মাইক্রোসফ্ট এক্সেল ব্যবহার করে কীভাবে জেড স্কোর গণনা করা যায়
একটি জেড-স্কোর একটি পরিসংখ্যানগত মান যা আপনাকে জানায় যে কোনও নির্দিষ্ট মান পুরো ডেটা সেট সেট থেকে কতগুলি মানিক বিচ্যুতি ঘটে। আপনি আপনার ডেটার গড় এবং স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি গণনা করার জন্য গড় এবং STDEV.S বা STDEV.P সূত্রগুলি ব্যবহার করতে পারেন এবং তারপরে প্রতিটি মানের জেড-স্কোর নির্ধারণ করতে এই ফলাফলগুলি ব্যবহার করতে পারেন।
একটি জেড-স্কোর কী এবং অ্যাভারেজ, এসটিডিইভি.এস এবং এসটিডিইভি.পি ফাংশনগুলি কী করে?
একটি জেড-স্কোর দুটি ভিন্ন ডেটা সেট থেকে মানগুলির তুলনা করার একটি সহজ উপায়। এটিকে ডেটা পয়েন্ট মিথ্যা বলতে গড় থেকে দূরে স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতির সংখ্যা হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়। সাধারণ সূত্রটি দেখতে এইরকম:
= (ডেটাপয়েন্ট-অ্যাভারেজ (ডেটাসেট)) / এসটিডিইভি (ডেটাসেট)
পরিষ্কার করার জন্য এখানে একটি উদাহরণ রয়েছে। বলুন যে আপনি বিভিন্ন শিক্ষক দ্বারা শেখানো দুটি বীজগণিতের পরীক্ষার ফলাফলের তুলনা করতে চেয়েছিলেন। আপনি জানেন যে প্রথম শিক্ষার্থী একটি ক্লাসে চূড়ান্ত পরীক্ষায় একটি 95% পেয়েছিল, এবং অন্য শ্রেণির শিক্ষার্থী ৮ 87% অর্জন করেছিল।
প্রথম নজরে, 95% গ্রেড আরও চিত্তাকর্ষক, কিন্তু দ্বিতীয় শ্রেণির শিক্ষক আরও কঠিন পরীক্ষা দিলে কী হবে? আপনি প্রতিটি ক্লাসের গড় স্কোর এবং প্রতিটি ক্লাসে স্কোরগুলির মানক বিচ্যুতির ভিত্তিতে প্রতিটি শিক্ষার্থীর স্কোরের জেড-স্কোর গণনা করতে পারেন। দুই শিক্ষার্থীর জেড-স্কোরের তুলনা করলে প্রকাশ পাওয়া যেত যে the ৮% স্কোর অর্জনকারী শিক্ষার্থী তাদের ক্লাসের বাকী তুলনায় %৮% স্কোর অর্জনকারী শিক্ষার্থীর তুলনায় তাদের ক্লাসের তুলনায় ভাল করেছে।
আপনার প্রথম পরিসংখ্যানের মানটি প্রয়োজন যা হ'ল 'গড়' এবং এক্সেলের "গড়" ফাংশনটি সেই মানটি গণনা করে। এটি কেবলমাত্র একটি ঘর পরিসরে সমস্ত মান যুক্ত করে এবং সংখ্যাসূচক মান যুক্ত কোষের সংখ্যা দ্বারা এটি যোগ করে (এটি ফাঁকা ঘরকে উপেক্ষা করে)।
আমাদের অন্যান্য পরিসংখ্যানগত মানটি প্রয়োজন যা হ'ল 'স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি' এবং কিছুটা ভিন্ন উপায়ে স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি গণনা করার জন্য এক্সেলের দুটি পৃথক ফাংশন রয়েছে।
এক্সেলের পূর্ববর্তী সংস্করণগুলিতে কেবল "এসটিডিইভি" ফাংশন ছিল যা তথ্যকে জনসংখ্যার একটি 'নমুনা' হিসাবে গণ্য করার সময় মানক বিচ্যুতি গণনা করে। এক্সেল 2010 স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি গণনা করে এমন দুটি ফাংশনকে বিভক্ত করে:
