Z-Score နှင့် စံသွေဖည်ခြင်း တွက်စက်

ဒေတာအစုအဝေးတစ်ခု၏ ပျမ်းမျှတန်ဖိုး၊ စံသွေဖည်ခြင်းနှင့် တန်ဖိုးတစ်ခုစီ၏ z-score များကို ရယူရန် ၎င်းကို ကူးယူထည့်သွင်းပါ သို့မဟုတ် ပုံမှန်ခုံးကွေး ဖြစ်နိုင်ခြေများဖြင့် z = (x − μ) / σ ရှိ မသိကိန်းတစ်ခုကို ဖြေရှင်းပါ။

ထည့်သွင်းမှု

တန်ဖိုးများကို ကွက်လပ်၊ ကော်မာ သို့မဟုတ် စာကြောင်းအသစ်များဖြင့် ခြားပေးပါ။ ဒသမကိန်းများအတွက် 82.5 ကဲ့သို့ အစက်ကို သုံးပါ။
စံသွေဖည်ခြင်း

ရလဒ်များ

နမူနာ စံသွေဖည်ခြင်း s

တန်ဖိုးတစ်ခုစီ၏ Z-score

တန်ဖိုးx − ပျမ်းမျှတန်ဖိုးz

ပုံသေနည်းနှင့် အစားထိုးတွက်ချက်ပုံ

σ = √[ Σ(x − μ)² ÷ n ]

s = √[ Σ(x − x̄)² ÷ (n − 1) ]

z = (x − μ) ÷ σ

    တန်ဖိုးများ၏ ပြန့်ကျဲမှုနှင့် z-score တစ်ခုစီကို ကြည့်ရှုရန် တန်ဖိုးများကို ကူးယူထည့်သွင်းပါ။

    သင်၏ ဒေတာများနှင့် တွက်ချက်မှုများသည် ဤဘရောက်ဆာထဲတွင်သာ ရှိနေမည်ဖြစ်ပြီး မည်သည့်အခါမျှ အပ်လုဒ်တင်မည် မဟုတ်ပါ။

    အမေးအဖြေ

    ကျွန်ုပ်သည် n အစား n − 1 နှင့် မည်သည့်အချိန်တွင် စားသင့်ပါသလဲ။

    သင့်တန်ဖိုးများသည် ပိုမိုကြီးမားသောအုပ်စုတစ်ခုမှ ရယူထားသော နမူနာတစ်ခုဖြစ်ပြီး ထိုအုပ်စု၏ ပြန့်ကျဲမှုကို ခန့်မှန်းလိုပါက n − 1 (နမူနာ စံသွေဖည်ခြင်း s) နှင့် စားပါ — ပိုမိုငယ်သော ပိုင်းခြေသည် နမူနာတစ်ခုတွင် ရှိတတ်သော အောက်ဘက်သို့ တိမ်းစောင်းမှုကို ပြုပြင်ပေးပါသည်။ သင်ထည့်သွင်းလိုက်သော တန်ဖိုးများသည် သင်စိတ်ဝင်စားသော အုပ်စုတစ်ခုလုံးဖြစ်ပါက n (လူဦးရေ စံသွေဖည်ခြင်း σ) နှင့် စားပါ။ တန်ဖိုးတစ်ခုစီကို ရွေးချယ်ထားသော ပြန့်ကျဲမှုနှင့် စားရသောကြောင့် z-score များသည်လည်း ထိုရွေးချယ်မှုအတိုင်း လုပ်ဆောင်ပါမည်။

    z-score များသည် ကျွန်ုပ်၏ဒေတာများကို ပုံမှန်ပျံ့နှံ့ခြင်းရှိသည်ဟု ယူဆပါသလား။

    မဟုတ်ပါ။ z-score ဆိုသည်မှာ တန်ဖိုးတစ်ခုသည် ပျမ်းမျှတန်ဖိုးမှ စံသွေဖည်ခြင်း မည်မျှအကွာတွင် ရှိနေသည်ကို စကေးပြန်ညှိခြင်းသာဖြစ်ပြီး ၎င်းကို သုညမဟုတ်သော ပြန့်ကျဲမှုရှိသည့် မည်သည့်ဒေတာအစုအဝေးအတွက်မဆို သတ်မှတ်နိုင်ပါသည်။ အကျဉ်းချုပ်မုဒ်ရှိ ဖြစ်နိုင်ခြေများသည် ပုံမှန်ပျံ့နှံ့ခြင်းရှိသည်ဟု ယူဆထားသော အစိတ်အပိုင်းသာ ဖြစ်သည်၊ စောင်းနေသော ဒေတာများအတွက်မူ z ထက်ကျော်လွန်သော တန်ဖိုးများ၏ အမှန်တကယ်ဝေစုသည် ခုံးကွေးမျဉ်းက ပြသထားသည်နှင့် ကွဲပြားနိုင်ပါသည်။

