Dans les calculs de probabilité statistique, le score z est d'une importance capitale. Les distributions de données et les valeurs aberrantes dans un ensemble de données peuvent être déterminées à l'aide de ce terme. Il est possible de les déterminer manuellement à partir d'un ensemble de données. Si vous disposez d'un ensemble de données plus important, plusieurs outils sont à votre disposition, dont Excel. Si vous recherchez des astuces spéciales pour trouver les valeurs aberrantes à l'aide du score z dans Excel,vous êtes au bon endroit. Cet article aborde toutes les étapes de la méthode permettant de trouver les valeurs aberrantes à l'aide du score z. Suivons le guide complet pour apprendre tout cela.

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Téléchargez ce cahier d'exercices pour vous exercer pendant que vous lisez cet article. Il contient tous les ensembles de données dans différentes feuilles de calcul pour une compréhension claire. Essayez-vous pendant que vous suivez le processus étape par étape.

Qu'est-ce que le score Z ?

En statistique, le score z représente l'écart-type de la population pour un point de données particulier. Cette mesure nous indique à quel point une valeur spécifique est éloignée de la moyenne d'un ensemble par rapport à son écart-type (l'écart-type est la valeur efficace de tous les points différents et de la moyenne). La formule mathématique du score z est la suivante

Où,

Z = score z

X =valeur observée

x̅ = valeur moyenne

σ = écart-type

Qu'est-ce qu'une valeur aberrante ?

Les valeurs aberrantes sont des valeurs qui sont significativement différentes des autres valeurs dans un ensemble de données. Une autre façon de le dire est qu'une valeur aberrante est une valeur qui est beaucoup plus élevée ou plus basse que la moyenne et la médiane de l'ensemble de données. Dans un graphique Excel, vous pouvez considérer les points de données qui restent très éloignés des autres points de données comme des valeurs aberrantes. Par exemple, considérez un scénario dans lequel vous avez un total de points marqués par 5Les points marqués sont 1600, 1400, 300 et 1500. Maintenant, si vous tracez un graphique dans Excel, vous verrez que le point 300 est très éloigné des autres. Donc, dans ce cas, 3000 est la valeur aberrante.

Une valeur aberrante est considérée comme une valeur de score z située dans la fourchette suivante 3 à -3 car ces valeurs sont assez éloignées de la valeur de la moyenne.

Procédure pas à pas pour trouver les valeurs aberrantes à l'aide du score Z dans Excel

Dans la section suivante, nous allons utiliser une méthode efficace et délicate pour trouver les valeurs aberrantes à l'aide du score z dans Excel. Nous allons déterminer le score z de l'échantillon en calculant la moyenne et les écarts types de tous les nombres, puis nous trouverons les valeurs aberrantes de chaque observation. Cette section fournit de nombreux détails sur cette méthode. Vous devriez apprendre et appliquer toutes ces méthodes pour améliorer votreNous utilisons l'outil d'évaluation de l'efficacité du système de gestion de l'information Microsoft Office 365 ici, mais vous pouvez utiliser toute autre version selon votre préférence.

Étape 1 : Calculer la moyenne de l'ensemble de données

Pour commencer, nous allons trouver la moyenne de l'ensemble de données, ce qui nous aidera à déterminer l'écart-type et le score z. Pour cela, nous utilisons les méthodes suivantes la fonction MOYENNE pour déterminer la moyenne de l'observation. Cette fonction prend une série d'arguments ou une plage de valeurs et renvoie leur moyenne. Parcourons les étapes du calcul de la moyenne de l'ensemble de données.

• Tout d'abord, sélectionnez la plage de cellules et tapez la formule suivante dans la cellule H4 .

=MOYENNE(C5:C20)

• Ensuite, appuyez sur Entrez .
• Par conséquent, vous obtiendrez la valeur moyenne de toutes les données.

Lire la suite : Comment trouver les valeurs aberrantes avec l'écart-type dans Excel (avec des étapes rapides)

Étape 2 : Estimation de l'écart-type

Maintenant, nous allons estimer l'écart-type. Nous allons utiliser la fonction STDEV.P pour déterminer les écarts types de l'ensemble de données. Cette fonction renvoie l'écart type d'une série de nombres ou d'une plage de valeurs qu'elle prend comme arguments. Parcourons les étapes de l'estimation de l'écart type.

