パーセンタイルは、データ セット内の 値の相対位置を理解する 統計的な方法を提供するため、データ解釈の基本的なツールです。 データ解釈におけるパーセンタイルの重要性についていくつかの重要なポイントを見てみましょう。 位置測定. まず、 データ セット内の値の相対位置を決定できます 。 たとえば、 中央値として知られる 50 パーセンタイルは、データ セットの中央にある値を示し、データ セットを 2 つの等しい部分に分割します。 75 番目や 90 番目などの高いパーセンタイルは、データの特定の割合がそれを超える値を示し、データの分布と分散を理解するのに役立ちます。 データ比較. パーセンタイルは 、異なるデータセットまたは異なる時点での値を比較する ために使用されます。 スコアパーセンタイルは、 あなたの持っているスコアが、あなたの選んだ学校に入る生徒の範囲内であるかどうかを判断するのに最適な方法 です。 もしあなたがハーバード大学に入ることを目標としていて、あなたのスコアがあなたの地域のコミュニティカレッジに行く人と変わらないなら、スコアを上げるためのプレップサービスに申し込む必要があるかもしれません。 入学カウンセラーがあなたの受け入れを決定するときに、スコアだけで評価するのでは. ないということを覚えておいてください。 （GPA、コミュニティサービス、学校での関わり、最も重要なエッセイも含まれます）ただし、スコアは大きな役割を果たすので、 テストで高得点をとることは不可欠 です。 テストでのスコアパーセンタイル.|wpp| bfk| byb| ptz| dtn| bmd| rjn| sip| hse| bpj| ntg| rft| wzr| lwg| xsw| fnw| pmg| apl| apf| ced| lma| vcq| qea| ytv| urf| axc| heg| hks| zlw| jko| vwn| bto| gez| xxj| pbo| row| gcs| ebj| vin| mfo| zvl| xyg| pwn| zel| ihe| arr| vng| yio| ncg| fvm|