Que Significa Z En Estadistica
Calcular puntuaciones Z Se aplica a: Cloud, Desktop, Public, Server En estadística, la puntuación Z (o puntuación estándar) de una observación es el número de desviaciones estándar que hay por encima o por debajo de la media de población. Para calcular una puntuación tipificada, debe saber la media y la desviación estándar de la población.
- ¿Qué porcentaje de valores está por debajo de un valor específico?
- ¿Qué valores se pueden considerar excepcionales? Por ejemplo, en una prueba de coeficiente intelectual, ¿qué puntuaciones representan el cinco por ciento más alto?
- ¿Cuál es la puntuación relativa de una distribución frente a otra? Por ejemplo, Michael es más alto que la media de los hombres y Emily es más alta que la media de las mujeres, pero ¿quién es más alto en términos relativos dentro de su género?
Como regla general, las puntuaciones Z inferiores a -1,96 o superiores a 1,96 se consideran poco corrientes e interesantes. Es decir, son valores atípicos significativos desde el punto de vista estadístico. En este artículo se muestra cómo calcular una puntuación Z en Tableau.
- Conéctese a la fuente de datos Muestra – Supertienda, suministrada con Tableau Desktop.
-
- Cree un campo calculado para calcular el promedio de ventas.
- Seleccione Análisis > Crear campo calculado para abrir el editor de cálculos. Asigne al cálculo el nombre Promedio de ventas y escriba o pegue lo siguiente en el área de fórmulas:
- WINDOW_AVG(SUM())
- Cree otro campo calculado para calcular la desviación estándar. Asigne al cálculo el nombre Ventas STDEVP y escriba o pegue lo siguiente en el área de fórmulas: WINDOW_STDEVP(SUM())
- Cree otro campo calculado para calcular la puntuación Z. Asigne al cálculo el nombre Puntuación Z y escriba o pegue lo siguiente en el área de fórmulas: (SUM() – ) /
- Arrastre Puntuación Z desde el panel Datos hasta Columnas y Estado hasta Filas, Observe que el campo Puntuación Z de Columnas tiene un icono de cálculo de tablas a la derecha (un triángulo pequeño): La función Ventas STDEVP se basa en la función WINDOW_STDEVP, que es una función de cálculo de tablas. La función Puntuación Z, a su vez, representa una función de cálculo de tablas, ya que incluye Ventas STDEVP en su definición. Al utilizar un campo calculado que incluye una función de cálculo de tablas en una vista, es lo mismo que añadir un cálculo de tablas a un campo de forma manual. Puede editar el campo como cálculo de tablas. De hecho, es lo que hará a continuación.
- Haga clic en el campo Puntuación Z de Columnas y seleccione Calcular usando > Estado, De este modo, las puntuaciones Z se calculan según cada estado.
- Haga clic en el icono Orden descendente de la barra de herramientas:
- Mantenga pulsada la tecla Ctrl y arrastre el campo Puntuación Z desde Columnas hasta Color, La acción de Ctrl + arrastrar copia un campo, como está configurado ahora mismo, en una ubicación adicional.
- Pulse Ctrl y arrastre otra vez Puntuación Z desde Columnas. Esta vez, suéltelo en Etiqueta,
Ahora tiene una distribución de puntuaciones Z desglosadas por estado. California y Nueva York tienen una puntuación Z superior a 1,96. De esto podría deducir que California y Nueva York tienen un promedio de ventas significativamente superior al resto de los estados. 
¡Gracias por sus comentarios! : Calcular puntuaciones Z
Contents
¿Que nos indica el valor de z?
Dada una variable X, por definición, un valor de Z describe la posición de una observación x relativa a la media en unidades de a desviación estándar. Un valor Z negativo indica que la observación está por debajo de la media; un valor Z positivo indica que la observación se encuentra por encima del valor de la media.
¿Cómo interpretar las puntuaciones Z?
La mayoría de las pruebas estadísticas comienzan al identificar una hipótesis nula. La hipótesis nula para las herramientas de análisis de patrón ( conjunto de herramientas Análisis de patrones y conjunto de herramientas Asignación de clusters ) es la Aleatoriedad espacial completa (CSR), ya sea de las entidades o de los valores asociados con esas entidades.
Las puntuaciones z y los valores p devueltos por las herramientas de análisis de patrón le dicen si puede rechazar esa hipótesis nula o no. Por lo general, ejecutará una de las herramientas de análisis de patrón, con la esperanza de que la puntuación z y el valor p indiquen que puede rechazar la hipótesis nula, ya que indicaría que en lugar de un patrón aleatorio, sus entidades (o los valores asociados con las entidades) exhiben clusterig o dispersión estadísticamente significativa.
