Percentiles écart-type sont utilisés pour déterminer le pourcentage d'événements qui sont au-dessus ou en dessous de la moyenne. Dans l'analyse statistique, la moyenne de tous les scores numériques ou d'événements est connue comme étant la moyenne. Car toutes les données recueillies sera égal à la moyenne, l'écart-type reflète la façon dont la très grande majorité de ces données sera à la moyenne. Dans les distributions normales, 50 pour cent des occurrences seront soit inférieure ou supérieure à la moyenne de l'ensemble de données.
L'un des moyens les plus efficaces pour penser percentiles écart-type est que la quantité d'événements qui seront inclus dans une fourchette de scores numériques. Par exemple, un ensemble de résultats de tests finaux d'examen peut être réalisé par un groupe d'étudiants dans un cours d'économie. La moyenne représentera la note moyenne et dans la plupart des cas, se verront attribuer un percentile de 50 pour cent. Les résultats des tests qui s'inscrivent dans un ou deux écarts types de la moyenne sera généralement attribué un percentile différent.
Percentiles écart-type qui se situent en dessous de la moyenne dans une distribution normale est inférieure à 50 pour cent. Ceux qui s'écartent plus ou à la droite de la moyenne sera plus que de 50 pour cent. Par exemple, si la note d'examen moyenne est de 70, alors que les scores se situent dans une gamme de 71 à 81 peut être affecté au 75 e percentile. Ces scores qui se situent entre 59 et 69, d'autre part, serait très probablement dans le 25 e percentile.
Les affichages graphiques des percentiles écart-type sont souvent utilisés pour déterminer l'importance d'un certain score. Les particuliers peuvent utiliser le statistique salaire moyen de voir si un résultat particulier est significativement supérieur ou inférieur à la moyenne. Par exemple, un salaire qui correspond au 90 e percentile d'une distribution normale signifie que la personne gagne plus de 90 pour cent de ses pairs. Percentiles déviation standard peuvent également être regroupés en écarts ou des plages en fonction de la moyenne de l'ensemble de données.
En utilisant des centiles d'écart-type, quelqu'un peut facilement déterminer si un score numérique est extrêmement élevée ou basse. Dans une classe où une série de résultats d'examen entre 59 et 81 relèvent d'un écart-type de la moyenne, 50 pour cent des élèves les plus susceptibles de produire une note d'examen, quelque part entre 59 et 81. Des scores inférieurs à 59 ou plus 81 peuvent être de deux à trois écarts types de la moyenne