סוגי שאלות בהתפלגות נורמלית – איך מזהים?

סוגי שאלות בהתפלגות נורמלית – איך מזהים?

🎯 הטעות הנפוצה ביותר

רוב הטעויות בהתפלגות נורמלית לא נובעות מחישוב שגוי – אלא מזה שמתחילים לחשב לפני שמבינים מה בכלל מבקשים.

הפתרון: לפני כל חישוב, לעצור ולשאול: "מה סוג השאלה?"

ארבעת סוגי השאלות

כל שאלה בהתפלגות נורמלית שייכת לאחד מארבעה סוגים. כשמזהים את הסוג – חצי מהעבודה כבר נעשתה.


סוג 1 – חישוב הסתברות לפי ערך

📋 מאפיינים:
  • נתון: ערך \(X\) (או ציון תקן \(Z\))
  • מבקשים: הסתברות (שטח מתחת לעקומה)
  • מילים מזהות: "מה ההסתברות ש...", "כמה אחוז מ...", "מה החלק ש..."
🔢 שלבי פתרון:
  1. ממירים \(X\) ל-\(Z\) (אם לא נתון): \(Z = \dfrac{X - \mu}{\sigma}\)
  2. מוצאים את \(\Phi(z)\) בטבלה
  3. מתאימים לפי מה שמבקשים (שמאלה / ימינה)
📝 דוגמה:

משקל תינוקות מתפלג נורמלית: \(\mu = 3.3\) ק"ג, \(\sigma = 0.4\) ק"ג.
מה ההסתברות שתינוק ישקול פחות מ-3.7 ק"ג?
שלב 1: \(Z = \dfrac{3.7 - 3.3}{0.4} = \dfrac{0.4}{0.4} = 1\)

שלב 2: בטבלה: \(\Phi(1) = 0.8413\)

שלב 3: מבקשים "פחות מ-" = שטח שמאלי = \(\Phi(1)\) ישירות

✅ תשובה: \(P(X < 3.7) = 0.8413\), כלומר כ-84% מהתינוקות שוקלים פחות מ-3.7 ק"ג.

סוג 2 – הסתברות בתחום

📋 מאפיינים:
  • נתון: שני ערכים (\(a\) ו-\(b\))
  • מבקשים: הסתברות שהערך יהיה בין שני הגבולות
  • מילים מזהות: "בין ... ל-...", "מ-... עד ..."
הנוסחה:
\(P(a \le X \le b) = \Phi(z_b) - \Phi(z_a)\)
🔢 שלבי פתרון:
  1. ממירים את שני הערכים ל-\(Z\)
  2. מוצאים \(\Phi\) לכל אחד בטבלה
  3. מחסרים: הגדול פחות הקטן
📝 דוגמה:

\(\mu = 3.3\), \(\sigma = 0.4\). מה ההסתברות שתינוק ישקול בין 2.9 ל-3.7 ק"ג?
שלב 1 – המרה:
\(z_1 = \dfrac{2.9 - 3.3}{0.4} = -1\)     \(z_2 = \dfrac{3.7 - 3.3}{0.4} = 1\)

שלב 2 – טבלה:
\(\Phi(1) = 0.8413\)     \(\Phi(-1) = 1 - \Phi(1) = 1 - 0.8413 = 0.1587\)

שלב 3 – חיסור:
\(P(-1 \le Z \le 1) = 0.8413 - 0.1587 = 0.6826\)

✅ תשובה: כ-68% מהתינוקות שוקלים בין 2.9 ל-3.7 ק"ג – וזה מתאים בדיוק לכלל 68%!

