SlideShare uma empresa Scribd logo
1 de 24
Baixar para ler offline
Z-SCORE
Verilerin
         Standartlaştırılması
• StandartlaştırmaHer bir değişken
  değerinden,ortalamanın farkının alınması ve elde
  edilen farkın standart sapmaya bölünmesidir.

• Böylece ham veriler standart verilere
  dönüştürülerek,ölçü birimi farklılığı ortadan
  kaldırılmış olur.

• Bu normal dağılımın fonksiyonunun genel bir
  şeklidir.
• Ham verilerin normale dönüştürülmesinde Öklit
  dağılım ölçümünün kullanılması faydalıdır.

• Bu süreçte ham veri, 1 standart sapma ve 0
  aritmetik ortalama ile standartlaştırılmış değer
  skoruna dönüştürülür.

• Standartlaştırılmış değerler ile değişkenler arası
  karşılaştırma daha kolaydır.Değerler aynı ölçek
  (0 ortalama ve 1 standart sapma) üzerindedir.
• Değişkenlerin aynı ölçek üzerinde
  gösterilmesinde değişkenler arasında doğal bir
  ilişki varsa,standartlaştırma uygun olmayabilir.

• Deneysel ve kavramsal etkilerin her ikisi de
  standartlaştırma için karar vermede etkili
  olduğundan daima düşünülerek yapılmalıdır.

• Değişken değerlerinin standartlaştırılması çok
  çeşitli şekillerle yapılmaktadır.Bunlardan biri de
  Z-Skor tekniğidir.
Z-Skorlarına Dönüştürme
• Normal dağılım gösterdiği varsayılan,
  o Oransal Ölçek
  o Aralıklı Ölçek




               UYGULANIR
Z-Skor Formülü
•   Zi(Xi-Xort)/S

•   Zi    Z-Skor

•   Xi    Veri Değeri

•   Xort Verilerin Ortalaması

•   S     Standart Sapma
Formüller

• 𝑆   = (∑ 𝑋𝑖 − 𝑋𝑜𝑟𝑡 2)/𝑛Standart Sapma
        𝑋𝑖−𝑋𝑜𝑟𝑡
• 𝑍=                    Z-Skor
           𝑆
          ∑Xi
• Xort =                X’ler Ortalaması
           𝑛
Z-Skor Özellikleri

• Z-score un işareti (+,-) skorun yönünü
  gösterir.

• Skor ortalamanın altındaysa     (-)İşaret

• Skor ortalamanın üstündeyse     (+)İşaret
• Ortalamadan kaç tane standart sapma
  değeri saptığını belirtir.

• Birbirinden farklı ölçü birimlerinin
  karşılaştırılmasında kullanılır.

• Z-score bütün veri yığınlarındaki birimlerin,
  ortak bir birim aralığına yığılmasını sağlar
Farklı Ölçü Birimleri Kullanan
 Değişkenlerin Karşılaştırılması
• SAT skorunun, ACT skoru ile karşılaştırılması
  örneği:
   o Mary’nin ACT puanı 26.
   o Jason’ın SAT puanı 900 olduğunu
     varsayalım
   o Ortalama SAT puanı 1000 ve Standart
     Sapması 100 puandır.
   o Ortalama ACT puanı 22 ve Standart
     Sapması 2 puandır.
Z-Skor Hesabı
Jason:         Z (900-1000)/100= -1
Mary:          Z(26-22)/2= +2

• Jason’ın puanı 1 standard sapma kadar
  ortalama SAT puanının altında,
• Mary’nin puanı 2 standard sapma kadar
  ortalama ACT puanının üzerinde,
• Buna göre Mary’nin daha başarılı olduğunu
  söyleyebiliriz.
Z-Skor Eğrisi




     68%
     95%
     99%
Eğrinin Yorumlanması
• Herhangi bir normal değerlerdeki değişken için:

  o Verilerin %50’si ortalamanın üzerinde, %50 si
    ortalamanın altındadır.

  o Verilerin yaklaşık %68’si ortalamadan (+,-) 1 S.S
    uzaklıktadır.

  o Verilerin yaklaşık %95’i ortalamadan (+,-) 2 S.S
    uzaklıktadır.