La presencia de una estructura espacial, como el clustering, en el apaisado (o en los datos espaciales), significa que algunos procesos espaciales subyacentes están trabajando, y como geógrafo o analista de SIG, esto es por lo general lo que más le interesa.
El valor p es una probabilidad. Para las herramientas de análisis de patrón, existe la probabilidad de que el patrón espacial observado se haya creado mediante algún proceso aleatorio. Cuando el valor p es muy pequeño, significa que es muy poco probable (pequeña probabilidad) que el patrón espacial observado sea el resultado de procesos aleatorios, por lo tanto puede rechazar la hipótesis nula.
Puede preguntar: ¿Cuán pequeño es suficientemente pequeño? Buena pregunta. Consulte la tabla y el análisis a continuación. Las puntuaciones z son desviaciones estándar. Si, por ejemplo, una herramienta devuelve una puntuación z de +2,5, diría que el resultado son desviaciones estándar de 2,5 Tanto las puntuaciones z como los valores p se asocian con la distribución normal estándar como se muestra a continuación. Las puntuaciones z muy altas o muy bajas (negativas), asociadas con valores p muy pequeños, se encuentran en las colas de la distribución normal. Cuando ejecuta una herramienta de análisis de patrón de entidad y produce valores p pequeños y una puntuación z muy alta o muy baja, esto indica que es poco probable que el patrón espacial observado refleje el patrón aleatorio teórico representado por su hipótesis nula (CSR).
Para rechazar la hipótesis nula, debe formar una opinión subjetiva con respecto al grado de riesgo que desea aceptar por estar equivocado (por rechazar falsamente la hipótesis nula). Por lo tanto, antes de ejecutar la estadística espacial, usted selecciona un nivel de confianza. Los niveles de confianza típicos son 90, 95 ó 99 por ciento.
Un nivel de confianza del 99 por ciento sería el más conservador en este caso, lo que indica que no desea rechazar la hipótesis nula a menos que la probabilidad de que el patrón se haya creado mediante una opción aleatoria sea realmente pequeña (menos de 1 por ciento de probabilidad).
¿Qué pasa si el valor de z es mayor a 4?
Para valores de z superiores a 4, se aproxima el área con 1. También con la tabla, o con una calculadora que disponga de ello, se puede hacer una ‘búsqueda inversa’. Esto es, conocida la probabilidad, hallar la abscisa correspondiente.
¿Qué pasa si el valor de z es mayor a 3?
Básicamente, un z-score es el número de desviaciones estándar de la media de un punto de información. Sea como fuere, con mayor razón, de hecho, es una proporción de lo que el número de desviaciones estándar por debajo o por encima de la población significa que es una puntuación cruda.
- Un puntaje z es también llamado un puntaje estándar y puede muy bien ser puesto en una curva de dispersión ordinaria.
- Los puntajes Z se extienden desde – 3 desviaciones estándar (que se desplomarían a la izquierda más lejana de la curva de apropiación ordinaria) hasta +3 desviaciones estándar (que se desplomarían a la derecha más lejana de la curva de dispersión típica).
Para utilizar un z-score, hay que conocer la media μ y además la desviación estándar de la población σ. Los puntajes Z son un enfoque para contrastar los resultados de una prueba con una población “ordinaria”. Los resultados de las pruebas o estudios tienen un gran número de posibles resultados y unidades.
No obstante, esos resultados pueden parecer regularmente buenos para nada. Por ejemplo, darse cuenta de que el peso de alguien es de 150 libras puede ser un gran dato, pero en la remota posibilidad de que haya que contrastarlo con el peso del individuo “normal”, echar un vistazo a una tremenda tabla de información puede ser abrumador (sobre todo si se registran unas pocas cargas en kilogramos).
Una puntuación Z puede revelarte dónde se contrasta el peso de ese individuo con el peso medio de la población normal. Recetas con puntaje Z La receta de la puntuación Z: Un ejemplo La ecuación esencial de puntuación z para un ejemplo es: z = (x – μ)/σ Por ejemplo, supongamos que tienes una puntuación de 190 en el test.
