Z-स्कोर कैलकुलेटर 🔒 आपका डेटा कभी ब्राउज़र से बाहर नहीं जाता।
Z-स्कोर की गणना करें, या Z-स्कोर को वापस असली मान में बदलें।
इस टूल के बारे में
Z-स्कोर यह मापता है कि कोई मान अपने वितरण के माध्य से कितने मानक विचलन ऊपर या नीचे है। 0 का Z-स्कोर बताता है कि मान बिल्कुल औसत के बराबर है; धनात्मक Z-स्कोर औसत से ऊपर और ऋणात्मक Z-स्कोर औसत से नीचे होने को दर्शाता है। चूंकि यह गणना केवल आसपास के डेटा के माध्य और मानक विचलन पर निर्भर करती है — मूल इकाइयों पर नहीं — Z-स्कोर पूरी तरह अलग-अलग मापों को एक ही पैमाने पर रखने देते हैं।
यही कारण है कि तुलना के लिए Z-स्कोर इतने उपयोगी होते हैं: 100 में से अंकित एक परीक्षा और 40 में से अंकित दूसरी परीक्षा की सीधे अंकों से तुलना नहीं की जा सकती, लेकिन जब दोनों को Z-स्कोर में बदल दिया जाता है, तो आप देख सकते हैं कि अपने-अपने वितरण के सापेक्ष कौन-सा वास्तव में बेहतर था। दूसरी दिशा में जाने के लिए "Z-स्कोर → मान" पर स्विच करें — किसी लक्ष्य Z-स्कोर के साथ माध्य और मानक विचलन दर्ज करें ताकि पता चल सके कि कौन-सा मूल मान इसे उत्पन्न करेगा। सब कुछ आपके ब्राउज़र में तुरंत गणना होती है, और आपके द्वारा टाइप की गई कोई भी चीज़ कभी कहीं नहीं भेजी जाती।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
कौन सा Z-स्कोर "असामान्य" माना जाता है?
लगभग सामान्य (बेल-कर्व) डिस्ट्रिब्यूशन में एक आम अंगूठे के नियम के रूप में, ±2 से आगे का Z-स्कोर अक्सर काफ़ी असामान्य माना जाता है (केवल लगभग 5% मान माध्य से इससे ज़्यादा दूर होते हैं), और ±3 से आगे काफ़ी दुर्लभ है (लगभग 0.3%)। ये सीमाएं विशेष रूप से सामान्य वितरण के गुणों से आती हैं — अगर आपका अंतर्निहित डेटा वास्तव में सामान्य रूप से वितरित नहीं है, तो ये मोटे प्रतिशत सख़्ती से लागू नहीं होते, हालांकि यह बुनियादी विचार कि "शून्य से जितना दूर, उतना असामान्य" फिर भी सही रहता है।