Hvad er et kvartil? Hvordan det virker og et eksempel
I matematik og statistik er en kvartil en type kvantil, der opdeler en dataset i fire lige store dele. Dette hjælper med at identificere forskelle i værdierne i en dataset og giver indsigter i fordelingen af dataene. I denne artikel vil vi se nærmere på betydningen af de forskellige kvartiler og hvordan de beregnes.
Betydningen af den nedre kvartil
Den nedre kvartil, også kendt som Q1, er et mål for den centrale spredning af dataene i den nederste del af datasettet. Det er den værdi, der deler de laveste 25% af observationerne fra de øverste 75%. I praksis kan den nedre kvartil bruges til at identificere den værdi, under hvilken en fjerdedel af dataene ligger.
For at beregne den nedre kvartil skal du ordinere dataene i stigende rækkefølge og finde den midterste værdi i den første halvdel af datasettet. Hvis der er et ulige antal observationer, er den nedre kvartil det enkelte punkt lige i midten. Hvis der er et lige antal observationer, tager man gennemsnittet af de to midterste værdier.
Betydningen af den øvre kvartil
Den øvre kvartil, også kendt som Q3, er et mål for den centrale spredning af dataene i den øverste del af datasettet. Det er den værdi, der deler de øverste 25% af observationerne fra de laveste 75%. Kort sagt, den øvre kvartil hjælper med at identificere den værdi, over hvilken en fjerdedel af dataene ligger.
For at beregne den øvre kvartil skal du ordinere dataene i stigende rækkefølge og finde den midterste værdi i den anden halvdel af datasettet. Ligesom med den nedre kvartil, hvis der er et ulige antal observationer, er den øvre kvartil det enkelte punkt lige i midten, og hvis der er et lige antal observationer, tages gennemsnittet af de to midterste værdier.
Eksempel på kvartiler
Lad os se på et eksempel for at illustrere, hvordan kvartiler kan anvendes. Forestil dig, at vi har en dataset af højder på en gruppe mennesker, og vi ønsker at finde ud af, hvor den nedre og øvre kvartil ligger.
Observation # | Højde (cm) |
---|---|
1 | 160 |
2 | 165 |
3 | 170 |
4 | 172 |
5 | 175 |
6 | 180 |
7 | 185 |
8 | 190 |
For at finde den nedre kvartil, ordner vi dataene og finder midten af de laveste 75% af observationerne, hvilket i dette tilfælde vil være den tredje observation med en højde på 170 cm.
For at finde den øvre kvartil, ordner vi dataene og finder midten af de øverste 75% af observationerne, hvilket i dette tilfælde vil være den sjette observation med en højde på 180 cm.
Ved at bruge kvartilerne kan vi nu få indblik i, hvordan højderne er fordelt i gruppen: de laveste 25% af menneskerne har en højde under 170 cm, de øverste 25% har en højde over 180 cm, og de mellemste 50% har en højde mellem 170 cm og 180 cm.
Opsamling
Kvartiler er en nyttig metode til at opdele en dataset i fire lige store dele for at få indblik i fordelingen af dataene. Den nedre kvartil deler dataene i de laveste 25% og den øvre kvartil deler dataene i de øverste 25%. Ved at bruge kvartiler kan man identificere værdier, der ligger under eller over en bestemt del af datasettet.
For at beregne kvartilerne, skal du ordinere dataene og finde midten af den relevante del af datasettet. Hvis der er et ulige antal observationer, er kvartilet det enkelte punkt lige i midten, og hvis der er et lige antal observationer, tages gennemsnittet af de to midterste værdier.
Ved at forstå kvartiler og deres betydning kan vi få en dybere forståelse af dataene og deres fordeling.
Ofte stillede spørgsmål