr Rohdatenwerte in SAS berechnet werden.<\/span><\/p>\n Angenommen, wir erstellen den folgenden Datensatz in SAS:<\/span> <\/p>\n Nehmen wir nun an, wir m\u00f6chten den Z-Score f\u00fcr jeden Wert im Datensatz berechnen.<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen dazu proc sql<\/strong> verwenden:<\/span> <\/p>\n In der Spalte \u201eWerte\u201c<\/strong> werden die urspr\u00fcnglichen Datenwerte angezeigt, und in der Spalte \u201ez_scores<\/strong> \u201c wird der Z-Score f\u00fcr jeden Wert angezeigt.<\/span><\/p>\n Ein Z-Score<\/strong> sagt uns, wie viele Standardabweichungen ein Wert vom Mittelwert hat.<\/span><\/p>\n Ein Z-Score kann positiv, negativ oder null sein.<\/span><\/p>\n Ein positiver Z-Score gibt an, dass ein bestimmter Wert \u00fcber dem Durchschnitt liegt, ein negativer Z-Score zeigt an, dass ein bestimmter Wert unter dem Durchschnitt liegt, und ein Z-Score von Null zeigt an, dass ein bestimmter Wert dem Durchschnitt entspricht.<\/span><\/p>\n Wenn wir den Mittelwert und die Standardabweichung unseres Datensatzes berechnen w\u00fcrden, w\u00fcrden wir feststellen, dass der Mittelwert 14,375<\/strong> und die Standardabweichung 5,162<\/strong> betr\u00e4gt.<\/span><\/p>\n Der erste Wert in unserem Datensatz war also 7, was einen Z-Score von (7-14,375) \/ 5,162 = -1,428<\/strong> hatte. Das bedeutet, dass der Wert \u201e7\u201c 1,428 Standardabweichungen niedriger<\/em> ist als der Mittelwert.<\/span><\/p>\n Der n\u00e4chste Wert in unseren Daten, 12, hatte einen Z-Score von (12-14,375) \/ 5,162 = -0,46<\/strong> . Das bedeutet, dass der Wert \u201e12\u201c 0,46 Standardabweichungen niedriger<\/em> ist als der Mittelwert.<\/span><\/p>\n Je weiter ein Wert vom Mittelwert entfernt ist, desto h\u00f6her ist der absolute Wert des Z-Scores f\u00fcr diesen Wert.<\/span><\/p>\n Beispielsweise ist der Wert 7 weiter vom Mittelwert (14,375) entfernt als der Wert 12, was erkl\u00e4rt, warum 7 einen Z-Score mit einem gr\u00f6\u00dferen Absolutwert hatte.<\/span><\/p>\n In den folgenden Artikeln wird erl\u00e4utert, wie Sie andere h\u00e4ufige Aufgaben in SAS ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n So identifizieren Sie Ausrei\u00dfer in SAS<\/a> In der Statistik sagt uns ein Z-Score , wie viele Standardabweichungen ein Wert vom Mittelwert hat. Wir verwenden die folgende Formel, um einen Z-Score zu berechnen: z = (X \u2013 \u03bc) \/ \u03c3 Gold: X ist ein einzelner Rohdatenwert \u03bc ist der Mittelwert des Datensatzes \u03c3 ist die Standardabweichung des Datensatzes Das folgende Beispiel zeigt, […]<\/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\n
Beispiel: Berechnen Sie Z-Scores in SAS<\/strong><\/span><\/h2>\n
\/*create dataset*\/\n<\/span>data<\/span> original_data;\n input<\/span> values;\n datalines<\/span> ;\n7\n12\n14\n12\n16\n18\n6\n7\n14\n17\n19\n22\n24\n13\n17\n12\n;\nrun<\/span> ;\n\n\/*view dataset*\/\n<\/span>proc print<\/span> data<\/span> = original_data;\n<\/strong><\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/zsas1-1.jpg\")
<\/p>\n \/*create new variable that shows z-scores for each raw data value*\/\n<\/span>proc sql<\/span> ;\n select<\/span> values, (values - mean(values)) \/ std(values) as<\/span> z_scores\n from<\/span> original_data;\nquit<\/span> ;<\/strong><\/span> <\/pre>\n![\"z](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/zsas2-1.jpg\")
<\/p>\n So interpretieren Sie Z-Scores in SAS<\/strong><\/span><\/h2>\n
Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
So berechnen Sie Perzentile in SAS<\/a>
So berechnen Sie Mittelwert, Median und Modus in SAS<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"