• Tout d'abord, sélectionnez la plage de cellules et tapez la formule suivante dans la cellule H5 .

=STDEV.P(C5:C20)

• Ensuite, appuyez sur Entrez .
• En conséquence, vous aurez la valeur de l'écart-type pour toutes les données.

Lire la suite : Comment calculer les valeurs aberrantes dans Excel (5 méthodes simples)

Étape 3 : évaluer le score Z

Maintenant, nous allons évaluer le score z. Pour déterminer le score z des valeurs, nous avons d'abord besoin de la différence de la valeur par rapport à la moyenne, puis nous la divisons par l'écart type selon la formule. Parcourons les étapes pour estimer le score z.

• Tout d'abord, pour évaluer le score z, vous devez taper la formule suivante dans la cellule D5 .

=(C5-$H$4)/$H$5

• Ensuite, appuyez sur Entrez .
• En conséquence, vous aurez le score z pour la première valeur de l'ensemble de données.

• Ensuite, faites glisser le Poignée de remplissage pour remplir le reste des cellules de la colonne avec la formule.
• En conséquence, vous obtiendrez le score z pour toutes les entrées de l'ensemble de données.

• Dans notre jeu de données, la valeur moyenne est de 113.875 et l'écart-type est 100.21 Maintenant, si nous considérons la valeur spécifique de $79 le score z pour cette valeur est -0.347 ce qui signifie $79 est 0.347 écarts types en dessous de la moyenne ou de la valeur moyenne.
• Dans un autre cas, lorsque la valeur est $500 nous obtenons un score z de 3.85 C'est-à-dire $500 est 3.85 écarts types au-dessus de la valeur moyenne.

Lire la suite : Comment trouver les valeurs aberrantes dans une analyse de régression en Excel (3 méthodes simples)

Étape 4 : Trouver les valeurs aberrantes de l'ensemble de données

Nous allons maintenant rechercher les valeurs aberrantes dans notre ensemble de données. Une valeur aberrante est considérée comme une valeur de score z dans la plage de 3 à -3 Comme mentionné ci-dessus, nous allons parcourir les étapes pour trouver les valeurs aberrantes dans l'ensemble de données. Ici, nous allons utiliser la fonction OR pour déterminer si les valeurs de l'ensemble de données contiennent des valeurs aberrantes ou non. Si l'une des valeurs de l'intervalle satisfait à la condition, le résultat sera le suivant VRAI.

• Tout d'abord, pour trouver les valeurs aberrantes, vous devez saisir la formule suivante dans la cellule E5 .

=OR((D53))

• Ensuite, appuyez sur Entrez .
• En conséquence, vous découvrirez si la première valeur contient des valeurs aberrantes ou non dans l'ensemble de données.

• Ensuite, faites glisser le Poignée de remplissage pour remplir le reste des cellules de la colonne avec la formule.
• Par conséquent, vous serez en mesure de savoir si les valeurs de l'ensemble de données contiennent des valeurs aberrantes ou non, comme indiqué ci-dessous.

Dans l'ensemble de données ci-dessus, nous pouvons voir que le score z d'un seul id est supérieur à la valeur de 3. C'est pourquoi nous n'obtenons qu'une seule valeur aberrante.

Maintenant, nous allons montrer les valeurs aberrantes à l'aide d'une méthode Diffuser Nous devons suivre le processus suivant :

• Tout d'abord, sélectionnez la plage des cellules C5:D20 .
• Ensuite, allez dans le Insérer Sélectionnez Insérez un diagramme de dispersion (X, Y) ou un diagramme à bulles, et enfin, sélectionnez Diffuser .

• En conséquence, vous obtiendrez le tableau suivant.

• Pour modifier le style de graphique, sélectionnez Graphique Design et ensuite, sélectionnez votre Style 9 de l'option Styles de graphiques groupe.

• En conséquence, vous obtiendrez ce qui suit Diffuser graphique.

Lire la suite : Comment trouver les valeurs aberrantes dans Excel (5 façons utiles)

Conclusion

C'est la fin de la session d'aujourd'hui. Je crois fermement qu'à partir de maintenant, vous serez en mesure de trouver les valeurs aberrantes en utilisant le score z dans Excel. Si vous avez des questions ou des recommandations, veuillez les partager dans la section des commentaires ci-dessous.

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