<\/p>\n
Un punteggio z<\/strong> ci dice quante deviazioni standard un determinato valore \u00e8 dalla media di un set di dati.<\/span><\/p>\n Un percentile<\/strong> ci dice quale percentuale di osservazioni<\/a> cade al di sotto di un determinato valore in un set di dati.<\/span><\/p>\n Spesso potresti voler convertire tra punteggi z e percentili.<\/span><\/p>\n \u00c8 possibile utilizzare i seguenti metodi per farlo in R:<\/span><\/p>\n Metodo 1: convertire i punteggi Z in percentili<\/strong><\/span><\/p>\n Metodo 2: convertire i percentili in punteggi Z<\/strong><\/span><\/p>\n Gli esempi seguenti mostrano come utilizzare ciascun metodo nella pratica.<\/span><\/p>\n Possiamo usare la funzione pnorm<\/strong> incorporata in R per convertire il punteggio az in un percentile.<\/span><\/p>\n Ad esempio, ecco come convertire un punteggio z di 1,78 in un percentile:<\/span><\/p>\n Risulta che un punteggio z di 1,78 corrisponde a un percentile di 96,2<\/strong> .<\/span><\/p>\n Interpretiamo ci\u00f2 nel senso che un punteggio z di 1,78 \u00e8 superiore a circa il 96,2%<\/strong> di tutti gli altri valori nel set di dati.<\/span><\/p>\n Possiamo usare la funzione qnorm<\/strong> incorporata in R per convertire un percentile in un punteggio az.<\/span><\/p>\n Ad esempio, ecco come convertire un percentile di 0,85 in un punteggio z:<\/span><\/p>\n Risulta che un percentile di 0,85 corrisponde a un punteggio z di 1,036<\/strong> .<\/span><\/p>\n Interpretiamo questo nel senso che un valore di dati all’85\u00b0 percentile in un set di dati ha un punteggio z di 1.036<\/strong> .<\/span><\/p>\n Si noti inoltre che possiamo utilizzare la funzione qnorm<\/strong> per convertire un vettore intero di percentili in punteggi z:<\/span><\/p>\n Ecco come interpretare il risultato:<\/span><\/p>\n E cos\u00ec via.<\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre attivit\u00e0 comuni:<\/span><\/p>\n Come calcolare i percentili in R<\/a> Un punteggio z ci dice quante deviazioni standard un determinato valore \u00e8 dalla media di un set di dati. Un percentile ci dice quale percentuale di osservazioni cade al di sotto di un determinato valore in un set di dati. Spesso potresti voler convertire tra punteggi z e percentili. \u00c8 possibile utilizzare i seguenti metodi […]<\/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
Esempio 1: convertire i punteggi Z in percentili 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 Esempio 2: convertire i percentili in punteggi Z 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
Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
Come calcolare il rango percentile in R<\/a>
Come interpretare i punteggi Z<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"