テストでパーセンテージスコアを計算する場合は、スコアしたポイント数を可能なポイント数で割ります。 同じプロセスが、クラスの全体的なスコアを計算するために機能する場合があります。 ただし、教師が一部のスコアリングカテゴリに他のカテゴリよりも大きな値を割り当てる場合(加重スコアとも呼ばれます)、計算プロセスにいくつかの追加ステップを追加する必要があります。
パーセンテージの計算
加重スコアの計算を開始する前に、加重平均を計算するために必要な基本的なスキルを確認しましょう。 1つ目は、パーセンテージの計算です。
パーセンテージスコアを計算するには、獲得したポイント数を可能なポイント数で割ります。 次にいくつかの例を示します。
例1:100点満点中75点を獲得した場合、スコアは次のようになります。
\ frac {75} {100} = 75÷100 = 0.75
例2:ポップクイズで20点中16点を獲得した場合、スコアは次のようになります。
\ frac {16} {20} = 16÷20 = 0.8
10進形式との間の変換
通常、スコアを10進形式のままにしておくと、数学的に扱いやすくなります。 これは、加重スコアリング方法を使用して計算するときに重要になります。 しかし、最終的な答えを表現するときは、パーセンテージで読む方が簡単です。
10進形式からパーセンテージに変換するには、結果に100を掛けます。 2つの例の場合、次のようになります。
例1:
0.75 × 100 = 75\%
例2:
0.8 × 100 = 80\%
パーセンテージから10進形式に戻すには、パーセンテージを100で割ります。 両方の例で試してみてください。正しく理解すれば、最初と同じ10進値になります。
平均の計算
均等化されたスコアを計算するために必要なスキルがもう1つあります。単純な平均。「数学で話す」では、より適切に平均と呼ばれます。 それぞれ75%、85%、92%の成績をとった3つのテストを受けた後の平均スコアを知りたいとしましょう。
平均を計算するには、最初にパーセンテージを10進形式に変換してから、すべてのデータポイントを合計し、それらをデータポイントの数で割ります。 だから、あなたは持っています:
\ frac {\ text {データポイントの合計}} {\ text {データポイントの数}} = \ text {average}
この場合、これは次のとおりです。
\ frac {0.75 + 0.85 + 0.92} {3} = \ text {average}
計算を行うと、次のようになります。
\ frac {2.52} {3} = 0.84
その小数をパーセンテージ形式に戻すと、平均スコアが84パーセントであることがわかります。 この特定の例では、実際に前後にパーセンテージ形式に変換する必要はありませんでしたが、それは良い習慣です。
加重平均を計算します
さて、あなた自身の加重スコア計算機になる時が来ました。 インストラクターが宿題とテストがクラスの最も重要な部分であると考えるクラスを受講していると想像してください。 クラスの始めに、宿題がスコアの40%を占め、テストがスコアの50%を占め、ポップクイズが残りの10%になると警告する場合があります。 スコアリング要素のパーセントまたは重みが高いほど、全体的なスコアに影響を与えます。
これらの条件で加重平均を計算するには、まず、練習したばかりのスキルを使用して、各カテゴリ(宿題、テスト、ポップクイズ)の平均を計算します。 宿題が平均91%、テストが89%、ポップクイズが84%になったとしましょう。
- 宿題:0.91
- テスト:0.89
- ポップクイズ:0.84
- 宿題:0.91×0.4 = 0.364
- テスト:0.89×0.5 = 0.445
- ポップクイズ:0.84×0.1 = 0.084
まず、各パーセンテージを100で割って、10進形式に変換します。 この例では、次のようになります。
次に、各カテゴリに、小数で表される適切な重み係数を掛けます。 宿題はスコアの40%なので、宿題のカテゴリに0.4を掛けます。 テストカテゴリに0.5を掛け、ポップクイズカテゴリに0.1を掛けます。 これはあなたに与えます:
全体的なスコアの重みに従って各カテゴリをスケーリングした後、結果を合計します。
0.364 + 0.445 + 0.084 = 0.893
これは均等化されたスコアですが、それでも扱いやすい10進数形式で表現されます。 作業を本当に完了するには、100を掛けて、読みやすいパーセンテージ形式に変換します。
0.893 × 100 = 89.3\%
したがって、加重スコアは89.3%です。
加重スコアを使用する他の場所
ほとんどの人にとって、学校または大学の成績は、加重スコアまたは加重平均に遭遇する可能性が最も高い場所です。 ただし、統計(特に大規模なデータセットの処理)、調査分析、 特定のレビュー基準がより重要であると割り当てられている場合、投資や電子機器やその他のアイテムのレビューにも その他。