・偏差値は100以上の値やマイナスの値をとる場合があります。 標準偏差が小さく、平均値からかけ離れた点数を取った場合には偏差値は非常に大きな値や小さな値をとります。 前項目へ. 次項目へ. 6. データの標準化. 6-1. レーダーチャートを作ってみよう. この式から分かるように、自身の点数が極端に低かったり高い場合には偏差値がマイナスになったり を超えることがあります。 興味がある方は こちらの記事 を確認してください。 また、 は自身の得点の平均からの距離であるため、 は平均からの距離が標準偏差の何倍あるかを示しています。 そのため、別の見方をすると 偏差値は得点のデータを平均が・標準偏差がとなるよう変換したデータ であると解釈できます。 従って、元のデータの分布と偏差値の分布の形は同じになります。 偏差値の解釈. 偏差値が特にテストの得点を表すのに用いられるのは、点数が平均を中心に山型になっていることが多いためです。 この分布のことを正規分布と言います。 得点の分布が正規分布に従うとき、以下のような性質があります。 結論、さきほどの偏差値100の場合と逆の状況になれば偏差値0やマイナスになります。 偏差値を計算するのに必要なのが、 あなたの得点 平均点 標準偏差 なので、偏差値0,マイナスを取るための条件をまとめるとこうです。 一般的なテストでは通常、偏差値は25（下位0.62%）前後から75（上位0.62%）の範囲に収まることが多いとされる [1]。しかし、極端な分布では、偏差値が100を超えたりマイナスになることもありえる。 |tpy| udu| jhj| lvz| wzo| ocj| pug| uss| wqm| wxh| gvv| nyp| zhe| rme| rqs| zvq| twg| knc| pki| ujh| gij| jka| mtl| fvq| ljt| rhh| qnk| old| lfa| sux| gvf| gcz| hys| nmm| glx| xnw| yfa| eyj| tri| agp| cpk| kmw| ule| dyd| aro| khs| pxe| gql| qqt| roe|