El término puntuación normal se utiliza con dos significados diferentes en estadística . Uno de ellos se relaciona con la creación de un valor único que se puede tratar como si hubiera surgido de una distribución normal estándar (media cero, varianza unitaria). El segundo se relaciona con la asignación de valores alternativos a los puntos de datos dentro de un conjunto de datos, con la amplia intención de crear valores de datos que se puedan interpretar como aproximaciones de los valores que podrían haberse observado si los datos hubieran surgido de una distribución normal estándar. [ cita requerida ]
El primer significado es como un nombre alternativo para la puntuación estándar o puntuación z , donde los valores se estandarizan restando la media de la muestra o estimada y dividiéndola por la muestra u otra estimación de la desviación estándar. Particularmente en aplicaciones donde se utiliza el nombre "puntuación normal", existe generalmente la presunción de que el valor puede referirse a una tabla de probabilidades normales estándar como un medio para proporcionar una prueba de significación de alguna hipótesis, como una diferencia en las medias. [ cita requerida ]
El segundo significado de puntuación normal está asociado con los valores de los datos derivados de los rangos de las observaciones dentro del conjunto de datos. A un punto de datos dado se le asigna un valor que es exactamente, o una aproximación, a la expectativa de la estadística de orden del mismo rango en una muestra de variables aleatorias normales estándar del mismo tamaño que el conjunto de datos observados. [1] Por lo tanto, el significado de una puntuación normal de este tipo es esencialmente el mismo que un rankit , aunque el término "rankit" se está volviendo obsoleto. En este caso, la transformación crea un conjunto de valores que coincide de cierta manera con lo que se esperaría si el conjunto original de valores de datos surgiera de una distribución normal.