  o Verilerin %99.7’si ortalamadan (+,-) 3 S.S
    uzaklıktadır.
ÖRNEK-1
Öğrenci NO   Notu
 70702010     55
 70702011     45
 70702012     15
 70702013     23
 70702014     45
 70702015     85
 70702016     67
 70702017     77
 70702018     72
 70702019     95
 70702020     60
 70702021     50
 70702022     55
 70702023     35
 70702024     90
Öğrenci No       Notu            Z-Skor
 70702010         55          -0,124236771
 70702011         45          -0,548253053
 70702012         15           -1,8203019
 70702013         23          -1,481088874
 70702014         45          -0,548253053
 70702015         85          1,147812076
 70702016         67          0,384582768
 70702017         77           0,80859905
 70702018         72          0,596590909
 70702019         95          1,571828358
 70702020         60           0,08777137
 70702021         50          -0,336244912
 70702022         55          -0,124236771
 70702023         35          -0,972269335
 70702024         90          1,359820217



Ortalama     Standart Sapma
 57,93           23,584
ÖRNEK-2
Para Birimi   Para Değeri
  Dolar           5
  Dolar           15
    TL            20
    TL            30
   Euro           25
   Euro           10
   Euro           60
  Dolar          120
    TL            50
Para Birimi    Para Değeri         Z-Skor
  Dolar             5          -0,897718091
  Dolar             15          1,454960854
    TL              20          1,594271544
    TL              30          1,872892926
   Euro             25          1,733582235
   Euro             10          1,315650163
   Euro             60           2,70875707
  Dolar            120          4,380485358
    TL              50          2,430135689


Ortalama      Standart Sapma
 37,22            35,891
YORUMLAMA
• Böylece farklı birimler arasındaki değerlerin
  standartlaştırılmasında kullandık.

• Z-Skorda bulduğumuz sonuçStandart Sapmanın
  kaç katı kadar aşağısında veya yukarısında
  olduğunu gösterir.

• Z-Skor’u Standart Sapma ile çarpıp,Ortalama ile
  toplatırsak Ham değerimize ulaşmış oluruz.
TEŞEKKÜR

• Marmara Üniversitesi Ekonometri
 Bölümü Öğretim Üyesi Sn. Prof. Dr.
        ŞAHAMET BÜLBÜL’e
   Teşekkürlerimizi bir borç biliriz.
PROJE ÇALIŞANLARI

• 070702006 MUSTAFA GÖÇMEN

• 090702088 MUSTAFA ÇİLESİZ

• 060702013 R.GÖKSU KARA

Mais conteúdo relacionado

Mais procurados

Lean Manufacturing , Yalın Üretim
Lean Manufacturing , Yalın ÜretimLean Manufacturing , Yalın Üretim
Lean Manufacturing , Yalın Üretim
Evren E
 
Topsis-Çok kriterli karar verme
Topsis-Çok kriterli karar vermeTopsis-Çok kriterli karar verme
Topsis-Çok kriterli karar verme
Selin Kadıoğlu
 
Parametrik Testlerin Sayıltıları
Parametrik Testlerin SayıltılarıParametrik Testlerin Sayıltıları
Parametrik Testlerin Sayıltıları
Gülşah Başol
 
世代交替SPSS與Amos-三星統計張偉豪
世代交替SPSS與Amos-三星統計張偉豪世代交替SPSS與Amos-三星統計張偉豪
世代交替SPSS與Amos-三星統計張偉豪
Beckett Hsieh
 
üRetim yönetimi proje ödevi
üRetim yönetimi proje ödeviüRetim yönetimi proje ödevi
üRetim yönetimi proje ödevi
Habip TAYLAN
 
End302 05 tesis_tasarimi
End302 05 tesis_tasarimiEnd302 05 tesis_tasarimi
End302 05 tesis_tasarimi
Habip TAYLAN
 
Faktoranalizi (1)
Faktoranalizi (1)Faktoranalizi (1)
Faktoranalizi (1)
akya12
 

Mais procurados (20)

Z ve T Puanları
Z ve T PuanlarıZ ve T Puanları
Z ve T Puanları
 
Proje 1 - Talep Tahmin Yöntemleri
Proje 1 - Talep Tahmin YöntemleriProje 1 - Talep Tahmin Yöntemleri
Proje 1 - Talep Tahmin Yöntemleri
 
Lean Manufacturing , Yalın Üretim
Lean Manufacturing , Yalın ÜretimLean Manufacturing , Yalın Üretim
Lean Manufacturing , Yalın Üretim
 
Topsis-Çok kriterli karar verme
Topsis-Çok kriterli karar vermeTopsis-Çok kriterli karar verme
Topsis-Çok kriterli karar verme
 
Anket Tasarımı ve Ön Test
Anket Tasarımı ve Ön TestAnket Tasarımı ve Ön Test
Anket Tasarımı ve Ön Test
 
