Spss에서 z 점수를 계산하는 방법

z-점수는 주어진 값이 평균에서 얼마나 많은 표준 편차를 가지고 있는지 알려줍니다.

주어진 값의 z-점수는 다음과 같이 계산됩니다.

z-점수 = (x – μ) / σ

금:

• x: 개별 값
• μ: 인구 평균
• σ: 모집단 표준편차

이 튜토리얼에서는 SPSS에서 z-점수를 계산하는 방법을 설명합니다.

관련 항목: Z 점수를 해석하는 방법

SPSS에서 Z 점수를 계산하는 방법

15명의 연간 소득(천 단위)을 보여주는 다음 데이터 세트가 있다고 가정합니다.

데이터 세트의 각 값에 대한 z-점수를 계산하려면 분석 탭을 클릭한 다음 기술 통계 , 기술을 차례로 클릭합니다.

나타나는 새 창에서 소득 변수를 변수(들)라고 표시된 상자로 끌어다 놓습니다.

표준화된 값을 변수로 저장 옆의 확인란이 선택되어 있는지 확인한 다음 확인을 클릭합니다.

확인을 클릭하면 SPSS는 데이터 세트에 대한 설명 통계 테이블을 생성합니다.

또한 SPSS는 데이터세트의 각 원래 값에 대한 z-점수를 표시하는 새로운 값 열을 생성합니다.

각 z 점수는 공식 z = (x – μ) / σ를 사용하여 계산됩니다.

예를 들어 소득 값 18에 대한 z-점수는 다음과 같습니다.

z = (18 – 58.93) / 29.060 = -1.40857 .

다른 모든 데이터 값에 대한 Z 점수도 같은 방식으로 계산됩니다.

Z 점수를 해석하는 방법

z-점수는 단순히 값이 평균에서 얼마나 많은 표준 편차를 가지고 있는지 알려준다는 점을 기억하세요.

z 점수는 양수, 음수 또는 0일 수 있습니다.

• 양의 z 점수는 특정 값이 평균보다 높다는 것을 나타냅니다.
• 음수 z 점수는 특정 값이 평균보다 낮음을 나타냅니다.
• z-점수 0은 특정 값이 평균과 동일함을 나타냅니다.

이 예에서는 평균이 58.93이고 표준 편차가 29.060인 것으로 나타났습니다.

따라서 데이터세트의 첫 번째 값은 18이었고 z-점수는 (18 – 58.93) / 29.060 = -1.40857 이었습니다.

이는 값 “18”이 평균보다 1.40857 표준편차 낮다는 것을 의미합니다.

반대로, 데이터의 마지막 값은 108로, 이는 (108 – 58.93) / 29.060 = 1.68845 의 z-점수에 해당합니다.

이는 값 “108”이 평균보다 1.68845 표준편차 높다는 것을 의미합니다.

추가 리소스

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