यह ट्यूटोरियल दर्शाता है कि कैसे उपयोग करना है एक्सेल मानकीकरण समारोह एक्सेल में माध्य और मानक विचलन के आधार पर सामान्यीकृत मान (z-score) लौटाने के लिए।
मानकीकरण समारोह अवलोकन
एक्सेल मानक फ़ंक्शन माध्य और मानक विचलन के आधार पर सामान्यीकृत मान (z-score) की गणना करता है।
मानक एक्सेल वर्कशीट फ़ंक्शन का उपयोग करने के लिए, एक सेल का चयन करें और टाइप करें:
(ध्यान दें कि सूत्र इनपुट कैसे दिखाई देते हैं)
STANDARDIZE फ़ंक्शन सिंटैक्स और इनपुट:
| 1 | = मानक (x, माध्य, मानक_देव) |
एक्स - सामान्य करने के लिए मूल्य।
अर्थ - वितरण का अंकगणितीय माध्य।
मानक_देव - वितरण का मानक विचलन।
मानकीकरण कार्य क्या है?
एक्सेल मानक फ़ंक्शन एक निर्दिष्ट माध्य और मानक विचलन को देखते हुए किसी मान का z-स्कोर देता है।
जेड-स्कोर क्या है?
जैसा कि फ़ंक्शन नाम का तात्पर्य है, z-score मान का एक मानकीकृत संस्करण है। z-स्कोर के साथ, आप किसी संख्या को उसके कच्चे मान से मानक विचलन में माध्य से उसकी दूरी को दर्शाने वाली संख्या में परिवर्तित करते हैं।
इस तरह से अंकों का मानकीकरण करने के लिए, आपको का माध्य और मानक विचलन पता होना चाहिए आबादी जिससे मूल्य निकाला जाता है। यदि आप नमूना डेटा का उपयोग कर रहे हैं (उदाहरण के लिए यदि आपने एक सर्वेक्षण किया है, और आप अपने परिणामों को एक बड़ी आबादी के लिए एक्सट्रपलेट करना चाहते हैं), तो STANDARDIZE उपयोग करने के लिए उपयुक्त फ़ंक्शन नहीं है।
यह भी ध्यान दें कि z-score की गणना के लिए प्रयुक्त सूत्र यह मानता है कि आपका डेटा एक सामान्य वितरण में फिट बैठता है।
यदि आपका डेटा इन आवश्यकताओं को पूरा करता है, तो आपको निम्नलिखित गणना के साथ दिए गए मान के लिए एक z-स्कोर मिलता है:
| 1 | z = (मान - जनसंख्या माध्य) / जनसंख्या मानक विचलन |
मानकीकरण स्कोर आपको अलग-अलग डेटा सेट में मानों की तुलना करने में सक्षम बनाता है, यहां तक कि डेटा जिसे विभिन्न इकाइयों में मापा गया है। मानकीकृत स्कोर भी कई अन्य सांख्यिकीय प्रक्रियाओं का आधार बनते हैं - उनकी गणना अक्सर आगे के परीक्षण करने की दिशा में एक मध्यवर्ती कदम के रूप में की जाती है।
मानक फ़ंक्शन का उपयोग कैसे करें
इस तरह मानक का प्रयोग करें:
| 1 | = मानक (C4,$G$4,$G$3) |
ऊपर हमारे पास १० लोगों के एक वर्ग के परीक्षा परिणामों की एक सूची है। उनके परिणाम कॉलम सी में दिखाए गए हैं, और कॉलम डी में हमने प्रत्येक के लिए जेड-स्कोर की गणना की है।
मानकीकरण तीन तर्क लेता है:
- वह मान जिसे आप मानकीकृत करना चाहते हैं
- का मतलब आबादी जिससे डेटा खींचा जाता है
- का मानक विचलन आबादी जिससे डेटा निकाला गया है (ध्यान दें कि यदि आप शून्य से नीचे एक मानक विचलन परिभाषित करते हैं, तो आपको #NUM! त्रुटि मिलेगी)
इस उदाहरण में, हम केवल इस कक्षा के छात्रों के z- स्कोर में रुचि रखते हैं। हम इस डेटा के आधार पर सभी छात्रों के स्कोर का अनुमान नहीं लगा रहे हैं, इसलिए यह जनसंख्या डेटा है। इस मामले में हमारे पास मौजूद डेटा का केवल माध्य और मानक विचलन लेना ठीक है। मैंने इन मानों को तालिका में दाईं ओर सेट किया है।
मैंने सेल G3 में, एक्सेल एवरेज फंक्शन<> के साथ माध्य की गणना की:
| 1 | = औसत (सी 4: सी 13) |
और मैंने एक्सेल एसटीडीईवी.पी फंक्शन<> के साथ जी4 में मानक विचलन की गणना की:
| 1 | =STDEV.P(C4:C13) |
फिर मैंने इन सेल संदर्भों को STANDARDIZE फ़ंक्शन में प्लग किया। कॉलम और पंक्ति के चारों ओर डॉलर के चिह्न (जैसे, $G$3) बस सेल संदर्भ को लॉक कर देते हैं, ताकि जब आप कॉलम के नीचे सूत्र को कॉपी करते हैं तो यह वही रहता है।
तो अब कॉलम डी में हमारे पास प्रत्येक डेटा बिंदु के लिए जेड-स्कोर हैं। जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, z-स्कोर मानक विचलन में व्यक्त माध्य से प्रत्येक स्कोर की दूरी है। तो रोंडा का परीक्षण स्कोर माध्य से 1.734 मानक विचलन है, ब्रैंडी का स्कोर माध्य से 1.292 मानक विचलन है, और इसी तरह।
Google पत्रक में मानकीकरण कार्य
STANDARDIZE फ़ंक्शन Google पत्रक में ठीक उसी तरह काम करता है जैसे Excel में होता है:
