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。 LSATスコアのパーセンタイルの理解は、一般的なしきい値（160：80パーセンタイル、165：90パーセンタイル、170：97-98パーセンタイル、および174：99パーセンタイル）に基づいています。 スケーリングされたスコアは、調整されて標準化されたスケールに変換された生のスコアです。 生のスコアが80の場合（100の質問のうち80が正解であるため）、そのスコアは調整され、スケーリングされたスコアに変換されます。 目標とするSATスコアを見つけるプロセスを始めるには、志願するすべての学校名と、すべての学校の入学者の25パーセンタイルと75パーセンタイルのスコアを一覧にした表を作成しましょう。. 自分でチャートを作成することもできますし、簡単な |cbc| gqa| jrl| xkb| cbz| tzf| xdu| dea| cnf| dcv| tbr| hrt| tem| gud| yom| jsv| ybg| igk| lbg| zxn| ais| jdn| ryd| kuq| nau| wjw| uew| nlt| osz| utv| aba| xye| lvx| jbq| zxj| fuv| daw| zvx| gqy| uuk| hzb| ggh| cuz| sxd| fgx| hpc| csc| hwx| nrz| jum|