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Los diferentes conjuntos de datos suelen tener medias y desviaciones estándar únicas, lo que dificulta la comparación directa. El puntaje z estandariza los datos distribuidos normalmente, lo que permite una comparación justa y una definición consistente de percentiles en todos los estudios. Si bien las puntuaciones z se pueden encontrar en tablas de referencia, usar una calculadora TI‑84 Plus es más rápido, más preciso y más fácil de seguir. Hay dos métodos confiables:(1) calcular la media y la desviación estándar de su lista y luego aplicar la fórmula de puntuación z, o (2) usar el invNorm de la calculadora. función con el percentil deseado como entrada. Los mismos pasos se aplican también a la TI‑84 Plus Silver Edition.

Método 1:uso de la fórmula de puntuación Z

1. Almacena tus datos como una lista:presiona STAT , luego seleccione 1:Edit . La pantalla muestra listas existentes y una línea de entrada.
2. Navegue a una lista vacía con las teclas de flecha e ingrese cada punto de datos, presionando ENTER después de cada valor.
3. Calcular estadísticas descriptivas:presione STAT , flecha hacia la derecha al menú de estadísticas, seleccione 1:1‑Var Stats y presione ENTER .
4. Asegúrese de que el nombre de la lista coincida con el que acaba de editar. Deja FreqList en blanco.
5. Mueva el cursor a CALCULATE y presione ENTER . La calculadora muestra la media (∞) y la desviación estándar (σ). Registre estos dos números.
6. Aplicar la fórmula de puntuación z:z = (x – mean) / SD , donde x es cualquier punto de datos en su lista.

Método 2:Usar el invNorm Función

1. Abra el asistente de distribución:presione 2ND entonces VARS para abrir el DISTR menú, seleccione 3:invNorm y presione ENTER .
2. Ingrese el percentil objetivo como decimal junto a la palabra area (por ejemplo, 0.95 para el percentil 95). Utilice las teclas de flecha para elegir Paste y presione ENTER .
3. Presione ENTER nuevamente para calcular el puntaje z correspondiente a ese percentil. La calculadora mostrará el resultado directamente.

Ambos enfoques le brindan una puntuación z confiable. El primer método es ideal cuando tienes un conjunto de datos sin procesar, mientras que el segundo es útil para conversiones rápidas de percentil a puntuación z.