标准分是指通过原始分转化而得到的一种地位量数,它反映考生成绩在全体考生成绩中的位置。因此,无论试题难或易,无论整体原始分偏高或偏低,整体标准分都没有什么变化。
根据教育统计学的原理,标准分Z是原始分与平均分的离差以标准差为单位的分数,用公式表示为(右上角)
为该次考试中全体考生的平均分;X为该次考试中考生个人所得的原始分;S为该次考试分数的标准差。
标准分有如下性质: ⑴平均值为0,标准差为1;
⑵分数之间等距,可以作加减运算;
⑶原始分转换为标准分是线性转换,不会改变原始分的分布形状,也不改变原来分数的位置次序。
通过转换后得到的标准分Z在一般情况下都带小数,而且会出现负值,实际使用时不太方便,所以还要对Z分数进行线性变换(T变换):
这就是我们通常所说的标准分。这种标准分的平均值为500,也就是说,如果某考生的标准分为500,则该生的成绩处于此次考试的中间位置。
当然,这是在假定原始分呈正态分布的前提下进行的。如果原始分的分布不符合正态分布的要求,则要先进行正态化处理,再转换为标准分,转换后的分数称为正态化标准分,这就是我们所称的标准分数。
标准差(Standard Deviation)
也称均方差(mean square error)
各数据偏离平均数的距离(离均差)的平均数,它是离差平方和平均后的方根。用σ表示。因此,标准差也是一种平均数
标准差是方差的算术平方根。
标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的,标准差未必相同。
例如,A、B两组各有6位学生参加同一次语文测验,A组的分数为95、85、75、65、55、45,B组的分数为73、72、71、69、68、67。这两组的平均数都是70,但A组的标准差为17.08分,B组的标准差为2.16分,说明A组学生之间的差距要比B组学生之间的差距大得多。
标准差也被称为标准偏差,或者实验标准差。
关于这个函数在EXCEL中的STDEVP函数有详细描述,EXCEL中文版里面就是用的“标准偏差”字样。但我国的中文教材等通常还是使用的是“标准差”。
公式如图。
P.S.
在EXCEL中STDEVP函数就是下面评论所说的另外一种标准差,也就是总体标准差。在繁体中文的一些地方可能叫做“母体标准差”
因为有两个定义,用在不同的场合:
如是总体,标准差公式根号内除以n,
如是样本,标准差公式根号内除以(n-1),
因为我们大量接触的是样本,所以普遍使用根号内除以(n-1),
外汇术语:
标准差指统计上用于衡量一组数值中某一数值与其平均值差异程度的指标。标准差被用来评估价格可能的变化或波动程度。标准差越大,价格波动的范围就越广,股票等金融工具表现的波动就越大。
阐述及应用
简单来说,标准差是一组数值自平均值分散开来的程度的一种测量观念。一个较大的标准差,代表大部分的数值和其平均值之间差异较大;一个较小的标准差,代表这些数值较接近平均值。
例如,两组数的集合 {0, 5, 9, 14} 和 {5, 6, 8, 9}
其平均值都是 7 ,但第二个集合具有较小的标准差。
标准差可以当作不确定性的一种测量。例如在物理科学中,做重复性测量时,测量数值集合的标准差代表这些测量的精确度。当要决定测量值是否符合预测值,测量值的标准差占有决定性重要角色:如果测量平均值与预测值相差太远(同时与标准差数值做比较),则认为测量值与预测值互相矛盾。这很容易理解,因为如果测量值都落在一定数值范围之外,可以合理推论预测值是否正确。
标准差应用於投资上,可作为量度回报稳定性的指标。标准差数值越大,代表回报远离过去平均数值,回报较不稳定故风险越高。相反,标准差数值越细,代表回报较为稳定,风险亦较小。
样本标准差
在真实世界中,除非在某些特殊情况下,找到一个总体的真实的标准差是不现实的。大多数情况下,总体标准差是通过随机抽取一定量的样本并计算样本标准差估计的。
具体计算方法为: 一、计算标准差:((考生1的成绩-平均分)2+(考生2的成绩-平均分)2+……+(考生n的成绩-平均分)2)÷n然后把上面的结果开平方。 得到的标准差是个平均数,它反映的是一组数值的离散程度。 二、计算标准分:((某考生的成绩-平均分)÷标准差)×100+500 后面的乘100是为了避免出现小数,加500是为了避免出现负数。这样得出的结果更利于计算。