    တန်ဖိုးအားလုံး ထပ်တူညီနေချိန်တွင် z-score များကို အဘယ်ကြောင့် သတ်မှတ်၍မရသနည်း။

    z-score သည် စံသွေဖည်ခြင်းနှင့် စားခြင်းဖြစ်သည်။ ထပ်တူညီသော တန်ဖိုးများတွင် ပြန့်ကျဲမှုမရှိသောကြောင့် စံသွေဖည်ခြင်းသည် 0 ဖြစ်ပြီး စားခြင်းကို သတ်မှတ်၍မရပါ — အမှတ်တိုင်းသည် ပျမ်းမျှတန်ဖိုးတွင်သာ တိကျစွာရှိနေပြီး ၎င်းကို z တန်ဖိုးတစ်ခုတည်းဖြင့် မဖော်ပြနိုင်ပါ။ ပျမ်းမျှတန်ဖိုး၊ ဗေရီယန့်စ်နှင့် အခြားသော စာရင်းအင်းများကိုမူ ပုံမှန်အတိုင်း ဆက်လက်တွက်ချက်နိုင်ပါသည်။

    Z-Score နှင့် စံသွေဖည်ခြင်း တွက်ချက်မှုပုံစံကို နားလည်ခြင်း

    Z-Score နှင့် စံသွေဖည်ခြင်း တွက်စက်သည် ဒေတာအစုအဝေးတစ်ခု၏ ပြန့်ကျဲမှုကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် သို့မဟုတ် ပုံမှန်ပျံ့နှံ့ခြင်း (Normal Distribution) အပေါ် အခြေခံထားသော အက္ခရာသင်္ချာညီမျှခြင်းများကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သော ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤတွက်စက်တွင် အသုံးပြုသူများအတွက် လုပ်ဆောင်ချက်မုဒ် နှစ်မျိုးကို ပံ့ပိုးပေးထားသည်။

    ပထမနည်းလမ်းမှာ "ဒေတာအစုအဝေးမှ" မုဒ်ဖြစ်ပြီး၊ မိမိတွင်ရှိသော ကိန်းဂဏန်းအချက်အလက်များကို ထည့်သွင်းခြင်းဖြင့် ပျမ်းမျှတန်ဖိုး၊ ဗေရီယန့်စ်၊ စံသွေဖည်ခြင်းနှင့် တန်ဖိုးတစ်ခုစီ၏ z-score များကို ချက်ချင်းတွက်ချက်ပေးနိုင်သည်။ ဒုတိယနည်းလမ်းမှာ "အကျဉ်းချုပ်တန်ဖိုးများမှ" မုဒ်ဖြစ်ပြီး၊ z = (x - μ) / σ ပုံသေနည်းတွင် ပါဝင်သော ကိန်းရှင်လေးခုအနက် သိရှိပြီးသား တန်ဖိုးသုံးခုကို ထည့်သွင်းခြင်းဖြင့် ကျန်ရှိနေသော မသိကိန်းတစ်ခုကို အလိုအလျောက် ရှာဖွေပေးကာ ပုံမှန်ခုံးကွေး ဖြစ်နိုင်ခြေများကိုပါ တွက်ချက်ပေးမည်ဖြစ်သည်။


    ထည့်သွင်းရမည့် အချက်အလက်များနှင့် ကန့်သတ်ချက်များ

    အသုံးပြုသူများသည် မိမိတို့ တွက်ချက်လိုသော ပုံစံအလိုက် အောက်ပါအချက်အလက်များကို ထည့်သွင်းရမည်ဖြစ်သည်။

