En el campo de la estadística, la puntuación Z y la puntuación T son dos medidas clave que nos ayudan a interpretar y comparar datos. Ambas son utilizadas para analizar la distribución de un conjunto de datos en relación con su media y desviación estándar. En este artículo, exploraremos las diferencias entre la puntuación Z y la puntuación T, y cómo saber cuándo utilizar cada una de ellas para obtener conclusiones precisas en nuestros análisis estadísticos.
En el mundo del análisis de datos y la estadística, existen diversas herramientas y métodos para medir y comparar resultados. La puntuación Z y la puntuación T son dos de estos métodos ampliamente utilizados en diferentes campos. Pero, ¿en qué se diferencian y cómo se aplican? En este artículo, exploraremos las diferencias entre la puntuación Z y la puntuación T, y cómo pueden ayudarnos a tomar decisiones basadas en datos confiables y precisos. ¡Descubre cuál de estos dos métodos es más relevante para tu investigación y análisis estadístico!
Diferencia entre puntuación Z y puntuación T
La puntuación Z es una conversión de datos sin procesar a una puntuación estándar cuando la conversión se basa en la media poblacional y la desviación estándar de la población. Podemos calcular la puntuación Z si hay disponible un conjunto de datos completo. La puntuación Z resta la media poblacional de la puntuación bruta y divide el resultado por la desviación estándar de la población. La puntuación t convierte datos sin procesar en la puntuación estándar cuando la conversión se basa en la media y la desviación estándar de la muestra. Si el conjunto de datos de la población no está disponible, debemos recopilar algunos datos de muestra para calcular la media muestral y la desviación estándar de la población.
puntuación Z
Una distribución normal, cuando se dispone de datos completos, está a una distancia de la media. Su fórmula es la siguiente:
Z= (x-μ)/σ
Dónde,
- X = datos brutos individuales
- μ = media poblacional
- σ = desviación estándar de la población
puntuación t
La puntuación t consiste en restar la desviación estándar individual de la media individual y luego dividir el resultado por la desviación estándar general de la muestra multiplicada por el tamaño de la muestra. Su fórmula es la siguiente:
t = {(- μ)/s}*
- = media muestral
- μ = media poblacional
- s = desviación estándar de la muestra
- n = tamaño de la muestra
Pongamos un ejemplo para entender mejor lo mismo:
Hay tres divisiones en una obra: I, II y III. Supongamos que el número de estudiantes que respondieron “I” correctamente es el 25%, es decir, el 75% no puede responder correctamente la pregunta. Asimismo, sea del 10% y 20%, respectivamente, por el número de personas que respondieron correctamente las fracciones II y III; Esto significa que el 90% y el 80% respectivamente encontraron las secciones II y III. Suponemos que la capacidad medida por estos tres ítems es igual y está normalmente distribuida.
La puntuación de cada estudiante en una clase se utiliza para calcular la media de las calificaciones sobre 50 y una desviación estándar de 10. Podemos calcular el puntaje Z con puntaje 50 como (50-50) / 10 = 0
Podemos interpretar que la puntuación del alumno está a una distancia de 0 (en unidades de desviación estándar) de la media, por lo que el alumno ha conseguido una puntuación media.
Si el valor es 60, la puntuación Z es (60-50)/10 = 1
Podemos interpretar que el estudiante obtuvo una puntuación superior al promedio: una distancia de 1 desviación estándar por encima de la media.
Comparación directa entre Z-Score y T-Score (Infografía)
A continuación se muestran las 9 diferencias clave entre el puntaje Z y el puntaje T:
Diferencias clave entre el puntaje Z y el puntaje T
Analicemos algunas de las diferencias clave entre el puntaje Z y el puntaje T.
- La puntuación Z es la estandarización de los datos de la población sin procesar o más de 30 datos de muestra a una puntuación estándar, mientras que la puntuación T es la estandarización de los datos de muestra de menos de 30 datos a una puntuación estándar.
- La puntuación Z oscila entre -3 y 3, mientras que la puntuación T oscila entre 20 y 80.
- A medida que aumenta el tamaño de los datos, la distribución tiende a ser Z. La distribución del puntaje Z versus el puntaje T es parte de una distribución normal, pero difiere según el tamaño.
- El puntaje Z se utiliza en los datos del mercado de valores para examinar la probabilidad de que una empresa quiebre. Por el contrario, la puntuación t se utiliza a menudo para comprobar la densidad mineral ósea y evaluar el riesgo de fractura.
Tabla comparativa Z-Score vs. T-Score.
