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    Como calcular o intervalo interquartil

    O intervalo interquartil, frequentemente abreviado como IQR, representa o intervalo do 25º ao 75º percentil, ou o 50% do meio de qualquer conjunto de dados. O intervalo interquartil pode ser usado para determinar qual seria o intervalo médio de desempenho em um teste: você pode usá-lo para ver onde as pontuações da maioria das pessoas em um determinado teste caem ou determinar quanto dinheiro o funcionário médio de uma empresa ganha a cada mês . O intervalo interquartil pode ser uma ferramenta mais eficaz de análise de dados do que a média ou mediana de um conjunto de dados, porque permite identificar o intervalo de dispersão em vez de apenas um único número.

    TL; DR (Muito Longo ; Não leu)

    O intervalo interquartil (IQR) representa os 50% do meio de um conjunto de dados. Para calculá-lo, primeiro ordene seus pontos de dados do menor para o maior e, em seguida, determine suas posições do primeiro e terceiro quartis usando as fórmulas (N + 1) /4 e 3 * (N + 1) /4 respectivamente, onde N é o número Por fim, subtraia o primeiro quartil do terceiro quartil para determinar o intervalo interquartil do conjunto de dados.
    Pontos de dados do pedido

    O cálculo do intervalo interquartil é uma tarefa simples, mas antes do cálculo você precisará organizar os vários pontos do seu conjunto de dados. Para fazer isso, comece ordenando os pontos de dados do menor para o maior. Por exemplo, se seus pontos de dados fossem 10, 19, 8, 4, 9, 12, 15, 11 e 20, você os reorganizaria assim: {4, 8, 9, 10, 11, 12, 15, 19, 20}. Depois que seus pontos de dados tiverem sido solicitados dessa maneira, você poderá avançar para a próxima etapa.
    Determinar a posição do primeiro quartil

    Em seguida, determine a posição do primeiro quartil usando a seguinte fórmula: (N + 1 ) /4, em que N é o número de pontos no conjunto de dados. Se o primeiro quartil cair entre dois números, considere a média dos dois números como sua pontuação no primeiro quartil. No exemplo acima, como existem nove pontos de dados, você adicionaria 1 a 9 para obter 10 e depois dividia por 4 para obter 2,5. Como o primeiro quartil fica entre o segundo e o terceiro valor, você levaria em média 8 e 9 para obter a primeira posição do quartil de 8,5.
    Determinar a posição do terceiro quartil

    Depois de determinar seu primeiro quartil, determine a posição do terceiro quartil usando a seguinte fórmula: 3 * (N + 1) /4 em que N é novamente o número de pontos no conjunto de dados. Da mesma forma, se o terceiro quartil cair entre dois números, simplesmente calcule a média como faria ao calcular a pontuação do primeiro quartil. No exemplo acima, como existem nove pontos de dados, você deve adicionar 1 a 9 para obter 10, multiplicar por 3 para obter 30 e depois dividir por 4 para obter 7,5. Como o primeiro quartil cai entre o sétimo e o oitavo valor, você levaria em média 15 e 19 para obter uma pontuação no terceiro quartil de 17.
    Calcular intervalo interquartil

    Depois de determinar seu primeiro e terceiro quartil, calcule o intervalo interquartil subtraindo o valor do primeiro quartil do valor do terceiro quartil. Para finalizar o exemplo usado ao longo deste artigo, você subtrairá 8,5 de 17 para descobrir que o intervalo interquartil do conjunto de dados é igual a 8,5.
    Vantagens e desvantagens do IQR

    O intervalo interquartil tem um vantagem de poder identificar e eliminar discrepantes em ambas as extremidades de um conjunto de dados. O IQR também é uma boa medida de variação nos casos de distribuição de dados assimétrica, e esse método de cálculo do IQR pode funcionar para conjuntos de dados agrupados, desde que você use uma distribuição de frequência cumulativa para organizar seus pontos de dados. A fórmula do intervalo interquartil para dados agrupados é a mesma que para dados não agrupados, com IQR igual ao valor do primeiro quartil subtraído do valor do terceiro quartil. No entanto, possui várias desvantagens em comparação com o desvio padrão: menos sensibilidade a algumas pontuações extremas e uma estabilidade de amostragem que não é tão forte quanto o desvio padrão.

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