A z -score é uma estatística descritiva para determinar quão comum ou extremo uma determinada pontuação é por determinar a sua distância da média em unidades de desvio padrão . Z-scores são calculados subtraindo-se significar a célula de pontuação reais , em seguida, dividindo pelo desvio padrão celular. Ao converter contagens reais para z- escores padronizados (média = 0, desvio padrão = 1) , o que permite aos pesquisadores comparar as pontuações nas escalas com unidades diferentes ( por exemplo, o peso em kilogramas altura vs em polegadas). Embora SPSS não prontamente fornecer escores z em tabelas de estatística descritiva , é fácil de produzir e analisar os escores z , convertendo as variáveis ​​para valores padronizados . Coisas que você precisa
SPSS Statistics Data Editor ( Student Version)
Dataset
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Convertendo variáveis ​​para valores padronizados
um

Sob o título " arquivo " do menu, selecione" Abrir "e " Data " e abra o seu arquivo de dados. Uma vez que ele carrega , clique no menu "Analisar ", selecione " Estatística Descritiva " e depois " Descriptives ".
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Na janela " Descriptives " que aparece , mova suas variáveis ​​de interesse para o " Variable ( s ) " de coluna . Você pode selecionar e analisar múltiplas variáveis ​​de cada vez, e estes podem ser movidos para a coluna "Variável (s) " ou clicando e arrastando ou destacando as variáveis ​​de interesse e clicar sobre o botão de seta.

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Clique no botão "Opções" e garantir que os " desvio padrão . " caixas "Mean" e são selecionados, em seguida, clique em " Continuar". Uma vez fora da janela "Opções ", clique em "Salvar valores padronizados variáveis ​​como " caixa na parte inferior da janela " Descriptives " , em seguida, clique no botão " OK" .
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Embora você será automaticamente levado para a janela "Output" , seus escores z não estão aqui. Para encontrá-los , volte para a janela com o seu conjunto de dados. Você terá agora novas colunas (com " Z [ nome da variável ]" , na parte superior ) , e os valores nessas colunas são z- escores padronizados .
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Se você está interessado em encontrar valores extremos ou comparando os escores de variáveis ​​com diferentes escalas ( entre outras coisas) , analisar as variáveis ​​padronizadas recém-criados , tal como faria os originais.