Toyota Tarzı / Jeffrey K. Liker / 2004 / kitap özeti
Toyota Tarzı / Jeffrey K. Liker / 2004 / kitap özetiToyota Tarzı / Jeffrey K. Liker / 2004 / kitap özeti
Toyota Tarzı / Jeffrey K. Liker / 2004 / kitap özeti
 
Categorical Data and Statistical Analysis
Categorical Data and Statistical AnalysisCategorical Data and Statistical Analysis
Categorical Data and Statistical Analysis
 
Random Forest Algoritması
Random Forest AlgoritmasıRandom Forest Algoritması
Random Forest Algoritması
 
İBAT 5.konu Evren ve Örneklem
İBAT 5.konu Evren ve ÖrneklemİBAT 5.konu Evren ve Örneklem
İBAT 5.konu Evren ve Örneklem
 
02. Reddedilemez 21 liderlik Yasası - John C. Maxwell
02. Reddedilemez 21 liderlik Yasası - John C. Maxwell02. Reddedilemez 21 liderlik Yasası - John C. Maxwell
02. Reddedilemez 21 liderlik Yasası - John C. Maxwell
 
Clustering for Beginners
Clustering for BeginnersClustering for Beginners
Clustering for Beginners
 
Parametrik Testlerin Sayıltıları
Parametrik Testlerin SayıltılarıParametrik Testlerin Sayıltıları
Parametrik Testlerin Sayıltıları
 
ÖRGÜTSEL ADALET.pptx
ÖRGÜTSEL ADALET.pptxÖRGÜTSEL ADALET.pptx
ÖRGÜTSEL ADALET.pptx
 
Karar ağaçlari
Karar ağaçlariKarar ağaçlari
Karar ağaçlari
 
世代交替SPSS與Amos-三星統計張偉豪
世代交替SPSS與Amos-三星統計張偉豪世代交替SPSS與Amos-三星統計張偉豪
世代交替SPSS與Amos-三星統計張偉豪
 
üRetim yönetimi proje ödevi
üRetim yönetimi proje ödeviüRetim yönetimi proje ödevi
üRetim yönetimi proje ödevi
 
İstatistik Temel Kavramlar
İstatistik Temel Kavramlarİstatistik Temel Kavramlar
İstatistik Temel Kavramlar
 
End302 05 tesis_tasarimi
End302 05 tesis_tasarimiEnd302 05 tesis_tasarimi
End302 05 tesis_tasarimi
 
6.bölüm i̇ş anali̇zi̇
6.bölüm i̇ş anali̇zi̇6.bölüm i̇ş anali̇zi̇
6.bölüm i̇ş anali̇zi̇
 
Faktoranalizi (1)
Faktoranalizi (1)Faktoranalizi (1)
Faktoranalizi (1)
 

Z Skor(Z-Score)