    ၁။ ဒေတာအစုအဝေးမှ တွက်ချက်ခြင်း

    • ဒေတာအစုအဝေး: ကိန်းဂဏန်းတန်ဖိုးများကို ကူးယူ၍ဖြစ်စေ၊ ရိုက်ထည့်၍ဖြစ်စေ ထည့်သွင်းနိုင်သည်။ တန်ဖိုးများကို ကွက်လပ်၊ ကော်မာ၊ ဆီမီကော်လွန် သို့မဟုတ် စာကြောင်းအသစ်များဖြင့် ခြားပေးရမည်ဖြစ်ပြီး ဒသမကိန်းများအတွက် မိမိဒေသအလိုက် အစက် (ဥပမာ - 82.5) သို့မဟုတ် ကော်မာ (ဥပမာ - 82,5) ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
    • စံသွေဖည်ခြင်း: "လူဦးရေ ÷ n" သို့မဟုတ် "နမူနာ ÷ n − 1" ဟူ၍ ရွေးချယ်သတ်မှတ်နိုင်သည်။
    • ပြသမည့် ဒသမနေရာများ: ရလဒ်များတွင် ပြသမည့် ဒသမကိန်း အရေအတွက်ကို သတ်မှတ်ပေးသည်။

    ကန့်သတ်ချက်များနှင့် အမှားပြင်ဆင်ချက်များ:

    • ဒေတာအစုအဝေးတွင် အများဆုံး တန်ဖိုး ၅၀,၀၀၀ အထိသာ ထည့်သွင်းနိုင်ပြီး ကျော်လွန်ပါက "ဒေတာအစုအဝေးကို တန်ဖိုး ‹max› ခုအောက်သာ ထားရှိပါ။" ဟူသော အမှားသတင်းစကား ပြသမည်ဖြစ်သည်။
    • နမူနာ စံသွေဖည်ခြင်းအတွက် အနည်းဆုံး တန်ဖိုး ၂ ခု လိုအပ်ပြီး မပြည့်မီပါက "နမူနာတစ်ခုတွင် အနည်းဆုံး တန်ဖိုး ၂ ခု လိုအပ်ပါသည် — တန်ဖိုးတစ်ခုတည်းဆိုပါက n − 1 ပိုင်းခြေသည် သုည ဖြစ်သွားပါမည်။" ဟု ပြသမည်ဖြစ်သည်။
    • လူဦးရေ စံသွေဖည်ခြင်းအတွက် အနည်းဆုံး တန်ဖိုး ၁ ခု လိုအပ်ပြီး မရှိပါက "အနည်းဆုံး တန်ဖိုးတစ်ခု ထည့်သွင်းပါ။" ဟု ပြသမည်ဖြစ်သည်။
    • မှားယွင်းသော စာလုံးများ ပါဝင်နေပါက "“‹token›” သည် ကိန်းဂဏန်းတစ်ခု မဟုတ်ပါ (တန်ဖိုး ‹position›)။" ဟု ပြသမည်ဖြစ်သည်။

    ၂။ အကျဉ်းချုပ်တန်ဖိုးများမှ တွက်ချက်ခြင်း

    အောက်ပါ ကွက်လပ်လေးခုအနက် ကွက်လပ်သုံးခုကို ဖြည့်စွက်ပြီး တွက်ချက်လိုသော ကွက်လပ်တစ်ခုတည်းကိုသာ ချန်လှပ်ထားရမည်ဖြစ်သည်။

    • တန်ဖိုး x
    • ပျမ်းမျှတန်ဖိုး μ
    • စံသွေဖည်ခြင်း σ
    • Z-ရမှတ် z

    ကန့်သတ်ချက်များနှင့် အမှားပြင်ဆင်ချက်များ:

    • ကွက်လပ်တစ်ခုထက်ပို၍ ချန်လှပ်ထားခြင်း သို့မဟုတ် အားလုံးဖြည့်စွက်ထားခြင်းများအတွက် "ကွက်လပ်လေးခုအနက် ကွက်လပ်တစ်ခုတည်းကိုသာ ချန်လှပ်ထားပါ။" ဟု ပြသမည်ဖြစ်သည်။
    • ကိန်းဂဏန်းမဟုတ်သည်များကို ထည့်သွင်းပါက "ကိန်းဂဏန်းများကိုသာ ထည့်သွင်းပါ၊ “‹token›” သည် ကိန်းဂဏန်းတစ်ခု မဟုတ်ပါ။" ဟု ပြသမည်ဖြစ်သည်။
    • စံသွေဖည်ခြင်းသည် 0 ဖြစ်ပါက "စံသွေဖည်ခြင်းသည် 0 မဖြစ်နိုင်ပါ — σ နှင့် စားခြင်းကို သတ်မှတ်၍မရပါ။" ဟု ပြသပြီး၊ အနှုတ်ကိန်းဖြစ်ပါက "စံသွေဖည်ခြင်းသည် အပေါင်းကိန်း ဖြစ်ရပါမည်။" ဟု ပြသမည်ဖြစ်သည်။

    တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ အထူးအခြေအနေများ (Edge Cases)

    • တန်ဖိုးအားလုံး ထပ်တူညီနေခြင်း: ဒေတာအစုအဝေးရှိ တန်ဖိုးအားလုံး တူညီနေပါက ပြန့်ကျဲမှုမရှိသဖြင့် စံသွေဖည်ခြင်းသည် 0 ဖြစ်သွားပြီး "တန်ဖိုးအားလုံးသည် ထပ်တူညီနေသောကြောင့် စံသွေဖည်ခြင်းသည် 0 ဖြစ်ပြီး z-score များကို သတ်မှတ်၍မရပါ။" ဟူသော အမှားကို ပြသမည်ဖြစ်သည်။
    • အက္ခရာသင်္ချာဆိုင်ရာ မဖြစ်နိုင်မှုများ:
      • z = 0 ဖြစ်ပြီး x ≠ μ ဖြစ်နေပါက မည်သည့်အပေါင်းကိန်း စံသွေဖည်ခြင်းနှင့်မျှ မကိုက်ညီနိုင်သဖြင့် "၎င်းကို ဖြေရှင်းနိုင်မည့် အပေါင်းကိန်း σ မရှိပါ — z = 0 ဖြစ်သောအခါ တန်ဖိုးသည် ပျမ်းမျှတန်ဖိုးနှင့် တူညီရပါမည်။" ဟု ပြသမည်ဖြစ်သည်။
      • z = 0 နှင့် x = μ ဖြစ်နေပါက မည်သည့်အပေါင်းကိန်းမဆို ဖြစ်နိုင်သဖြင့် "z = 0 နှင့် x = μ ဖြစ်ပါက မည်သည့်အပေါင်းကိန်း σ မဆို ကိုက်ညီနိုင်သောကြောင့် σ အတွက် တိကျသောအဖြေတစ်ခုတည်း မရှိနိုင်ပါ။" ဟု ပြသမည်ဖြစ်သည်။
      • တွက်ချက်မှုရလဒ်အရ စံသွေဖည်ခြင်းသည် အနှုတ်ကိန်းထွက်ပေါ်လာပါက "အက္ခရာသင်္ချာနည်းအရ σ = ‹value› ရရှိသော်လည်း စံသွေဖည်ခြင်းသည် အနှုတ်ကိန်း မဖြစ်နိုင်ပါ။ x − μ နှင့် z တို့၏ လက္ခဏာများကို ပြန်လည်စစ်ဆေးပါ။" ဟု ပြသမည်ဖြစ်သည်။
    • ကိန်းဂဏန်းအတိုင်းအတာ ကျော်လွန်ခြင်း: စနစ်က ပံ့ပိုးနိုင်သော ကိန်းဂဏန်းအကွာအဝေးထက် ကျော်လွန်ပါက "တန်ဖိုးတစ်ခု သို့မဟုတ် ကြားဖြတ်ရလဒ်တစ်ခုသည် ပံ့ပိုးထားသော ကိန်းဂဏန်းအကွာအဝေးထက် ကျော်လွန်နေပါသည်။" ဟု ပြသမည်ဖြစ်သည်။

    ရလဒ်များနှင့် တွက်ချက်ပုံအဆင့်ဆင့် ပြသခြင်း

    တွက်ချက်မှု အောင်မြင်စွာပြီးဆုံးပါက အောက်ပါရလဒ်များကို ကြည့်ရှုနိုင်သည်။

    ၁။ အဓိကရလဒ်များ (Hero Results)

    ထည့်သွင်းမှုမုဒ်အပေါ် မူတည်၍ အောက်ပါအဖြေများကို ထင်ရှားစွာ ပြသပေးမည်ဖြစ်သည်။

    • လူဦးရေ စံသွေဖည်ခြင်း σ သို့မဟုတ် နမူနာ စံသွေဖည်ခြင်း s (ဒေတာအစုအဝေးမုဒ်)
    • တွက်ချက်ရရှိသော z-score zတွက်ချက်ရရှိသော တန်ဖိုး xတွက်ချက်ရရှိသော ပျမ်းမျှတန်ဖိုး μ သို့မဟုတ် တွက်ချက်ရရှိသော စံသွေဖည်ခြင်း σ (အကျဉ်းချုပ်မုဒ်)

