Nicole Glass Fotografie/Shutterstock

Verschillende datasets hebben vaak unieke gemiddelden en standaarddeviaties, waardoor directe vergelijking moeilijk wordt. De z-score standaardiseert normaal verdeelde gegevens, waardoor een eerlijke vergelijking en een consistente definitie van percentielen tussen onderzoeken mogelijk wordt. Hoewel z-scores te vinden zijn in referentietabellen, is het gebruik van een TI-84 Plus-rekenmachine sneller, nauwkeuriger en gemakkelijker te volgen. Er zijn twee betrouwbare methoden:(1) bereken het gemiddelde en de standaardafwijking van uw lijst en pas vervolgens de z-score-formule toe, of (2) gebruik de invNorm van de rekenmachine functie met het gewenste percentiel als invoer. Dezelfde stappen zijn ook van toepassing op de TI‑84 Plus Silver Edition.

Methode 1:de Z‑Score-formule gebruiken

1. Sla uw gegevens op als een lijst:druk op STAT en selecteer vervolgens 1:Edit . Het scherm toont bestaande lijsten en een invoerregel.
2. Navigeer naar een lege lijst met de pijltjestoetsen en voer elk gegevenspunt in door op ENTER te drukken na elke waarde.
3. Bereken beschrijvende statistieken:druk op STAT , ga met de pijl naar rechts naar het statistiekenmenu en selecteer 1:1‑Var Stats en druk op ENTER .
4. Zorg ervoor dat de lijstnaam overeenkomt met de naam die u zojuist hebt bewerkt. Laat FreqList staan leeg.
5. Verplaats de cursor naar CALCULATE en druk op ENTER . De rekenmachine geeft het gemiddelde (∞) en de standaardafwijking (σ) weer. Noteer deze twee getallen.
6. Pas de z‑score-formule toe:z = (x – mean) / SD , waarbij x is een gegevenspunt in uw lijst.

Methode 2:Gebruik de invNorm Functie

1. Open de distributiewizard:druk op 2ND dan VARS om DISTR weer te geven menu, selecteer 3:invNorm en druk op ENTER .
2. Voer het doelpercentiel in als decimaal naast het woord area (bijvoorbeeld 0.95 voor het 95e percentiel). Gebruik de pijltjestoetsen om Paste te kiezen en druk op ENTER .
3. Druk op ENTER nogmaals om de z-score te berekenen die overeenkomt met dat percentiel. De rekenmachine geeft het resultaat direct weer.

Beide benaderingen geven u een betrouwbare z‑score. De eerste methode is ideaal als u over een ruwe dataset beschikt, terwijl de tweede handig is voor snelle percentiel-naar-z-score-conversies.