나만의 IQ세상: 표준편차로 등수 구하기 :: 중학교 고교 성적표 원점수,평균,표준편차,수강생수에 달린 최근 댓글/트랙백 목록https://blog.iqtest.kr/일상생활/과학/나만의 아이큐세상2024-01-08T00:58:29+09:00Textcube 1.10.10 : Tempo primo중맘님의 댓글중맘https://blog.iqtest.kr/34#comment8932014-07-24T12:10:09+09:00등수을 쉽게 계산할수 있네요,THS!비밀 댓글입니다비밀 댓글입니다https://blog.iqtest.kr/34#comment9092014-08-21T15:33:27+09:00비밀 댓글입니다로즈마리님의 댓글로즈마리https://blog.iqtest.kr/34#comment16662014-11-01T12:00:21+09:001)표준정규분포표에 맞게...숫자를 정밀하게 프로그램 수정하였습니다.소숫점 4~5까지..무의미하지만 정밀도는 보여줍니다.
점수 90점,표준편차 14.7 ,평균 79.7 일때 위의 표준정규분포표값인 z(=0.70068)값이 0.258 (전체 75.8%)표현되지만 등수자동프로그램값 0.2582(전체 75.82%)로 계산합니다.
2)상위%인지를 표시하였습니다. 100%에서 퍼센타일값을 빼주면 상위 몇%가 나옵니다(소숫점 반올림하여 정수로 표시) :)ㅜㅜㅜㅜㅜㅜ님의 댓글ㅜㅜㅜㅜㅜㅜhttps://blog.iqtest.kr/34#comment17212014-11-09T14:59:46+09:00으아 등수확인을 했습니다.......진짜 슬프네여..........ㅜ,ㅜ흑흑긓ㄱ 기말때죽어라해야겟어욤...ㅜㅡㅜ중3님의 댓글중3https://blog.iqtest.kr/34#comment29912015-07-27T18:58:56+09:00원점수 99.7인데 상위12%로 3등급.. 저희학교 엄청 물시험인듯ㅇㅇ님의 댓글ㅇㅇhttps://blog.iqtest.kr/34#comment29922015-10-27T18:28:27+09:00실제 학생점수들이 정규분포 모양에서 많이 벗어나면 무의미 한가요?확률세계님의 댓글확률세계https://blog.iqtest.kr/34#comment29942016-05-28T20:56:40+09:00정규분포는 자연 현상에서 나타나는 정상적인 현상입니다. 일정한 측정 수에서 평균과 표준편차를 가지게 되면 정규분포 형태로 나타나게 됩니다.(확률적 개념 이해 필요)
측정 수가 많을수록 더 정규분포 형태를 띠게 되어 있지요. 하지만 측정자 하나에서 비교 할 경우에는 정상적인 정규분포에서 드물게 많이 벗어 날 수도 있고 정규분포형태를 가지는 사람들도 있으나, 확률적으로 전체를 보면 정규분포 형태 부근에 있는 사람들이 확률적으로 많다는 것입니다.
확률적으로 대강의 정규분포형태를 보여주며,확률로 설명되어 이해해야 할 것입니다.눈에 보이는 정확한 정규분포 모양이 아니지만 확률적으로 전체를 보면 정규분포 형태를 가진다는 개념입니다.
자연현상을 얘기할때 눈에 보이는 것만 믿는 것이 전부(뉴턴의 고전역학 개념)가 아니라 확률세계가 존재(아인슈타인의 양자역학 개념)하며,이런 확률세계가 우리 몸속,우리가 사는 세상을 지배하는 가장 근본적이며,확률을 기본으로 하는 양자이론이 오늘날 첨단 과학문명을 발전시킨 계기가 되었습니다. 위의 성적 석차도 확률 개념으로 이해해야 할 것입니다.표준편차님의 댓글표준편차https://blog.iqtest.kr/34#comment29992016-05-26T00:03:17+09:00위의 표준정규분포 표에서 직감적으로...