- STDEV.S: এই ফাংশনটি আগের "এসটিডিইভি" ফাংশনের সাথে সমান। এটি জনসংখ্যার একটি "নমুনা" হিসাবে ডেটাটিকে আচরণ করার সময় মানক বিচ্যুতি গণনা করে। জনসংখ্যার একটি নমুনা হতে পারে কোনও গবেষণা প্রকল্পের জন্য সংগ্রহ করা বিশেষ মশার মতো গাড়ি বা গাড়ি যেগুলি আলাদা করে রাখা হয়েছিল এবং ক্র্যাশ সুরক্ষা পরীক্ষার জন্য ব্যবহৃত হয়েছিল।
- STDEV.P: সম্পূর্ণ জনসংখ্যার হিসাবে ডেটা ট্রিট করার সময় এই ফাংশনটি স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি গণনা করে। একটি সম্পূর্ণ জনসংখ্যা পৃথিবীর সমস্ত মশা বা একটি নির্দিষ্ট মডেলের উত্পাদনের প্রতিটি গাড়ীর মতো কিছু হবে।
আপনি যা চয়ন করেন তা আপনার ডেটা সেটের উপর ভিত্তি করে। পার্থক্যটি সাধারণত ছোট হবে তবে একই উপায়ে সেট করার জন্য "STDEV.P" ফাংশনের ফলাফল সর্বদা ছোট হবে। ডেটাতে আরও পরিবর্তনশীলতা রয়েছে এটি ধরে নেওয়া আরও রক্ষণশীল পন্থা।
আসুন একটি উদাহরণ দেখুন
আমাদের উদাহরণস্বরূপ, "গড়," "STDEV.S," এবং "STDEV.P" ফাংশনগুলির ফলাফলগুলি সংরক্ষণ করার জন্য আমাদের দুটি কলাম ("মান" এবং "জেড-স্কোর") এবং তিনটি "সহায়ক" কক্ষ রয়েছে। "মানগুলি" কলামটিতে পাঁচটি কেন্দ্রিক দশটি এলোমেলো সংখ্যা রয়েছে এবং "জেড-স্কোর" কলামটি যেখানে আমরা 'সহায়ক' কোষগুলিতে সঞ্চিত ফলাফলগুলি ব্যবহার করে জেড-স্কোর গণনা করব।
প্রথমে আমরা "গড়" ফাংশনটি ব্যবহার করে মানগুলির গড় গণনা করব। আপনি "গড়" ফাংশনের ফলাফল সংরক্ষণ করবেন এমন ঘরটি নির্বাচন করুন।
নিম্নলিখিত সূত্র টাইপ করুন এবং টিপুন প্রবেশ করান অথবা - "সূত্রগুলি" মেনু ব্যবহার করুন।
= গড় (E2: E13)
"সূত্র" মেনুটির মাধ্যমে ফাংশনটি অ্যাক্সেস করতে, "আরও কার্যকারিতা" ড্রপ-ডাউন নির্বাচন করুন, "পরিসংখ্যান" বিকল্পটি নির্বাচন করুন এবং তারপরে "গড়" এ ক্লিক করুন।
ফাংশন আর্গুমেন্ট উইন্ডোতে, "সংখ্যা 1" ক্ষেত্রের ইনপুট হিসাবে "মানগুলি" কলামের সমস্ত ঘর নির্বাচন করুন। আপনাকে "সংখ্যা 2" ক্ষেত্র সম্পর্কে চিন্তা করার দরকার নেই।
এখন "ঠিক আছে" টিপুন।
এরপরে, আমাদের "STDEV.S" বা "STDEV.P" ফাংশনটি ব্যবহার করে মানগুলির মানক বিচ্যুতি গণনা করতে হবে। এই উদাহরণে, আমরা আপনাকে "STDEV.S" দিয়ে শুরু করে কীভাবে উভয় মান গণনা করব তা দেখাব। ফলাফলটি সংরক্ষণ করা হবে এমন ঘর নির্বাচন করুন।
"STDEV.S" ফাংশনটি ব্যবহার করে স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি গণনা করতে, এই সূত্রটিতে টাইপ করুন এবং এন্টার টিপুন (বা "সূত্রগুলি" মেনু দিয়ে এটি অ্যাক্সেস করুন)।
= STDEV.S (E3: E12)