    ၂။ စာရင်းအင်း အကျဉ်းချုပ်ဇယား (Statistical Summary Table)

    ဒေတာအစုအဝေးမုဒ်အတွက် ပျမ်းမျှတန်ဖိုးဗေရီယန့်စ် (Variance)အရေအတွက် nနှစ်ထပ်ကိန်းများ၏ ပေါင်းလဒ် SSအနည်းဆုံးတန်ဖိုး နှင့် အများဆုံးတန်ဖိုး တို့ကို ဇယားဖြင့် ပြသပေးသည်။

    ၃။ တန်ဖိုးတစ်ခုစီ၏ Z-score ဇယား

    တန်ဖိုးတစ်ခုစီအတွက် တန်ဖိုး နှင့် x − ပျမ်းမျှတန်ဖိုး ကော်လံများဖြင့် z-score ကို တွက်ချက်ပြသပေးသည်။

    ၄။ ပုံမှန်ပျံ့နှံ့ခြင်း ဖြစ်နိုင်ခြေများ

    တန်ဖိုးများသည် ပုံမှန်ပျံ့နှံ့ခြင်းရှိသည်ဟု ယူဆပါက အောက်ပါဖြစ်နိုင်ခြေများကို တွက်ချက်ပြသပေးသည်။

    • P(X < x)P(X > x)P(|X − μ| > |x − μ|) နှင့် x ၏ ပါစန်တိုင်း (Percentile)

    ၅။ ပုံသေနည်းနှင့် အစားထိုးတွက်ချက်ပုံ

    တွက်ချက်မှုအဆင့်ဆင့်ကို အောက်ပါအတိုင်း အသေးစိတ်ဖော်ပြပေးသည်။

    • ပျမ်းမျှတန်ဖိုး = ‹sum› ÷ ‹n› = ‹mean›
    • SS = Σ(x − ပျမ်းမျှတန်ဖိုး)² = ‹ss›
    • လူဦးရေ ဗေရီယန့်စ် σ² = SS ÷ n = ‹ss› ÷ ‹n› = ‹variance› သို့မဟုတ် နမူနာ ဗေရီယန့်စ် s² = SS ÷ (n − 1) = ‹ss› ÷ ‹nm1› = ‹variance›
    • လူဦးရေ စံသွေဖည်ခြင်း σ = √σ² = ‹sd› သို့မဟုတ် နမူနာ စံသွေဖည်ခြင်း s = √s² = ‹sd›
    • z တစ်ခုစီ = (တန်ဖိုး − ‹mean›) ÷ ‹sd›၊ အထက်ပါ တန်ဖိုးတစ်ခုစီအတွက် စာကြောင်းတစ်ကြောင်းစီ ဖြစ်သည်။
    • စံပုံမှန်ခုံးကွေးမျဉ်းမှ ရရှိသော Φ(‹z›) = ‹p›
    • အကျဉ်းချုပ်မုဒ်အတွက် သက်ဆိုင်ရာ ပုံသေနည်းတစ်ခုကို အစားထိုးပြသပေးသည်။

    ၆။ ဇယားကွက်များနှင့် ကူးယူမှုခလုတ်များ

    ဒေတာအစုအဝေးမုဒ်တွင် ပျမ်းမျှတန်ဖိုး နှင့် ±၁ SD±၂ SD±၃ SD အပိုင်းအခြားများ ပြထားသော တန်ဖိုးများ၏ ကိန်းမျဉ်းဇယားကွက်ကို ပြသပေးသည်။ အကျဉ်းချုပ်မုဒ်တွင် z ၏ ဘယ်ဘက်ခြမ်း ဧရိယာကို အရိပ်ခြယ်ထားသော စံပုံမှန်ခုံးကွေးမျဉ်းကို ပြသပေးသည်။ အဖြေကို ကူးယူရန် သို့မဟုတ် z-score များကို ကူးယူရန် ခလုတ်များဖြင့် ရလဒ်များကို ကတ်ဘုတ်သို့ ကူးယူနိုင်သည်။


    ကိုယ်ရေးအချက်အလက် လုံခြုံမှုနှင့် ဒေတာစီမံဆောင်ရွက်မှု

    ဤတွက်စက်တွင် ထည့်သွင်းလိုက်သော ဒေတာများနှင့် တွက်ချက်မှုအားလုံးသည် အသုံးပြုသူ၏ ဝဘ်ဘရောက်ဆာ (Web Browser) အတွင်း၌သာ တိုက်ရိုက်လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြစ်သည်။ မည်သည့်ဒေတာ သို့မဟုတ် ထည့်သွင်းမှုအချက်အလက်ကိုမျှ ပြင်ပဆာဗာ (External Server) သို့ အပ်လုဒ်တင်ခြင်း လုံးဝမရှိပါ။


