Comment calculer le score Z dans Excel

Étape 1 :Ouvrez votre ensemble de données Excel

Ouvrez le fichier Excel contenant vos données. Assurez-vous que les données sont organisées en colonnes, la première colonne contenant les points de données.

Étape 2 :Trouver la moyenne de la population

La moyenne de la population est la moyenne de tous les points de données de la population. Pour calculer la moyenne de la population dans Excel, utilisez la fonction MOYENNE. La syntaxe de la fonction MOYENNE est :

```

=MOYENNE (plage)

```

où « plage » est la plage de cellules contenant vos données.

Par exemple, si vos données sont comprises dans la plage A1:A10, la formule pour calculer la moyenne de la population serait :

```

=MOYENNE(A1:A10)

```

Le résultat de cette formule sera la moyenne de la population.

Étape 3 : Trouver l'écart type de la population

L'écart type de la population est une mesure de la répartition des données autour de la moyenne de la population. Pour calculer l'écart type de la population dans Excel, utilisez la fonction STDEVP. La syntaxe de la fonction STDEVP est :

```

=STDEVP(plage)

```

où « plage » est la plage de cellules contenant vos données.

Par exemple, si vos données sont comprises dans la plage A1:A10, la formule pour calculer l'écart type de la population serait :

```

=STDEVP(A1:A10)

```

Le résultat de cette formule sera l’écart type de la population.

Étape 4 :Calculer le score Z

Le score Z est calculé en soustrayant la moyenne de la population du point de données, puis en divisant par l'écart type de la population. Dans Excel, vous pouvez calculer le score Z à l'aide de la formule suivante :

```

=(point de données - moyenne de la population) / écart type de la population

```

Par exemple, si vos données sont comprises dans la plage A1:A10, la formule permettant de calculer le score Z pour le premier point de données serait :

```

=(A1 - MOYENNE(A1:A10)) / STDEVP(A1:A10)

```

Le résultat de cette formule sera le score Z pour le premier point de données.

Étape 5 :répétez les étapes 4 pour chaque point de données

Répétez les étapes 4 pour chaque point de données de votre ensemble de données. Les résultats seront les scores Z pour chaque point de données.

Étape 6 :Interpréter les scores Z

Les scores Z peuvent être utilisés pour comparer les points de données à la moyenne de la population. Un score Z de 0 signifie que le point de données est égal à la moyenne de la population. Un score Z positif signifie que le point de données est supérieur à la moyenne de la population, et un score Z négatif signifie que le point de données est inférieur à la moyenne de la population.

Le score Z peut également être utilisé pour déterminer la probabilité d’occurrence d’un point de données. Plus la valeur absolue du score Z est élevée, moins le point de données est susceptible de se produire.