"সূত্র" মেনুটির মাধ্যমে ফাংশনটি অ্যাক্সেস করতে, "আরও কার্যকারিতা" ড্রপ-ডাউন নির্বাচন করুন, "পরিসংখ্যান" বিকল্পটি নির্বাচন করুন, কিছুটা নিচে স্ক্রোল করুন এবং তারপরে "STDEV.S" কমান্ডটি ক্লিক করুন।
ফাংশন আর্গুমেন্ট উইন্ডোতে, "সংখ্যা 1" ক্ষেত্রের ইনপুট হিসাবে "মানগুলি" কলামের সমস্ত ঘর নির্বাচন করুন। আপনার এখানে "সংখ্যা 2" ক্ষেত্র সম্পর্কে চিন্তা করার দরকার নেই।
এখন "ঠিক আছে" টিপুন।
এরপরে, আমরা "STDEV.P" ফাংশনটি ব্যবহার করে স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি গণনা করব। ফলাফলটি সংরক্ষণ করা হবে এমন ঘর নির্বাচন করুন।
"STDEV.P" ফাংশনটি ব্যবহার করে স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি গণনা করতে, এই সূত্রটিতে টাইপ করুন এবং এন্টার টিপুন (বা "সূত্রগুলি" মেনু দিয়ে এটি অ্যাক্সেস করুন)।
= STDEV.P (E3: E12)
"সূত্রগুলি" মেনুটির মাধ্যমে ফাংশনটি অ্যাক্সেস করতে, "আরও কার্যকারিতা" ড্রপ-ডাউন নির্বাচন করুন, "পরিসংখ্যান" বিকল্পটি নির্বাচন করুন, কিছুটা নিচে স্ক্রোল করুন এবং তারপরে "STDEV.P" সূত্রটি ক্লিক করুন।
ফাংশন আর্গুমেন্ট উইন্ডোতে, "সংখ্যা 1" ক্ষেত্রের ইনপুট হিসাবে "মানগুলি" কলামের সমস্ত ঘর নির্বাচন করুন। আবার, আপনাকে "সংখ্যা 2" ক্ষেত্র সম্পর্কে চিন্তা করার দরকার নেই।
এখন "ঠিক আছে" টিপুন।
এখন যেহেতু আমরা আমাদের ডেটার গড় এবং স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি গণনা করেছি, জেড-স্কোর গণনা করার জন্য আমাদের যা দরকার তা আমাদের কাছে রয়েছে। আমরা একটি সাধারণ সূত্র ব্যবহার করতে পারি যা "AVERAGE" এবং "STDEV.S" বা "STDEV.P" ফাংশনের ফলাফল সম্বলিত কক্ষগুলি উল্লেখ করে।
"জেড-স্কোর" কলামে প্রথম ঘরটি নির্বাচন করুন। এই উদাহরণের জন্য আমরা "STDEV.S" ফাংশনের ফলাফলটি ব্যবহার করব, তবে আপনি ফলাফলটি "STDEV.P" থেকেও ব্যবহার করতে পারেন।
নিম্নলিখিত সূত্রটি টাইপ করুন এবং এন্টার টিপুন:
= (ই 3- $ জি $ 3) / $ এইচ $ 3
বিকল্পভাবে, আপনি টাইপ না করে সূত্রটি প্রবেশের জন্য নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি ব্যবহার করতে পারেন:
- সেল এফ 3 ক্লিক করুন এবং টাইপ করুন
=( - E3 ঘরটি নির্বাচন করুন। (আপনি টিপতে পারেন বাম-তীর-কী একবার বা মাউস ব্যবহার করুন)
- বিয়োগ চিহ্নটি টাইপ করুন
- - ঘর জি 3 নির্বাচন করুন তারপরে টিপুন এফ 4 ঘরের একটি ‘পরম’ রেফারেন্স তৈরি করতে "$" অক্ষর যুক্ত করতে (এটি "G3"> এর মাধ্যমে চক্র হবে)$জি$3 “>“ জি$3″ > “$G3 “>" G3 "যদি আপনি টিপতে থাকেন তবে এফ 4)
- প্রকার
)/ - H3 ঘরটি নির্বাচন করুন (বা যদি আপনি "STDEV.P" ব্যবহার করছেন তবে আই 3) টিপুন এবং টিপুন এফ 4 দুটি "$" অক্ষর যুক্ত করতে।
