Innhold

• Fremgangsmåte
• Råd

IQR (forkortelse for "interquartile range") er mellomspredningen, også kjent som datasettets kvartilområde. Dette konseptet brukes i statistisk analyse for å trekke konklusjoner om et sett med tall. IQR brukes ofte til variasjonen fordi den ekskluderer de fleste dataavvik. La oss lære å bestemme IQR.

Fremgangsmåte

Metode 1 av 3: Forstå IQR

1. 

   Vet hvordan du bruker IQR. I utgangspunktet representerer midtspredningen bredden eller "spredning" av settet. Kvartilintervallet bestemmes av forskjellen mellom øvre kvartil (25% høyest) og nedre kvartil (25% lavest) i datasettet.

   Tips: Den nedre kvartilen betegnes vanligvis Q1, den øvre kvartilen er Q3 - så midtpunktet til datasettet vil være Q2 og det høyeste vil være Q4.

   
   

2. 

   Forstå kvartiler. For å visualisere en kvartil, del listen i fire like deler. Hver seksjon vil være en "kvartil". For eksempel i datasettet: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8.
   • 1 og 2 er den første kvartilen - Q1
   • 3 og 4 er den andre kvartilen - Q2
   • 5 og 6 er den tredje kvartilen - Q3
   • 7 og 8 er den fjerde kvartilen - Q4

3. 

   
   
   Husk oppskriften utenat. For å bestemme forskjellen mellom øvre og nedre kvartil, må du trekke den 75. persentilen (Q3) fra den 25. persentilen (Q1).

   Formel: IQR = Q3 - Q1.

   annonse

Metode 2 av 3: Sorter datasettet

1. 

   Samle inn dataene dine. Hvis du lærer om IQR for studie og test, vil problemet ha et sett med tall, for eksempel: 1, 4, 5, 7, 10. Du vil beregne ut fra disse tallene. Du må imidlertid kanskje omorganisere tallene fra tavlen eller quizproblemet.

   Du må sørge for at hvert tall representerer en datatype: for eksempel antall egg i et bestemt rede eller antall parkeringsplasser per hus i en bygning.

   
   

2. 

   Sorter datasettet i stigende rekkefølge. Du må med andre ord sortere tallene fra baby til stor. Trekk konklusjoner fra følgende eksempler.
   • Sett med jevne datatall (A): 4 7 9 11 12 20
   • Sett med oddetall (B): 5 8 10 10 15 18 23

3. 

   Del dataene i to deler. For å gjøre dette, finner du midtpunktet til dataene - dette vil være ett eller flere tall midt i sekvensen. Hvis du har en merkelig mengde, velger du det eksakte mellomtallet. Med en jevn mengde data vil midtpunktet være mellom to tall i sentrum.
   • I eksemplet med et partall (sett A) er midtpunktet mellom 9 og 11 som følger: 4 7 9 | 11 12 20
   • I eksemplet med oddetall (populasjon B) er da (10) midtpunktet. Vi har: 5 8 10 (10) 15 18 23
   annonse

Metode 3 av 3: Beregn IQR

1. 

   Finn medianen av øvre og nedre halvdel i datasettet. Median er "midtpunktet" eller tallet mellom datasettet. I dette tilfellet vil du ikke finne midtpunktet til hele dataene, men bare de relative medianene til øvre og nedre delmengde. Hvis du har et oddetall data, ekskluder tallet i midten - for eksempel i sett B, trenger du ikke å telle tallet 10.
   • I eksemplet med et partall (sett A):
     • Median for nedre halvdel = 7 (Q1)
     • Median for øvre halvdel = 12 (Q3)
   • I eksemplet med oddetall (sett B):
     • Median for nedre halvdel = 8 (Q1)
     • Median for øvre halvdel = 18 (Q3)

2. 

   Ta Q3 - Q1 for å finne mellomspredningen. Så du vet hvor mange tall som er mellom 25. og 75. persentilen. Du kan bruke dette til å visualisere hvor bredt dataene spres. For eksempel, hvis testen har en skala på 100 og IQR på poengsummen er 5, vil du ha grunn til å tro at deltakerne er på samme nivå fordi høyde- og lavtrykk ikke er for forskjellige. Men hvis spredningen av testresultater går opp til 30, kan du stille spørsmål ved hvorfor noen scorer så høyt og andre så lave.
   • I eksemplet med et partall (sett A): 12 - 7 = 5
   • I eksemplet med oddetall (sett B): 18 - 8 = 10
   annonse

Råd

• Det er viktig å mestre kunnskapene dine, for det er også mange IQR-kalkulatorer online, bruk dem til å sjekke resultatene. Ikke stol for mye på beregningssøknaden når du studerer! Hvis du støter på en test av midtspredning, må du vite hvordan du gjør det selv for hånd.