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score的用法(Z-score和T-score的区别)

发布时间：2022-10-21 23:03 点击：次

Z-score与T-score的区别

1、定义上的区别：在T-score的情况下，平均值或正常值为50，标准差为10。此得分高于或低于50

的人会高于或低于平均值。Z-score的平均值为0，要考虑高于平均水平，一个人必须获得超过0 Z-

score。

2、使用上的区别：当样本较大（n大于30）时，通常计算Z-score，但当样本小于30时，优选T-

score。这是因为你没有很好地估计一个小样本的人口标准差，这就是T-score更好的原因。

扩展资料：

在统计中，标准分数是的符号小数标准偏差，通过该观察或值数据点是上述平均的被观察或测量什

么值。高于平均值的观察值具有正标准分数，而低于平均值的值具有负标准分数。

它是通过从单个原始分数中减去总体均值然后将差异除以总体标准差来计算的。这是一个无量纲的

数量。此转换过程称为标准化或标准化（但是，“标准化”可以指多种类型的比率; 有关更多信息，

请参阅标准化）。

标准分数也称为z-values, z-scores, normal scores, and standardized variables。它们最常用于

将观察结果与理论偏差进行比较，例如标准正常偏差。

计算z-score需要知道数据点所属的完整人口的平均值和标准差; 如果只有一个来自总体的观察样

本，则样本均值和样本标准差的类比计算得到t-statistic。