Calculateur de score z (cote standardisée)

Rédigé par Thierno Sadou Diallo, formule vérifiée selon notre méthodologie • Mis à jour le 15/08/2026

Le score z se calcule avec z = (valeur − moyenne) ÷ écart-type. Pour une valeur de 75 dans une population de moyenne 70 et d'écart-type 5, le score z est de 1 : la valeur se situe un écart-type au-dessus de la moyenne.

Explication

Le score z (ou cote standardisée) indique à combien d'écarts-types une valeur se situe par rapport à la moyenne d'une distribution : un score z positif signifie que la valeur est au-dessus de la moyenne, un score négatif qu'elle est en dessous, et un score de 0 qu'elle est exactement égale à la moyenne. Son intérêt principal est de rendre comparables des valeurs issues d'échelles ou de distributions différentes (par exemple, comparer un résultat à un test de mathématiques et un résultat à un test de lecture, aux échelles différentes) en les ramenant à une même unité standardisée. Pour une distribution suivant une loi normale, environ 68 % des valeurs se situent entre un score z de −1 et +1, et environ 95 % entre −2 et +2 (règle dite 68-95-99,7). Ce calculateur applique la formule directement à partir d'une moyenne et d'un écart-type déjà connus ; il ne les calcule pas lui-même à partir d'un échantillon de données brutes.

Exemple : valeur 75, moyenne 70, écart-type 5

Données d'entrée

Valeur observée : 75. Moyenne : 70. Écart-type : 5.

Calcul

Score z = (75 − 70) ÷ 5 = 5 ÷ 5 = 1.

Résultat

Cette valeur se situe à 1 écart-type au-dessus de la moyenne.

Questions fréquentes

À quoi sert concrètement un score z ?

Il permet de situer une valeur individuelle par rapport à un groupe (par exemple, un résultat de test par rapport à la performance moyenne d'une classe), et de comparer des valeurs mesurées sur des échelles différentes en les ramenant à une base commune. C'est aussi la base du calcul des percentiles dans une distribution normale.

Que signifie un score z négatif ?

Un score z négatif indique simplement que la valeur observée est inférieure à la moyenne de la population : un score de −2, par exemple, signifie que la valeur se situe deux écarts-types en dessous de la moyenne. Ce n'est pas nécessairement "mauvais" — cela dépend entièrement de ce que représente la mesure.

Que signifie la règle des 68-95-99,7 ?

Pour une distribution qui suit une loi normale (en cloche), environ 68 % des valeurs ont un score z compris entre −1 et +1, environ 95 % entre −2 et +2, et environ 99,7 % entre −3 et +3. Cette règle empirique aide à interpréter rapidement l'ampleur d'un score z, mais elle suppose une distribution normale, ce qui n'est pas toujours le cas en pratique.

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