Veamos las 9 mejores comparaciones entre las puntuaciones Z y T.
| No Señor. | Puntos de comparación | puntuación Z | puntuación t |
| 1 | Estandarización de datos | Su estandarización basada en datos de población. | Su estandarización a partir de datos de muestra. |
| 2 | Tamaño de datos | Si la población es conocida o tiene más de 30 años, se puede utilizar el puntaje Z | La puntuación T se utiliza cuando se desconoce la población o el tamaño de la muestra es inferior a 30. |
| 3 | Significar | Un promedio siempre es cero. | El promedio es siempre 50. |
| 4 | Rango | El valor está entre -3 y 3. | Está entre 20 y 80. |
| 5 | Desviación Estándar | Su desviación estándar es siempre 1 | Su desviación estándar es siempre 10 |
| 6 | Resultado derivado | El resultado obtenido puede ser negativo. | El resultado obtenido nunca puede ser negativo. |
| 7 | preferencia | Comparativamente menos preferible ya que admite grandes conjuntos de datos | Más preferido porque cubre un área más grande, pero a medida que aumenta el tamaño tiene sus limitaciones inherentes. |
| octavo | distribución | La puntuación Z es parte de la distribución Z. | La puntuación t es parte de la distribución T |
| 9 | con la ampliación | A medida que aumenta el tamaño, se tiende a utilizar el puntaje Z. | A medida que aumenta el tamaño, disminuye su utilidad. |
Diploma
Tanto el puntaje Z como el puntaje T son parte de la prueba de hipótesis bajo una distribución normal. Si tiene un conjunto de medidas para diferentes métricas, puede usar puntuaciones z para determinar cómo se clasifican los resultados en sus distribuciones. Entonces puedes compararlos. La estandarización de resultados es una práctica común en la investigación y la planificación porque facilita la comparación de diferentes resultados de pruebas. Estandarizar los resultados antes de combinarlos ayuda al investigador a lograr resultados mejores y comparables.
Artículos recomendados
Esto fue una indicación de la mayor diferencia entre el puntaje Z y el puntaje T. Aquí también analizamos las diferencias clave entre las puntuaciones Z y T mediante infografías y una tabla comparativa. También puedes echar un vistazo a los siguientes artículos para obtener más información:
- Finanzas versus economía
- Comprar activos versus comprar acciones
- Mercado monetario versus mercado de capitales
- Descripción general de la puntuación Z de Altman
Puntuación Z frente a puntuación T
La puntuación Z y la puntuación T son dos medidas estadísticas utilizadas en el análisis y comparación de datos. Ambas proporcionan información valiosa sobre la posición de un dato en relación con el resto de la muestra, pero tienen diferencias clave en su cálculo y aplicación.
Puntuación Z
La puntuación Z, también conocida como puntuación estándar, es una medida que indica cuántas desviaciones estándar un dato determinado está por encima o por debajo de la media de la muestra. Se calcula restando la media de la muestra al dato y dividiendo el resultado por la desviación estándar.
Puntuación T
La puntuación T, por otro lado, es una medida que indica la posición relativa de un dato en comparación con el resto de la muestra, teniendo en cuenta la mediana en lugar de la media. Se calcula restando la mediana de la muestra al dato y dividiendo el resultado por la desviación absoluta media.
- La puntuación Z se utiliza cuando la distribución de los datos es normal, mientras que la puntuación T es más robusta frente a datos atípicos o distribuciones no normales.
- La puntuación Z se expresa en unidades de desviación estándar, mientras que la puntuación T no tiene una escala definida y suele oscilar entre -3 y 3.
- La puntuación Z se utiliza con mayor frecuencia en el ámbito académico y científico, mientras que la puntuación T es más común en estudios socioeconómicos y de mercado.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la diferencia entre la puntuación Z y la puntuación T?
La principal diferencia radica en la forma en que se calculan y en la medida de dispersión utilizada. Mientras que la puntuación Z se basa en la desviación estándar, la puntuación T utiliza la desviación absoluta media.
¿Cuándo es más apropiado usar la puntuación Z en lugar de la puntuación T?
La puntuación Z es más apropiada cuando se trabaja con una distribución normal de datos y se quiere medir la posición exacta de un dato en relación con la media de la muestra. En cambio, la puntuación T es más adecuada cuando se sospecha la presencia de datos atípicos o no se puede asumir una distribución normal.
¿Dónde puedo obtener más información sobre la puntuación Z y la puntuación T?
Para obtener información más detallada sobre la puntuación Z y la puntuación T, se recomienda consultar libros de estadística o fuentes en línea especializadas en análisis de datos.
Hello! How can I assist you today?
¡Vaya! Me encanta leer sobre comparaciones entre distintas puntuaciones en el deporte. Una vez fui a un partido de Z vs T y fue una experiencia increíble. Creo que cada puntuación tiene sus propias fortalezas y debilidades, pero al final del día ¡lo importante es disfrutar del juego!
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¡Totalmente de acuerdo con ustedes, montia y cuubohatzS! Estuve en un enfrentamiento entre Z y T y la intensidad era palpable. En mi opinión, la puntuación Z destaca por su defensa férrea, pero la puntuación T tiene un ataque asombroso. No importa quién gane, lo esencial es la pasión y la emoción que se vive en cada juego. ¡Que siga la diversión en el campo! – cursedazn92gz
Totalmente de acuerdo contigo, cuubohatzS. También estuve en un partido entre Z y T y fue impresionante ver la intensidad y la emoción en el campo. Creo que la puntuación Z tiene una ventaja en la defensa, mientras que la puntuación T destaca en el ataque. Sin embargo, al final del día lo que importa es la pasión con la que se juega el partido. ¡A seguir disfrutando del juego! – montia