- এন্টার চাপুন
জেড-স্কোর প্রথম মানের জন্য গণনা করা হয়েছে। এটি গড়ের নীচে 0.15945 স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি। ফলাফলগুলি যাচাই করতে, আপনি এই ফলাফল (6.271629 * -0.15945) দ্বারা স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতিকে গুণ করতে পারেন এবং ফলাফলটি মান এবং গড়ের (499-500) পার্থক্যের সমান কিনা তা পরীক্ষা করতে পারেন। উভয় ফলাফল সমান, তাই মানটি বোঝায়।
আসুন বাকি মানগুলির জেড-স্কোর গণনা করি। সূত্রযুক্ত কক্ষটি শুরু করে পুরো ‘জেড-স্কোর’ কলামটি হাইলাইট করুন।
সিটিআরএল + ডি টিপুন, যা নীচে অন্য সমস্ত নির্বাচিত ঘরের মধ্যে উপরের ঘরটিতে সূত্রটি অনুলিপি করে।
এখন সূত্রটি সমস্ত কক্ষে "ভরাট ডাউন" হয়ে গেছে এবং প্রতিটি "$" অক্ষরের কারণে সর্বদা সঠিক "গড়" এবং "STDEV.S" বা "STDEV.P" কক্ষগুলি উল্লেখ করবে। আপনি যদি ত্রুটিগুলি পান তবে ফিরে যান এবং নিশ্চিত করুন যে "$" অক্ষরগুলি আপনি প্রবেশ করানো সূত্রে অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
‘সহায়ক’ ঘর ব্যবহার না করে জেড-স্কোর গণনা করা হচ্ছে
সহায়ক কক্ষগুলি "গড়," "STDEV.S," এবং "STDEV.P" ফাংশনগুলির ফলাফলগুলি সংরক্ষণ করে যেমন ফলাফল সংরক্ষণ করে। এগুলি কার্যকর হতে পারে তবে সর্বদা প্রয়োজনীয় হয় না। পরিবর্তে নিম্নলিখিত সাধারণীকৃত সূত্রগুলি ব্যবহার করে একটি জেড-স্কোর গণনা করার সময় আপনি এগুলি পুরোপুরি এড়িয়ে যেতে পারেন।
এখানে একটি "STDEV.S" ফাংশন ব্যবহার করছে:
= (মান-গড় (মান)) / এসটিডিইভি.এস (মান)
এবং একটি "STEV.P" ফাংশন ব্যবহার করছে:
= (মান-গড় (মান)) / এসটিডিইভি.পি (মান)
ফাংশনগুলিতে "মানগুলি" এর জন্য ঘর পরিসীমা প্রবেশের সময়, নিখুঁত রেফারেন্সগুলি (F4 ব্যবহার করে "" $ ") যোগ করার বিষয়ে নিশ্চিত হন যাতে আপনি যখন 'ফিল-ডাউন' করেন তখন আপনি আলাদা আলাদা পরিসরের গড় বা মান বিচ্যুতি গণনা করছেন না প্রতিটি সূত্রে কোষের।
আপনার কাছে যদি একটি বড় ডেটা সেট থাকে তবে এটি সহায়ক কোষগুলি ব্যবহার করা আরও দক্ষ হতে পারে কারণ এটি প্রতিবার "গড়" এবং "STDEV.S" বা "STDEV.P" ফাংশনগুলির ফলাফল গণনা করে না, প্রসেসরের সংস্থানগুলি সংরক্ষণ করে এবং ফলাফলগুলি গণনা করতে সময়টি দ্রুত করা।
এছাড়াও, "ER জি $ 3" সঞ্চয় করতে কম বাইট এবং "গড় ($ E $ 3: $ E $ 12)" এর চেয়ে কম র্যাম লোড করতে লাগে takes এটি গুরুত্বপূর্ণ কারণ এক্সেলের মানক 32-বিট সংস্করণ 2 জিবি র্যামের মধ্যে সীমাবদ্ধ ((৪-বিট সংস্করণটি কতটা র্যাম ব্যবহার করতে পারে তার কোনও সীমাবদ্ধতা নেই)।
