Z Score adalah salah satu bentuk transformasi data yang sangat sering dipergunakan. Z Score adalah suatu ukurang yang menentukan seberapa jauh suatu data dengan nilai rata-ratanya dalam satuan standar deviasinya. Z Score dihitung dengan persamaan sebagai berikut:
Z Score = (X - Mean)/Standard deviasi
Berikut adalah simulasi dengan 25 data seperti pada gambar di bawah ini dengan Microsoft Excel:
![]() |
Contoh Tabulasi Data dengan Mean dan Standard Deviasi |
Dari 25 data di atas, dicari nilai rata-rata dengan formulai AVERAGE yaitu sebesar 127,65. Sedangkan Standard Deviasi dihitung dengan menu STDEV, tanpa huruf P di belakang. Jika dengan P maka yang dihitung adalah standard deviasi populasi. Di sini kita menggunakan yang sampel. Anda bisa mempelajari perhitungan varians dengan Microsoft Excel lebih lanjut.
Setelah itu masing-masing data dihitung dengan rumus di atas sehingga diperoleh hasil sebagai berikut:
![]() |
Perhitungan Nilai Z Score |
Tampak bahwa persamaan formula yang dipergunakan diberikan tanda $ agar bisa ditarik atau di copas dengan Microsoft Excel. Kolom paling kanan adalah nilai Z Score.
Nilai Z Score yang besar menunjukkan bahwa data itu jauh dari nilai rata-rata dan sangat mungkin merupakan data outliers. Jadi nilai Z Score juga dapat dipergunakan untuk melakukan trimming data outlier. Juga banyak penggunaan yang lain yang mungkin terlalu banyak untuk disebutkan satu persatu.
Sedangkan jika menggunakan SPSS maka pilih Analyze, lalu pilih Descriptive Statistics lalu klik pada Descriptives seperti pada gambar di bawah:
![]() |
Menu Analisis Deskriptif |
Tidak ada komentar:
Posting Komentar
Baca dulu sebelum tulis komentar:
Sebelum menuliskan pertanyaan, mohon disimak tanya jawab yang ada terlebih dahulu. Pertanyaan yang sama atau senada biasanya tidak terjawab. Untuk pengguna Blogger mohon profil diaktifkan agar tidak menjadi dead link. Atau simak dulu di Mengapa Pertanyaan Saya Tidak Dijawab?
Simak juga Channel kami di Statistik TV
Komentar akan kami moderasi dulu sebelum ditampilkan. Aktifkan Akun Google Anda.
Terima kasih.