सामान्य वितरण आँकड़ों के विषय में उत्पन्न होता है, और गणना करने का एक तरीका है इस प्रकार के वितरण के साथ मानक सामान्य वितरण के रूप में ज्ञात मानों की तालिका का उपयोग करना है तालिका। किसी भी दिए गए डेटा सेट की घंटी वक्र के नीचे होने वाले मूल्य की संभावना की गणना करने के लिए इस तालिका का उपयोग करें जिसका z- स्कोर इस तालिका की सीमा के भीतर आता है।
मानक सामान्य वितरण तालिका COMP से क्षेत्रों का संकलन है मानक सामान्य वितरण, अधिक सामान्यतः घंटी वक्र के रूप में जाना जाता है, जो घंटी वक्र के नीचे स्थित क्षेत्र और दिए गए के बाईं ओर प्रदान करता है z-किसी दिए गए जनसंख्या में होने की संभावनाओं का प्रतिनिधित्व करने के लिए स्कोर।
कभी भी एक सामान्य वितरण उपयोग किया जा रहा है, इस तरह के रूप में एक तालिका महत्वपूर्ण गणना करने के लिए परामर्श किया जा सकता है। गणना के लिए इसका ठीक से उपयोग करने के लिए, हालांकि, किसी को आपके मूल्य के साथ शुरू करना चाहिए z-निकटतम सौवें के लिए गोल गोल। अगला कदम तालिका में उपयुक्त संख्या का पता लगाना है, जो आपके नंबर के दसवें स्थान और दसवें स्थान के लिए और शीर्ष पंक्ति के साथ पहले कॉलम को पढ़कर है।
मानक सामान्य वितरण तालिका
निम्न तालिका मानक बाईं ओर के सामान्य वितरण का अनुपात देती है z-स्कोर. याद रखें कि बाईं ओर डेटा मान निकटतम दसवें का प्रतिनिधित्व करते हैं और शीर्ष पर वे निकटतम सौवें मान का प्रतिनिधित्व करते हैं।
| z | 0.0 | 0.01 | 0.02 | 0.03 | 0.04 | 0.05 | 0.06 | 0.07 | 0.08 | 0.09 |
| 0.0 | .500 | .504 | .508 | .512 | .516 | .520 | .524 | .528 | .532 | .536 |
| 0.1 | .540 | .544 | .548 | .552 | .556 | .560 | .564 | .568 | .571 | .575 |
| 0.2 | .580 | .583 | .587 | .591 | .595 | .599 | .603 | .606 | .610 | .614 |
| 0.3 | .618 | .622 | .626 | .630 | .633 | .637 | .641 | .644 | .648 | .652 |
| 0.4 | .655 | .659 | .663 | .666 | .670 | .674 | .677 | .681 | .684 | .688 |
| 0.5 | .692 | .695 | .699 | .702 | .705 | .709 | .712 | .716 | .719 | .722 |
| 0.6 | .726 | .729 | .732 | .736 | .740 | .742 | .745 | .749 | .752 | .755 |
| 0.7 | .758 | .761 | .764 | .767 | .770 | .773 | .776 | .779 | .782 | .785 |
| 0.8 | .788 | .791 | .794 | .797 | .800 | .802 | .805 | .808 | .811 | .813 |
| 0.9 | .816 | .819 | .821 | .824 | .826 | .829 | .832 | .834 | .837 | .839 |
| 1.0 | .841 | .844 | .846 | .849 | .851 | .853 | .855 | .858 | .850 | .862 |
| 1.1 | .864 | .867 | .869 | .871 | .873 | .875 | .877 | .879 | .881 | .883 |
| 1.2 | .885 | .887 | .889 | .891 | .893 | .894 | .896 | .898 | .900 | .902 |
| 1.3 | .903 | .905 | .907 | .908 | .910 | .912 | .913 | .915 | .916 | .918 |
| 1.4 | .919 | .921 | .922 | .924 | .925 | .927 | .928 | .929 | .931 | .932 |
| 1.5 | .933 | .935 | .936 | .937 | .938 | .939 | .941 | .942 | .943 | .944 |
| 1.6 | .945 | .946 | .947 | .948 | .950 | .951 | .952 | .953 | .954 | .955 |