סוג 3 – בעיה הפוכה (מהסתברות ל-X)

📋 מאפיינים:
  • נתון: הסתברות (אחוז, שטח)
  • מבקשים: ערך \(X\) שמתאים להסתברות הזו
  • מילים מזהות: "מצא את הערך ש...", "מהו הציון ש-90% נמצאים מתחתיו?", "מצא את האחוזון ה-..."
הנוסחה ההפוכה:
\(X = \mu + Z \cdot \sigma\)
🔢 שלבי פתרון (הפוך מסוג 1!):
  1. מוצאים בטבלה את \(Z\) שמתאים להסתברות הנתונה
  2. מציבים בנוסחה ההפוכה: \(X = \mu + Z \cdot \sigma\)
📝 דוגמה:

\(\mu = 3.3\), \(\sigma = 0.4\). 90% מהתינוקות שוקלים פחות מכמה?
שלב 1: מחפשים בטבלה: \(\Phi(z) = 0.90\)\(z \approx 1.28\)

שלב 2: \(X = 3.3 + 1.28 \times 0.4 = 3.3 + 0.512 = 3.812\)

✅ תשובה: 90% מהתינוקות שוקלים פחות מ-\(3.81\) ק"ג (בקירוב).
⚠️ טעות נפוצה בסוג 3: תלמידים לפעמים מציבים את ההסתברות (0.90) ישירות בנוסחת \(Z\). זה שגוי! קודם מוצאים את ערך \(Z\) בטבלה, ורק אז מציבים.

סוג 4 – השוואה בין קבוצות

📋 מאפיינים:
  • נתון: ציונים/ערכים מקבוצות שונות עם ממוצעים וסטיות תקן שונות
  • מבקשים: מי הצליח יותר? מי בולט יותר? איפה ההישג גבוה יותר?
  • מילים מזהות: "השוו", "באיזה מקצוע הוא יותר טוב?", "מי הצליח יותר ביחס ל..."
🔑 הכלל:
לעולם לא משווים ציונים גולמיים – תמיד ממירים ל-\(Z\) ומשווים את ציוני התקן!
🔢 שלבי פתרון:
  1. מחשבים \(Z\) בנפרד לכל קבוצה
  2. משווים את ציוני התקן – מי שקיבל \(Z\) גבוה יותר הצליח יותר ביחס לקבוצה שלו
📝 דוגמה:

שרה קיבלה 85 בביולוגיה (\(\mu = 75\), \(\sigma = 10\)) ו-90 בכימיה (\(\mu = 88\), \(\sigma = 4\)).
באיזה מקצוע היא הצליחה יותר ביחס לכיתה?
ביולוגיה: \(z = \dfrac{85 - 75}{10} = 1\)

כימיה: \(z = \dfrac{90 - 88}{4} = 0.5\)

✅ מסקנה: למרות שבכימיה הציון הגולמי גבוה יותר (90 > 85), בביולוגיה שרה בולטת יותר (\(z = 1\) לעומת \(z = 0.5\))!

🗺️ איך מזהים את הסוג? – תרשים זרימה

שאלה לעצמי אם כן →
נתון ערך/ציון, מבקשים הסתברות? סוג 1
מבקשים הסתברות בתחום (בין ... ל-...)? סוג 2
נתונה הסתברות, מבקשים ערך? סוג 3
מבקשים להשוות בין קבוצות? סוג 4

נוסחאות חשובות בעבודה עם טבלת Z

מה מבקשים נוסחה הסבר
שטח שמאלי \(P(Z \le z) = \Phi(z)\) קוראים ישירות מהטבלה
שטח ימני \(P(Z > z) = 1 - \Phi(z)\) משלים ל-1
תחום \(P(a \le Z \le b) = \Phi(b) - \Phi(a)\) חיסור שני שטחים
סימטריה \(\Phi(-z) = 1 - \Phi(z)\) העקומה סימטרית סביב 0
ערך בודד \(P(Z = z) = 0\) בהתפלגות רציפה – תמיד 0!
💡 טיפ: שלב הזיהוי חוסך חצי מהטעויות. לפני כל חישוב, שאלו את עצמכם: "מה נתון לי ומה מבקשים ממני?" – וזהו סוג השאלה.