正規分布における標準化の意味と重要性
標準化(Z-score)は、異なる平均や分散を持つデータを共通の尺度で比較するための基本的な統計手法です。
標準化の数学的定義
$Z = \frac{X - \mu}{\sigma}$
ここで:
- $X$ :元のデータ値
- $\mu$ :母集団の平均
- $\sigma$ :母集団の標準偏差
今回の計算
与えられた情報:$X \sim N(100, 15^2)$、$x = 115$
$z = \frac{115 - 100}{15} = \frac{15}{15} = 1.00$
結果の解釈
$z = 1.00$ は、値115が平均100よりちょうど1標準偏差上に位置することを意味します。
標準化の利点
| Zスコア | 平均からの位置 | 正規分布での意味 |
|---|
| 0 | 平均と同じ | 中央値 |
| 1.00 | 1σ上 | 上位約16% |
| -1.00 | 1σ下 | 下位約16% |
| 2.00 | 2σ上 | 上位約2.5% |