কিভাবে ব্যবহার করবেন (3 ধাপ)
- মোড বেছে নিন। গড় ও SD, স্কোর তালিকা, ফ্রিকোয়েন্সি টেবিল বা লক্ষ্য মান থেকে হিসাব করা যায়।
- আপনার স্কোর লিখুন বা ডেটা পেস্ট করুন। বাস্তব ডেটা ব্যবহার করলে SD ধরন এবং একই স্কোরের নিয়ম বেছে নিন।
- বিচ্যুতি স্কোর, পারসেন্টাইল, শীর্ষ % ও আনুমানিক র্যাঙ্ক নিজে আপডেট হয়। শেয়ার করতে ফলাফল বা লিংক কপি করুন।
সংখ্যা শুধু আপনার ব্রাউজারেই প্রক্রিয়া করা হয়। দশমিক ও ঋণাত্মক মান নেওয়া যায়।
দ্রুত প্রিসেট
ইনপুট
আপনি টাইপ করলেই ফলাফল আপডেট হয়। A/C মোডে পারসেন্টাইল নরমাল আনুমানিকতার ওপর, আর B মোডে ডেটার গণনার ওপর ভিত্তি করে।
বিচ্যুতি স্কোর ও পারসেন্টাইল
শতকরা স্কোর ≤ x হিসাবে দেখানো হয়েছে। শীর্ষ % = 100 − শতাংশ।
কিভাবে এটি গণনা করা হয়
- z-স্কোর: z = (স্কোর − গড়) / SD। বিচ্যুতি স্কোর (টি-স্কোর/হেনসাচি) = 50 + 10 × z।
- পারসেন্টাইল (নরমাল আনুমানিকতা): Φ(z) × 100। Φ মানের জন্য erf-ভিত্তিক আনুমানিকতা ব্যবহার করা হয়।
- ডেটা মোডে পারসেন্টাইল: একই স্কোরের নিয়ম হিসেবে মিন, মিডর্যাঙ্ক বা ম্যাক্স বেছে নিন।
- লক্ষ্য → স্কোর: লক্ষ্য পারসেন্টাইল থেকে বিপরীত স্ট্যান্ডার্ড নরমাল CDF ব্যবহার করে দরকারি স্কোর বের করা হয়।
- আনুমানিক র্যাঙ্ক: floor((1 − পারসেন্টাইল/100) × N) + 1। ফলাফল 1..N পরিসরে রাখা হয়।
প্রশ্নোত্তর
জনসংখ্যা নাকি নমুনা SD ব্যবহার করব?
পুরো দল বা পুরো ব্যাচের তথ্য থাকলে জনসংখ্যা SD ব্যবহার করুন। বড় কোনো দলের নমুনা হলে নমুনা SD বেছে নিন। নমুনা SD-এর জন্য কমপক্ষে দুটি ডেটা পয়েন্ট দরকার।
পারসেন্টাইলে বন্ধনগুলি কীভাবে পরিচালনা করা হয়?
মিন, মিডর্যাঙ্ক বা ম্যাক্স পদ্ধতি বেছে নিন। মিডর্যাঙ্কে নিচের স্কোরের সঙ্গে একই স্কোরের অর্ধেক ধরা হয়। সাধারণ ব্যবহারে এটিই ডিফল্ট।
কেন আমি লক্ষ্য শতাংশ হিসাবে 0% বা 100% লিখতে পারি না?
0% এবং 100% একটি সাধারণ বন্টনে একটি অসীম z-স্কোর প্রয়োজন হবে; 0-এর উপরে বা 100-এর নিচের মান ব্যবহার করুন (যেমন, 0.1% বা 99.9%)।
আমার স্কোর তালিকা একটি সার্ভারে পাঠানো হয়?
না। হিসাব আপনার ব্রাউজারেই চলে। বর্তমান ইনপুট অন্যকে পাঠাতে চাইলে শুধু শেয়ার লিংক কপি বোতাম ব্যবহার করুন।
মন্তব্য
আপনার প্রয়োজন হলেই মন্তব্য লোড করুন।