En z - poäng är en deskriptiv statistik som används för att avgöra hur vanligt eller extrem en given poäng är genom att bestämma dess avstånd från medelvärdet i standardavvikelseenheter . Z-värden beräknas genom att subtrahera cellen menar från faktiska betyg, sedan dela upp av cellen standardavvikelse. Genom att omvandla de faktiska poäng till standardiserade z-värden ( medelvärde = 0 , standardavvikelse = 1 ) , ger detta forskare att jämföra poäng på skalor med olika enheter ( t.ex. vikt i lbs vs höjd i inches ) . Även SPSS inte lätt ger z-värden i beskrivande statistik tabeller , är det lätt att producera och analysera z-värden genom att omvandla variabler till standardiserade värden . Saker du behöver
SPSS Statistics Data Editor ( Student Version ) katalog Dataset
Visa fler instruktioner
Konvertera Variabler att normerade värdena
1
under " Arkiv " -menyn , välj" Öppna "och sedan" Data " och öppna datafilen . När den laddar , klicka på " Analyze " -menyn , välj " Beskrivande statistik " och sedan " Descriptives . "
2
I " Descriptives " fönstret som visas , flytta dina variabler av intresse för " Variable (s ) "-kolumnen . Du kan markera och analysera flera variabler samtidigt , och dessa kan flyttas till " Variable ( s ) " kolumnen antingen genom att klicka och dra eller genom att lyfta fram de variabler av intresse och klicka på pilknappen .
Sida 3
klicka på knappen "Alternativ" och se till att " Mean " och " Std . deviation" är markerade , klicka sedan på " Fortsätt . " Väl ute ur " Options "-fönstret , klicka på " Spara standardiserade värden som variabler " längst ner på " Descriptives " fönstret , klicka sedan på " OK " -knappen .
4
Though du automatiskt kommer att tas till " Output "-fönstret , era z-värden är inte här . För att hitta dessa , tillbaka till fönstret med ditt dataset . Du kommer nu att få nya kolumner ( med " Z [ variabelnamn ] " längst upp ) , och värdena i dessa kolumner är standardiserade z-värden .
5 p Om du är intresserad av att hitta extrema värderingar eller jämföra värden på variabler med olika skalor ( bland annat ) , analysera dina nyskapade standardiserade variabler precis som originalen .