    မကြာခဏမေးလေ့ရှိသော မေးခွန်းများ (FAQ)

    မေး - ကျွန်ုပ်သည် n အစား n − 1 နှင့် မည်သည့်အချိန်တွင် စားသင့်ပါသလဲ။ ဖြေ - သင့်တန်ဖိုးများသည် ပိုမိုကြီးမားသောအုပ်စုတစ်ခုမှ ရယူထားသော နမူနာတစ်ခုဖြစ်ပြီး ထိုအုပ်စု၏ ပြန့်ကျဲမှုကို ခန့်မှန်းလိုပါက n − 1 (နမူနာ စံသွေဖည်ခြင်း s) နှင့် စားပါ — ပိုမိုငယ်သော ပိုင်းခြေသည် နမူနာတစ်ခုတွင် ရှိတတ်သော အောက်ဘက်သို့ တိမ်းစောင်းမှုကို ပြုပြင်ပေးပါသည်။ သင်ထည့်သွင်းလိုက်သော တန်ဖိုးများသည် သင်စိတ်ဝင်စားသော အုပ်စုတစ်ခုလုံးဖြစ်ပါက n (လူဦးရေ စံသွေဖည်ခြင်း σ) နှင့် စားပါ။ တန်ဖိုးတစ်ခုစီကို ရွေးချယ်ထားသော ပြန့်ကျဲမှုနှင့် စားရသောကြောင့် z-score များသည်လည်း ထိုရွေးချယ်မှုအတိုင်း လုပ်ဆောင်ပါမည်။

    မေး - z-score များသည် ကျွန်ုပ်၏ဒေတာများကို ပုံမှန်ပျံ့နှံ့ခြင်းရှိသည်ဟု ယူဆပါသလား။ ဖြေ - မဟုတ်ပါ။ z-score ဆိုသည်မှာ တန်ဖိုးတစ်ခုသည် ပျမ်းမျှတန်ဖိုးမှ စံသွေဖည်ခြင်း မည်မျှအကွာတွင် ရှိနေသည်ကို စကေးပြန်ညှိခြင်းသာဖြစ်ပြီး ၎င်းကို သုညမဟုတ်သော ပြန့်ကျဲမှုရှိသည့် မည်သည့်ဒေတာအစုအဝေးအတွက်မဆို သတ်မှတ်နိုင်ပါသည်။ အကျဉ်းချုပ်မုဒ်ရှိ ဖြစ်နိုင်ခြေများသည် ပုံမှန်ပျံ့နှံ့ခြင်းရှိသည်ဟု ယူဆထားသော အစိတ်အပိုင်းသာ ဖြစ်သည်၊ စောင်းနေသော ဒေတာများအတွက်မူ z ထက်ကျော်လွန်သော တန်ဖိုးများ၏ အမှန်တကယ်ဝေစုသည် ခုံးကွေးမျဉ်းက ပြသထားသည်နှင့် ကွဲပြားနိုင်ပါသည်။

    မေး - တန်ဖိုးအားလုံး ထပ်တူညီနေချိန်တွင် z-score များကို အဘယ်ကြောင့် သတ်မှတ်၍မရသနည်း။ ဖြေ - z-score သည် စံသွေဖည်ခြင်းနှင့် စားခြင်းဖြစ်သည်။ ထပ်တူညီသော တန်ဖိုးများတွင် ပြန့်ကျဲမှုမရှိသောကြောင့် စံသွေဖည်ခြင်းသည် 0 ဖြစ်ပြီး စားခြင်းကို သတ်မှတ်၍မရပါ — အမှတ်တိုင်းသည် ပျမ်းမျှတန်ဖိုးတွင်သာ တိကျစွာရှိနေပြီး ၎င်းကို z တန်ဖိုးတစ်ခုတည်းဖြင့် မဖော်ပြနိုင်ပါ။ ပျမ်းမျှတန်ဖိုး၊ ဗေရီယန့်စ်နှင့် အခြားသော စာရင်းအင်းများကိုမူ ပုံမှန်အတိုင်း ဆက်လက်တွက်ချက်နိုင်ပါသည်။