El test tiene una media (μ) de 150 y una desviación estándar (σ) de 25. Esperando un transporte típico, su puntuación z sería: z = (x – μ)/σ = 190 – 150/25 = 1.6. La puntuación z te revela el número de desviaciones estándar de la media de tu puntuación. En este modelo, tu puntuación es 1,6 desviaciones estándar sobre la media.
Intercambiando la puntuación z, también puedes observar que la ecuación de la puntuación z apareció a un lado. Esta es la misma receta que z = x – μ/σ, entonces de nuevo, en realidad se utiliza x̄ (la media del ejemplo) en lugar de μ (la media de la población) y s (la desviación estándar del ejemplo) en lugar de σ (la desviación estándar de la población).
- No obstante, los medios para explicarlo son en realidad equivalentes.
- Ecuación de puntuación Z: Error estándar de la media En el momento en que se tienen numerosos ejemplos y se necesita representar la desviación estándar que esos ejemplos implican (el error típico), se utilizaría esta ecuación de puntuación z: z = (x – μ)/(σ/√n) Este z-score te revelará el número de errores estándar que hay entre la media del ejemplo y la media de la población.
Prueba: como regla, la estatura media de las damas es 65″ con una desviación estándar de 3.5″. ¿Qué probabilidad hay de encontrar un ejemplo irregular de 50 damas con una estatura media de 70″, aceptando que las estaturas se transmitan normalmente? z = (x – μ)/(σ/√n) = (70 – 65)/(3.5/√50) = 5/0.495 = 10.1 La clave aquí es que estamos gestionando un transporte de medios de inspección, así que nos damos cuenta de que necesitamos recordar el error estándar para la ecuación.
Asimismo, nos damos cuenta de que el 99% de las calidades caen dentro de 3 desviaciones estándar de la media en la típica difusión de la probabilidad (ver las directrices 68 95 99.7). De esta manera, hay menos del 1% de probabilidad de que cualquier ejemplo de damas tenga una estatura media de 70″. ¿Confundido sobre cuándo utilizar σ y cuándo utilizar σ? Verás.: Sigma/sqrt (n) – ¿por qué razón se utiliza? Volver al principio 3.
Instrucciones paso a paso para calcular un Z-Score Puedes sin mucho estirar la figura un z-score en una máquina de sumar TI-83 o en Exceder expectativas. Sea como fuere, en el caso de que no lo tengas es posible que, puedas comprobarlo a mano. Los puntajes Z y las desviaciones estándar En realidad, un z-score es el número de desviaciones estándar de la estimación media de la población de referencia (una población cuyas cualidades realizadas se han registrado, como en estos diagramas que el CDC ordena sobre las cargas de los individuos). Un z-score de 1 será una desviación estándar sobre la media. Una puntuación de 2 será 2 desviaciones estándar sobre la media. Una puntuación de – 1,8 es – 1,8 desviaciones estándar por debajo de la media. Un z-score te revela dónde se encuentra la puntuación en una curva de dispersión típica.
- Una puntuación z de cero te revela que las cualidades son realmente normales mientras que una puntuación de +3 te revela que el valor es mucho más alto de lo normal.
- ¿Cómo se utiliza, en realidad? Puede utilizar la tabla z y el diagrama de transporte ordinario para darle una visión de cómo un z-score de 2.0 significa “más alto que lo normal”.
Supongamos que tienes el peso de un individuo (240 libras), y sabes que su puntuación z es 2.0. Te das cuenta de que 2,0 es mejor de lo esperado (debido a la alta disposición en la curva de circulación ordinaria), sin embargo, tienes que darte cuenta de qué cantidad mejor de lo esperado es este peso? La puntuación z es el punto focal de la curva es cero.
- Las puntuaciones z a un lado de la media son seguras y las puntuaciones z a un lado de la media son negativas.
- En la remota posibilidad de que mires la puntuación de la tabla z, puedes determinar qué nivel de la población está por encima o por debajo de tu puntuación.
- La tabla de abajo muestra una puntuación z de 2.0 destacado, que aparece,9772 (que cambia a 97.72%).
En el caso de que usted eche un vistazo a una puntuación similar (2,0) de la curva de dispersión ordinaria de arriba, verá que se compara con el 97,72%. Eso te dice que el 97,72% de los puntajes de la población están por debajo de ese puntaje en particular y el 100% – 97,72% = 2,28% de los puntajes están por encima de ese puntaje. Un mero 2,28 de la población está por encima del peso de esta persona ¡probablemente una buena indicación de que necesitan ponerse a dieta!
¿Cuál es el valor de z para un 95 de confianza?
