วิธีการคำนวณคะแนน z ใน spss

คะแนน z บอกเราว่าค่าที่กำหนดมาจากค่าเฉลี่ยเป็นจำนวนเท่าใด

คะแนน z ของค่าที่กำหนดจะถูกคำนวณดังนี้:

คะแนน z = (x – μ) / σ

ทอง:

• x: ค่าส่วนบุคคล
• μ: ค่าเฉลี่ยประชากร
• σ: ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานประชากร

บทช่วยสอนนี้จะอธิบายวิธีคำนวณคะแนน z ใน SPSS

ที่เกี่ยวข้อง: วิธีตีความคะแนน Z

วิธีการคำนวณคะแนน Z ใน SPSS

สมมติว่าเรามีชุดข้อมูลต่อไปนี้ที่แสดงรายได้ต่อปี (เป็นพัน) ของ 15 คน:

หากต้องการคำนวณคะแนน z สำหรับแต่ละค่าในชุดข้อมูล ให้คลิกแท็บ วิเคราะห์ จากนั้นคลิก สถิติเชิงพรรณนา จากนั้นคลิก คำอธิบาย :

ในหน้าต่างใหม่ที่ปรากฏขึ้น ให้ลากตัวแปร รายได้ ลงในช่องที่มีข้อความว่า Variable(s)

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้ทำเครื่องหมายที่ช่องถัดจาก บันทึกค่ามาตรฐานเป็นตัวแปร แล้วคลิก ตกลง

เมื่อคุณคลิก ตกลง SPSS จะสร้างตารางสถิติเชิงพรรณนาสำหรับชุดข้อมูลของคุณ:

SPSS จะสร้างคอลัมน์ใหม่ของค่าที่แสดงคะแนน z สำหรับแต่ละค่าดั้งเดิมในชุดข้อมูลของคุณ:

คะแนน z แต่ละคะแนนคำนวณโดยใช้สูตร z = (x – μ) / σ

ตัวอย่างเช่น คะแนน z สำหรับมูลค่ารายได้ 18 คือ:

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

คะแนน Z สำหรับค่าข้อมูลอื่นๆ ทั้งหมดจะคำนวณในลักษณะเดียวกัน

วิธีการตีความคะแนน Z

โปรดจำไว้ว่าคะแนน z เพียงบอกเราว่าค่าหนึ่งๆ มาจากค่าเฉลี่ยเป็นจำนวนเท่าใด

คะแนน z อาจเป็นค่าบวก ลบ หรือเท่ากับศูนย์:

• คะแนน z ที่เป็นบวกบ่ง ชี้ว่าค่าใดค่าหนึ่งสูงกว่าค่าเฉลี่ย
• คะแนน z ติดลบบ่ง ชี้ว่าค่าใดค่าหนึ่งต่ำกว่าค่าเฉลี่ย
• คะแนน z ที่เป็นศูนย์บ่ง ชี้ว่าค่าใดค่าหนึ่งเท่ากับค่าเฉลี่ย

ในตัวอย่างของเรา เราพบว่าค่าเฉลี่ยคือ 58.93 และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานคือ 29.060

ดังนั้น ค่าแรกในชุดข้อมูลของเราคือ 18 ซึ่งมีคะแนน z (18 – 58.93) / 29.060 = -1.40857

ซึ่งหมายความว่าค่า “18” คือ 1.40857 ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ซึ่งต่ำกว่า ค่าเฉลี่ย

ในทางกลับกัน ค่าสุดท้ายในข้อมูลของเราคือ 108 ซึ่งสอดคล้องกับคะแนน z (108 – 58.93) / 29.060 = 1.68845

ซึ่งหมายความว่าค่า “108” คือ 1.68845 ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ที่อยู่เหนือ ค่าเฉลี่ย

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

บทช่วยสอนต่อไปนี้จะอธิบายวิธีดำเนินการงานทั่วไปอื่นๆ ใน SPSS:

วิธีการคำนวณสถิติเชิงพรรณนาสำหรับตัวแปรใน SPSS
วิธีการคำนวณสรุปห้าหลักใน SPSS
วิธีระบุค่าผิดปกติใน SPSS