평균+ 0.5 x 표준편차 = 원점수 일때 상위 30%
평균+ 0.5 x 표준편차 < 원점수 일때 상위 30%이하
평균+ 0.5 x 표준편차 > 원점수 일때 상위 30%이상
평균+ 표준편차 = 원점수 일때 상위 16%
평균+ 표준편차 < 원점수 일때 상위 16%이하
평균+ 표준편차 > 원점수 일때 상위 16%이상
평균 + 1.28 x 표준편차 = 원점수 일때 상위 10%
평균 + 1.28 x 표준편차 < 원점수 일때 상위 10%이하
평균 + 1.28 x 표준편차 > 원점수 일때 상위 10%이상
평균 + 1.64 x 표준편차 = 원점수 일때 상위 5%
평균 + 1.64 x 표준편차 < 원점수 일때 상위 5%이하
평균 + 1.64 x 표준편차 > 원점수 일때 상위 5%이상
평균 + 2 x 표준편차 = 원점수 일때 상위 2%
평균 + 2 x 표준편차 < 원점수 일때 상위 2%이하
평균 + 2 x 표준편차 > 원점수 일때 상위 2%이상
평균 + 2.3 x 표준편차 = 원점수 일때 상위 1%
평균 + 2.3 x 표준편차 < 원점수 일때 상위 1%이하
평균 + 2.3 x 표준편차 > 원점수 일때 상위 1%이상
확률세계님의 댓글확률세계https://blog.iqtest.kr/34#comment30002016-05-27T12:23:31+09:00눈에 보이는 하나의 사과가 고전역학 개념이라면, 점들이 하나 하나 모여서 형태을 이루는데 점이 형태에 있는 것도 있고 형태에서 멀리 떨어져 있는 점들도 존재하며,많은 점들은 형태부근에 존재하여 전체적으로 보면 사과형태로 보인다는 것이 양자역학 개념입니다.
숲속에 들어가 나무만 보지말고,멀리 떨어져 전체적으로 보면 숲의 형태를 알 수 있을 것입니다.로즈마리님의 댓글로즈마리https://blog.iqtest.kr/34#comment30022016-05-30T07:04:12+09:00학교알리미홈페이지 schoolinfo.go.kr 에서 '학업성취도'에서 각학교,학년별,교과별 성적사항을 알 수가 있습니다.
2015년도 개포중학교 2학년 A B C D E등급비율
국어// 75.1(평균)/17.8(표준편차)// 23.5(A)/16.1(B)/17.4(C)/12.2(D)/20.9(E)
수학// 72.1(평균)/19.6(표준편차)// 23.5(A)/17.4(B)/20(C)/14.8(D) /24.3(E)
영어// 67.9(평균)/20.6(표준편차)// 18.3(A)/17.4(B)/11.3(C)/22.6(D)/30.4(E)
과학// 70.8(평균)/18.7(표준편차)//17.4(A)/19.1(B)/22.6(C)/11.3(D)/29.6(E)
역사// 73.3(평균)/18.7(표준편차)/19.1(A)/28.7(B)/15.7(C)/14.8(D)/20.2(E)
도덕// 76.7(평균)/18.2(표준편차)//29.6(A)/25.2(B)/15.7(C)/11.3(D)/18.3(E)
기가// 84.4(평균)/14.3(표준편차)//49.6(A)/18.3(B)/15.7(C)/7.0(D)/9.6(E)정규분포님의 댓글정규분포https://blog.iqtest.kr/34#comment30142016-06-28T07:17:00+09:00정규분포 변수는 평균과 표준편차이며,정규분포식에 최고점(100점) 변수값을 계산하는 것이 없으며 정규분포에서 평균과 표준편차로 확률적으로 자신 점수의 상대적 위치를 알 수 있습니다.다만 프로그램상으로 100점 이상 일때 1등으로 등수 프로그램하여(동점자처리) 95점 만점 받았는데 1등이 되지 않을수 있다는 것이지요(95점 이상 포함),하지만 정규분포 전체%와 상위%의 통계값으로 상대적 등수 위치 확인 가능합니다.궁금이님의 댓글궁금이https://blog.iqtest.kr/34#comment30122016-06-27T17:27:29+09:00안녕하세요 !잘보고 갑니다 혹시 점수 만점이 100점이 아니고 95점인 경우에도 등수계산기가 유효하나요?? 제가 아는 통계로는 만점이 몇점인지 상관없을 것 같은데...긴가민가 해서 댓글 씁니다. 감사합니다.통계청님의 댓글통계청https://blog.iqtest.kr/34#comment30062016-06-12T22:29:43+09:0020~24세 남자의 키:평균: 173.5 cm표준편차: 5.17cm
몸무게 평균: 69.2kg 표준편차:9.0kg
25~29세 남자의 키:평균: 173.6 cm표준편차: 5.72cm
몸무게 평균: 72.3kg 표준편차:10.9kg
30~34세 남자의 키:평균: 172.4 cm표준편차: 5.72cm
몸무게 평균: 73.0kg 표준편차:10.5kg
35~39세 남자의 키:평균: 171.9 cm표준편차: 5.74cm