Margen de error y nivel de confianza
| Nivel de confianza (NC) | Z -score |
|---|---|
| 80% | 1.282 |
| 90% | 1.645 |
| 95 % | 1.96 |
| 99% | 2.576 |
¿Cuándo se usa t de Student y cuando Z?
La prueba z se utiliza cuando el tamaño de la muestra es grande (n > 30), mientras que la prueba t es apropiada cuando el tamaño de la muestra es pequeño (n.
¿Cuánto vale Z al 85%?
Cálculo del intervalo de confianza
| Intervalo de Confianza | Z |
|---|---|
| 85% | 1.440 |
| 90% | 1.645 |
| 95% | 1.960 |
| 99% | 2.576 |
¿Cuándo se usa el valor de z en los intervalos de confianza?
Intervalo z (zInterval) – Calcula un intervalo de confianza para una media poblacional desconocida, m, cuando se conoce la desviación estándar poblacional, s, El intervalo de confianza calculado depende del nivel de confianza especificado por el usuario.
¿Qué significa un nivel de confianza del 99% y el 1% de error?
El nivel de confianza, en estadística, es la probabilidad máxima con la que podríamos asegurar que el parámetro a estimar se encuentra dentro de nuestro intervalo estimado. El nivel de confianza se define como 1-alfa y sus valores más comunes son 90%, 95% y 99%.
En estadística es común tener que estimar parámetros, los cuales, nunca vamos a poder afirmar al 100% que son el valor real que buscamos. Por ejemplo, observando a simple vista la altura de 10 alumnos en una clase podríamos estimar que la altura está entre 1,70 y 1,75. Sería difícil saber con un 100% de certeza la altura media si no medimos a cada alumno y hacemos los cálculos.
Por el contrario, sí podríamos acotar un intervalo y situar el valor dentro de este. Pues bien, el nivel de confianza, sería el porcentaje máximo con el que podríamos asegurar que el parámetro real se encuentra dentro del intervalo acotado.
¿Cómo saber si el intervalo de confianza es significativo?
Por qué los valores de P y los intervalos de confianza siempre concuerdan con la significación estadística – Se puede utilizar valores de P o intervalos de confianza para determinar si los resultados son estadísticamente significativos. Si una prueba de hipótesis produce ambos, estos resultados concordarán.
Si el valor de P es menor que su nivel de significación (alfa), la pruebas de hipótesis es estadísticamente significativa Si el intervalo de confianza no contiene el valor de la hipótesis nula, los resultados son estadísticamente significativos. Si el valor de P es menor que alfa, el intervalo de confianza no contendrá el valor de hipótesis nula.
Para nuestro ejemplo, el valor de P (0.031) es menor que el nivel de significancia (0.05), lo que indica que nuestro resultado es estadísticamente significativo. De manera similar, nuestro intervalo de confianza del 95% no incluye la media de la hipótesis nula de 260 y llegamos a la misma conclusión.
El nivel de significación define la distancia que la media de la muestra debe estar de la hipótesis nula para que se considere estadísticamente significativa. El nivel de confianza define la distancia para lo cerca que están los límites de confianza de la media de la muestra.
Tanto el nivel de significación como el nivel de confianza definen una distancia de un límite a una media. ¿Adivina? ¡Las distancias en ambos casos son exactamente iguales! La distancia es igual al t-valor crítico * el error estándar de la media. Para los datos del ejemplo del coste de la energía, la distancia llega a ser de 63.57$.
Media de la hipótesis nula, representante de la prueba de hipótesis: ¡Hola amigo! Descubrí que eres estadísticamente significativo porque estás a más de 63,57$ de mi. Media de la muestra, representante del intervalo de confianza: En realidad yo soy significativo porque tú estás a más de 63,57$ de mi!
Muy agradables, ¿verdad? Y, siempre estarán de acuerdo mientras se comparen los correctos pares de P valores e intervalos de confianza. Si se comparan los pares incorrectos, se obtendrán resultados conflictivos, como se muestra en el error típico #1 en esta,
¿Cuánto vale Z al 90 %?
Resultado z =3.00 o z=1.65 para el 90 %.
¿Cómo interpretar puntuacion z para pediatra?
Puntuación Z positiva significa que el valor observado está por encima del valor central Percentil 90 → Z de +1.28. Puntuación Z 0 indica que el valor observado es igual a la media de la población de referencia. Papel potencial de controlar la proporcionalidad del crecimiento utilizando curvas de IMC.
