z-Transformation einfach erklärt!

Stell dir vor, du vermutest, dass du die Queen der emotionalen Intelligenz bist. Das möchtest du natürlich gerne an mindestens einem Test überprüfen. Um sicherzustellen, dass auch wirklich verlässliche Werte herauskommen und du nicht bloß deine Tagesform abbildest, machst du nun an zwei aufeinander folgenden Tagen zwei verschiedene Tests zur emotionalen Intelligenz, um die Werte miteinander vergleichen zu können.

Diese Tests beruhen jedoch jeweils auf unterschiedlichen Mittelwerten und Streuungen. Daher stehst du jetzt vor der großen Frage: was tun mit deinen Ergebnis-Werten? Denn diese lassen sich nicht so einfach unmittelbar miteinander vergleichen.

Doch es gibt Hoffnung:

Die z-Transformation bzw. Standardisierung wandelt die Werte in eine neue gemeinsame Einheit um und macht sie somit direkt vergleichbar!

Was ist die z-Transformation?

Die z-Transformation oder auch z-Standardisierung überführt Werte, die mit unterschiedlichen Messinstrumenten erhoben wurden, in eine neue gemeinsame Einheit: in Standardabweichungs-Einheiten.

Unabhängig von den Ursprungseinheiten können zwei (oder mehr) Werte nun unmittelbar miteinander verglichen werden.

Das Ergebnis der z-Transformation sind sogenannte "z-Werte". Diese stellen Standardabweichungen vom Mittelwert dar.

Ein z-Wert von 1 bedeutet beispielsweise, dass dieser Wert eine Standardabweichung vom Mittelwert entfernt ist, also eine Standardabweichung oberhalb des Mittelwerts liegt.

Ein z-Wert von -2 besagt, dass sich der Wert zwei Standardabweichungen unterhalb des Mittelwerts befindet.

Die z-Werte "wohnen" in der Standardnormalverteilung – eine theoretische Verteilung von Werten, die für folgende Zwecke zum Einsatz kommt:

  • für den oben genannten Vergleich von Werten 
  • um den z-Test (= Gauß-Test) auf Mittelwertsunterschiede bei bekannter Varianz durchzuführen
  • und um die Wahrscheinlichkeiten für Intervalle zu berechnen, also z. B. wie wahrscheinlich es ist, dass eine zufällig ausgewählte Person einen IQ zwischen 60 und 75 IQ-Punkten hat  

Wir beschäftigen uns hier jedoch nur mit der ersten Einsatzmöglichkeit: dem Vergleich von Werten.

Und so sieht die Standardnormalverteilung aus – der Mittelwert bzw. Erwartungswert ist immer 0 und die Standardabweichung 1:

standardnormalverteilung

In welchen Bereich der Statistik gehört die z-Transformation?

Die z-Transformation gehört in die Welt der deskriptiven Statistik – und dort in den Bereich des Grundwissens.

Wie wird die z-Transformation berechnet?

Hier ist die Formel:

formel-standardisierung

Was macht die Formel?

Sie relativiert die Abweichungen eines Werts vom Mittelwert einer Verteilung an der Standardabweichung dieser Verteilung. Daher der Name z-Standardisierung!

Es wird also berechnet, wie weit der Wert einer Person vom Mittelwert der Verteilung (z. B. der IQ-Verteilung) entfernt liegt, gemessen in Standardabweichungen, sprich: Standardabweichungs-Einheiten.

Beispiel Heinz-Rüdiger:

Heinz-Rüdiger sorgt sich, dass seine Konzentration nachgelassen habe, und sucht daher die Psychologin seines Vertrauens auf.

Diese bittet er nun, ihn durch zwei verschiedene Konzentrationstests zu jagen.

Die Tests basieren auf folgenden Kennwerten / Normierungen:

Test 1: μ = 50, σ = 5    Test 2: μ = 80, σ = 15

Heinz-Rüdiger erzielt in Test 1: 56 Punkte und in Test 2: 101 Punkte.

Nun könnte man meinen, dass er in Test 2 fast doppelt so gut wie in Test 1 abgeschnitten hätte. Doch diese Testergebnisse lassen sich nicht unmittelbar miteinander vergleichen!

Daher wandelt sie die Psychologin flott in z-Werte um:

berechnung-z-wert
standardisierung-berechnung

Diese z-Werte lassen sich jetzt direkt miteinander vergleichen:

Heinz-Rüdiger hat in beiden Tests ähnlich abgeschnitten und liegt jeweils über eine Standardabweichung oberhalb des Mittelwerts. 

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Wie sag ich's Tante Erna?

„Heinz-Rüdiger hat in beiden Konzentrationstests leicht überdurchschnittlich abgeschnitten.“

(z-Werte von 1.2 und 1.4)

„Er muss sich also keine Sorgen um seine Konzentrationsfähigkeit machen!“  

Na bitte! Da sind wir jetzt sehr erleichtert...

Zum Abschluss noch ein Steckbrief:

Steckbrief z-Transformation

  • = Standardisierung
  • Umwandlung von Werten, die mit verschiedenen Messinstrumenten erhoben wurden, um sie vergleichen zu können
  • Nur bei metrischen Variablen anwendbar
  • Die neuen Werte sind z-Werte und wohnen in der Standardnormalverteilung
  • Die z-Werte sind nun unmittelbar miteinander vergleichbar
  • z-Werte stellen die Abweichung vom Mittelwert in Standardabweichungs-Einheiten dar

Meine Challenge an Dich

Schnapp dir gleich mal ein paar Werte, erfinde die Kennwerte / Normierungen dazu (also mü und sigma) und z-transformiere, was das Zeug hält!

Anschließend pinselst du bitte eine Standardnormalverteilung und versuchst dich an einer Interpretation für Tante Erna.

Viel Spaß!

Standardfehler des Mittels einfach erklärt!
Wann verwende ich welche Methode?
  • Hallo Melanie,

    danke für die Erklärungen und anschaulichen Beispiele.
    Ich frage mich: Ist es eigentlich möglich Gruppenmittelwerte zu z-standardisieren oder funktioniert das nur bei Einzelnen werten?

    • Hallo Bernd,

      um ehrlich zu sein, habe ich davon noch nicht gehört, aber es müsste prinzipiell möglich sein.
      Diese Angabe ist jedoch ohne Gewähr ;).

      Liebe Grüße,
      Melanie

  • Hallo, ich hätte noch eine Frage und zwar wie kann man die z- Werte wieder rücktransformieren in die Ursprungsdaten? LG

  • Hey Melanie,
    wenn ich mehrere z-Werte innerhalb einer Kategorie zusammenfassen möchte um eine mögliche Normalverteilung abzubilden, werden diese dann einfach addiert ?

    Liebe Grüße,
    Kimberly

    • Hallo Kimberly,

      diesen Fall kenne ich leider nicht und weiß daher auch keine schlaue Antwort, tut mir Leid!
      Ich vermute aber, dass du innerhalb der Kategorien eher die Mittelwerte berechnen müsstest, um dann aus diesen eine Normalverteilung abzubilden. Aber wie gesagt: ohne Gewähr!

      Liebe Grüße,
      Melanie

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