몸무게 평균: 74.1kg 표준편차:10.8kg
40~49세 남자의 키:평균: 169.2 cm표준편차: 5.68cm
몸무게 평균: 71.2kg 표준편차:10.2kg
50~59세 남자의 키:평균: 166.3 cm표준편차: 5.92cm
몸무게 평균: 68.6kg 표준편차:8.6kg
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20~24세 여자의 키:평균:160.4 cm 표준편차:5.27 cm
몸무게 평균: 53.1kg 표준편차:6.7kg
25~29세 여자의 키:평균: 160.2 cm 표준편차:5.13cm
몸무게 평균: 53.4kg 표준편차:7.0kg
30~34세 여자의 키:평균: 160.1 cm표준편차: 5.22cm
몸무게 평균: 55.8kg 표준편차:7.5kg
35~39세 여자의 키:평균: 159.0 cm표준편차: 5.15cm
몸무게 평균: 56.0kg 표준편차:7.6kg
40~49세 여자의 키:평균: 156.7 cm표준편차: 4.99cm
몸무게 평균: 57.2kg 표준편차:7.8kg
50~59세 여자의 키:평균: 154.7 cm표준편차: 5.17cm
몸무게 평균: 59.0kg 표준편차:7.6kg
출처 : 산업통상자원부, 한국인인체치수조사확률세계님의 댓글확률세계https://blog.iqtest.kr/34#comment30032016-05-31T20:13:56+09:00자연현상에서 위의 개포중학교 성적표를 보면 평균과 표준편차에서 등급비율을 보면 완벽한 정규분포형태가 아니지만,어느정도 정규분포형태를 보여주는것을 확률적으로 볼 수가 있습니다.
평균과 표준편차로 표현된 정규분포형태에서,기가의 경우 평균이 높고 표준편차가 적을 경우에는 문제가 쉽고 학생들과의 성적 차이가 적어 A등급으로 몰려있으며 E등급에는 적은수의 학생이 분포해 있는 것을 짐작할 수가 있습니다.
또,표준편차가 비슷하고 평균이 다른 과학,역사,도덕의 성적 분포를 보면 평균이 높은과목 순으로 C,B,A으로 높은 분포가 이루어져 있다는 것을 어느 정도 알 수가 있습니다.
위에서 알수 있듯이 자연현상에서 눈에 보이는 완벽한 정규분포형태가 아니지만 어느 정도 학생 성적표 등수는 확률적 관점에서 어림짐작 위치를 알 수 있으며,성적표에서 평균과 표준편차를 어느 정도 이해하는데 도움이 될 것입니다.로즈마리님의 댓글로즈마리https://blog.iqtest.kr/34#comment30322019-03-19T18:58:34+09:00이 블로그에는 영어로 댓글 및 방명록에 글을 달 수가 없습니다.영어 스팸글이 많아 영어 자체를 아예 스팸글로 해 놓았습니다.영어가 한자라도 들어 가면 스팸문장으로 지정해 놓았습니다.참고하시기 바랍니다.--;헐님의 댓글헐https://blog.iqtest.kr/34#comment30292019-02-28T12:26:41+09:00왜 글쓰기를 차단한거죠?
전 욕도 안썼는데..표준편차님의 댓글표준편차https://blog.iqtest.kr/34#comment31362022-12-14T17:07:26+09:00표준편차를 모를때 명문학군 10~15, 일반학군/대학 20~25 부근에 표준편차 넣고 어림짐작.상위퍼센트님의 댓글상위퍼센트https://blog.iqtest.kr/34#comment31372022-12-27T17:13:40+09:00만점 110점일때도 표준편차와 평균알면 등수 계산 가능한지요?등수계산기님의 댓글등수계산기https://blog.iqtest.kr/34#comment31382022-12-29T12:05:09+09:00정규분포 식의 변수는 원점수, 표준편차, 평균이므로 어떤 만점 지정과는 상관없습니다. 정규분포에서 제일 오른쪽 점수가 상위 몇 %를 차지하는지 위 등수계산기로 알 수 있습니다. 위 프로그램에서는 만점 100점을 기준으로 100점 이상 맞았을때 1등으로 프로그램(동등자처리) 하였으나 상위 몇%는 변하지 않으므로 만점 110점일 때는 인원수x상위%로 등수 계산하면 될 것입니다.
또한, 만점이 100점 미만일 때도 상위%는 꼴등부터 세어서 자기의 점수 위치를 계산한 퍼센타일로 계산하므로, 어떤 만점 지정과는 상관없이 위 등수계산기를 사용 가능. 상위% = 100 - 퍼센타일충근님의 댓글충근https://blog.iqtest.kr/34#comment31412023-12-21T00:41:20+09:00양질의 게시물과 계산기 정말 감사합니다. 요긴하게 등수를 계산하였습니다.감사합니다님의 댓글감사합니다https://blog.iqtest.kr/34#comment31462023-12-21T00:42:06+09:00정말감사합니다