差分スコア

この記事では、差分スコアとは何か、および差分スコアの計算方法について説明します。さらに、差分スコアの計算の具体例も確認できます。

差分スコアとは何ですか?

差分スコアは、直接スコアとデータセットの平均値の差に等しくなります。言い換えれば、差分スコアは直接スコアと平均値との間の距離です。

差分スコアの値は、正、負、またはゼロになります。

  • 差分スコアが正の場合、直接スコア値が平均よりも高いことを意味します。
  • 差分スコアが負の場合、直接スコア値が平均よりも低いことを意味します。
  • 差分スコアがゼロの場合、直接スコア値が平均に相当することを意味します。

直接スコアはデータの値、つまり特性を測定するときに得られる値であることに注意してください。

したがって、差分スコアは統計的差の値と一致します。したがって、2 つの概念の解釈は同様の方法で行われます。差分スコアが高いほど、平均と比較してデータの分散が大きくなります。

差分スコアの計算式

差分スコアは、直接スコア値からデータセットの平均を減算することによって計算されます。したがって、差分スコアの式は次のようになります。

x_i=X_i-\overline{X}

x_i

は差分スコア、

X_i

は直接スコアであり、

\overline{X}

統計データセットの算術平均です。

差分スコアの例

差分スコアの定義とその式を考慮して、複数の差分スコアを計算する実際の例を以下に示し、それがどのように行われるかを確認します。

  • 次のデータセットの差スコアを計算します: 7、5、4、6、3

まず、データ系列の平均を計算します。

\overline{X}=\cfrac{7+5+4+6+3}{5}=5

そして、各データの差分スコアを求めます。

x_1=7-5=2

x_2=5-5=0

x_3=4-5=-1

x_4=6-5=1

x_5=3-5=-2

差分スコアと典型的なスコア

差分スコアの計算方法がわかったので、次に、典型的なスコアは 2 つの関連する概念であるため、計算方法を見てみましょう。

観測値の典型的なスコアは、差分スコアをデータの標準偏差で割ったものに等しくなります。

z=\cfrac{X_i-\overline{X}}{\sigma}

したがって、典型的なスコアは差分スコアから計算されます。

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