  • 2. Verilerin Standartlaştırılması • StandartlaştırmaHer bir değişken değerinden,ortalamanın farkının alınması ve elde edilen farkın standart sapmaya bölünmesidir. • Böylece ham veriler standart verilere dönüştürülerek,ölçü birimi farklılığı ortadan kaldırılmış olur. • Bu normal dağılımın fonksiyonunun genel bir şeklidir.
  • 3. • Ham verilerin normale dönüştürülmesinde Öklit dağılım ölçümünün kullanılması faydalıdır. • Bu süreçte ham veri, 1 standart sapma ve 0 aritmetik ortalama ile standartlaştırılmış değer skoruna dönüştürülür. • Standartlaştırılmış değerler ile değişkenler arası karşılaştırma daha kolaydır.Değerler aynı ölçek (0 ortalama ve 1 standart sapma) üzerindedir.
  • 4. • Değişkenlerin aynı ölçek üzerinde gösterilmesinde değişkenler arasında doğal bir ilişki varsa,standartlaştırma uygun olmayabilir. • Deneysel ve kavramsal etkilerin her ikisi de standartlaştırma için karar vermede etkili olduğundan daima düşünülerek yapılmalıdır. • Değişken değerlerinin standartlaştırılması çok çeşitli şekillerle yapılmaktadır.Bunlardan biri de Z-Skor tekniğidir.
  • 5. Z-Skorlarına Dönüştürme • Normal dağılım gösterdiği varsayılan, o Oransal Ölçek o Aralıklı Ölçek UYGULANIR
  • 6. Z-Skor Formülü • Zi(Xi-Xort)/S • Zi Z-Skor • Xi Veri Değeri • Xort Verilerin Ortalaması • S Standart Sapma
  • 7. Formüller • 𝑆 = (∑ 𝑋𝑖 − 𝑋𝑜𝑟𝑡 2)/𝑛Standart Sapma 𝑋𝑖−𝑋𝑜𝑟𝑡 • 𝑍= Z-Skor 𝑆 ∑Xi • Xort = X’ler Ortalaması 𝑛
  • 8. Z-Skor Özellikleri • Z-score un işareti (+,-) skorun yönünü gösterir. • Skor ortalamanın altındaysa (-)İşaret • Skor ortalamanın üstündeyse (+)İşaret
  • 9. • Ortalamadan kaç tane standart sapma değeri saptığını belirtir. • Birbirinden farklı ölçü birimlerinin karşılaştırılmasında kullanılır. • Z-score bütün veri yığınlarındaki birimlerin, ortak bir birim aralığına yığılmasını sağlar
  • 10. Farklı Ölçü Birimleri Kullanan Değişkenlerin Karşılaştırılması • SAT skorunun, ACT skoru ile karşılaştırılması örneği: o Mary’nin ACT puanı 26. o Jason’ın SAT puanı 900 olduğunu varsayalım o Ortalama SAT puanı 1000 ve Standart Sapması 100 puandır. o Ortalama ACT puanı 22 ve Standart Sapması 2 puandır.
  • 11. Z-Skor Hesabı Jason: Z (900-1000)/100= -1 Mary: Z(26-22)/2= +2 • Jason’ın puanı 1 standard sapma kadar ortalama SAT puanının altında, • Mary’nin puanı 2 standard sapma kadar ortalama ACT puanının üzerinde, • Buna göre Mary’nin daha başarılı olduğunu söyleyebiliriz.
  • 12. Z-Skor Eğrisi 68% 95% 99%
  • 13. Eğrinin Yorumlanması • Herhangi bir normal değerlerdeki değişken için: o Verilerin %50’si ortalamanın üzerinde, %50 si ortalamanın altındadır. o Verilerin yaklaşık %68’si ortalamadan (+,-) 1 S.S uzaklıktadır. o Verilerin yaklaşık %95’i ortalamadan (+,-) 2 S.S uzaklıktadır. o Verilerin %99.7’si ortalamadan (+,-) 3 S.S uzaklıktadır.
  • 15. Öğrenci NO Notu 70702010 55 70702011 45 70702012 15 70702013 23 70702014 45 70702015 85 70702016 67 70702017 77 70702018 72 70702019 95 70702020 60 70702021 50 70702022 55 70702023 35 70702024 90
  • 16.
  • 17. Öğrenci No Notu Z-Skor 70702010 55 -0,124236771 70702011 45 -0,548253053 70702012 15 -1,8203019 70702013 23 -1,481088874 70702014 45 -0,548253053 70702015 85 1,147812076 70702016 67 0,384582768 70702017 77 0,80859905 70702018 72 0,596590909 70702019 95 1,571828358 70702020 60 0,08777137 70702021 50 -0,336244912 70702022 55 -0,124236771 70702023 35 -0,972269335 70702024 90 1,359820217 Ortalama Standart Sapma 57,93 23,584
  • 19. Para Birimi Para Değeri Dolar 5 Dolar 15 TL 20 TL 30 Euro 25 Euro 10 Euro 60 Dolar 120 TL 50
  • 20.
  • 21. Para Birimi Para Değeri Z-Skor Dolar 5 -0,897718091 Dolar 15 1,454960854 TL 20 1,594271544 TL 30 1,872892926 Euro 25 1,733582235 Euro 10 1,315650163 Euro 60 2,70875707 Dolar 120 4,380485358 TL 50 2,430135689 Ortalama Standart Sapma 37,22 35,891
  • 22. YORUMLAMA • Böylece farklı birimler arasındaki değerlerin standartlaştırılmasında kullandık. • Z-Skorda bulduğumuz sonuçStandart Sapmanın kaç katı kadar aşağısında veya yukarısında olduğunu gösterir. • Z-Skor’u Standart Sapma ile çarpıp,Ortalama ile toplatırsak Ham değerimize ulaşmış oluruz.
  • 23. TEŞEKKÜR • Marmara Üniversitesi Ekonometri Bölümü Öğretim Üyesi Sn. Prof. Dr. ŞAHAMET BÜLBÜL’e Teşekkürlerimizi bir borç biliriz.
  • 24. PROJE ÇALIŞANLARI • 070702006 MUSTAFA GÖÇMEN • 090702088 MUSTAFA ÇİLESİZ • 060702013 R.GÖKSU KARA