| 1.7 | .955 | .956 | .957 | .958 | .959 | .960 | .961 | .962 | .963 | .963 |
| 1.8 | .964 | .965 | .966 | .966 | .967 | .968 | .969 | .969 | .970 | .971 |
| 1.9 | .971 | .972 | .973 | .973 | .974 | .974 | .975 | .976 | .976 | .977 |
| 2.0 | .977 | .978 | .978 | .979 | .979 | .980 | .980 | .981 | .981 | .982 |
| 2.1 | .982 | .983 | .983 | .983 | .984 | .984 | .985 | .985 | .985 | .986 |
| 2.2 | .986 | .986 | .987 | .987 | .988 | .988 | .988 | .988 | .989 | .989 |
| 2.3 | .989 | .990 | .990 | .990 | .990 | .991 | .991 | .991 | .991 | .992 |
| 2.4 | .992 | .992 | .992 | .993 | .993 | .993 | .993 | .993 | .993 | .994 |
| 2.5 | .994 | .994 | .994 | .994 | .995 | .995 | .995 | .995 | .995 | .995 |
| 2.6 | .995 | .996 | .996 | .996 | .996 | .996 | .996 | .996 | .996 | .996 |
| 2.7 | .997 | .997 | .997 | .997 | .997 | .997 | .997 | .997 | .997 | .997 |
सामान्य वितरण की गणना करने के लिए तालिका का उपयोग करना
उपरोक्त तालिका का ठीक से उपयोग करने के लिए, यह समझना महत्वपूर्ण है कि यह कैसे कार्य करता है। उदाहरण के लिए 1.67 का z- स्कोर लें। एक इस संख्या को 1.6 और .07 में विभाजित करेगा, जो निकटतम दसवें (1.6) को एक संख्या प्रदान करता है और एक निकटतम सौवें (.07) को।
एक सांख्यिकीविद तब बाएँ स्तंभ पर 1.6 का पता लगाएगा, फिर शीर्ष पंक्ति पर .07 का पता लगाएगा। ये दो मूल्य तालिका के एक बिंदु पर मिलते हैं और .953 का परिणाम देते हैं, जिसे तब प्रतिशत के रूप में व्याख्या किया जा सकता है जो इस क्षेत्र को परिभाषित करता है घंटीनुमा वक्राकार रेखा वह z = 1.67 के बाईं ओर है।
इस उदाहरण में, सामान्य वितरण 95.3 प्रतिशत है क्योंकि घंटी वक्र के नीचे 95.3 प्रतिशत क्षेत्र 1.67 के z- स्कोर के बाईं ओर है।
नकारात्मक z- स्कोर और अनुपात
एक नकारात्मक के बाईं ओर के क्षेत्रों को खोजने के लिए तालिका का उपयोग भी किया जा सकता है z-स्कोर। ऐसा करने के लिए, नकारात्मक चिह्न को छोड़ें और तालिका में उपयुक्त प्रविष्टि की तलाश करें। क्षेत्र का पता लगाने के बाद, इस तथ्य के लिए समायोजित करने के लिए .5 घटाएं z एक नकारात्मक मूल्य है। यह काम करता है क्योंकि यह तालिका इसके बारे में सममित है y-एक्सिस।
इस तालिका का एक और उपयोग एक अनुपात के साथ शुरू करने और एक जेड-स्कोर खोजने के लिए है। उदाहरण के लिए, हम एक बेतरतीब ढंग से वितरित चर के लिए पूछ सकते हैं। क्या z- स्कोर वितरण के शीर्ष दस प्रतिशत के बिंदु को दर्शाता है?
में देखें तालिका और वह मान ज्ञात करें जो 90 प्रतिशत या 0.9 के निकटतम है। यह उस पंक्ति में होता है जिसमें 1.2 और 0.08 का कॉलम होता है। इसका मतलब है कि के लिए z = 1.28 या अधिक, हमारे पास वितरण का शीर्ष दस प्रतिशत है और अन्य 90 प्रतिशत वितरण 1.28 से नीचे है।
कभी-कभी इस स्थिति में, हमें z- स्कोर को एक सामान्य वितरण के साथ यादृच्छिक चर में बदलना पड़ सकता है। इसके लिए, हम इसका उपयोग करेंगे Z- स्कोर के लिए सूत्र.