Aktualności
Po co nam kwartyle w analizie statystycznej?
Kwartyle - obok średniej, mediany i odchylenia standarodowego - bardzo często pojawiają się w raportach z analiz statystycznych. O tym, jak interpretować te statystyki przeczytacie poniżej.
Kwartyle to wartości, które dzielą obserwację na cztery równe części (grupy). W analizach statystycznych najczęściej będą pojawiały się informacje o wartości pierwszego i trzeciego kwartyla. Poniżej przybliżamy te pojęcia.
Pierwszy kwartyl (oznaczany jako Q1 lub Q25) – 25% obserwacji położonych jest poniżej, a 75% powyżej tej wartości. Pierwszy kwartyl dzieli obserwacje w stosunku 25%:75%, co oznacza, że 25% obserwacji jest niższa bądź równa wartości I kwartyla, a 75% obserwacji jest równa bądź większa niż wartość I kwartyla.
Drugi kwartyl (Q2) - inaczej mówiąc mediana, która dzieli zbiór na dwie równe części.
Trzeci kwartyl (Q3 lub Q75) – trzy czwarte obserwacji położona jest poniżej, a jedna czwarta powyżej wartości kwartyla. Trzeci kwartyl dzieli obserwację w stosunku 75% - 25%, co oznacza, że 75% obserwacji jest niższa bądź równa wartości III kwartyla, a 25% obserwacji jest równa bądź większa niż wartość III kwartyla.
Czwartego kwartyla się nie podaje, gdyż jest to wynik maksymalny i ma on wartości informacyjnej – 100% osób uzyskało wynik równy bądź niższy od wartości czwartego kwartyla.
Dzięki kwartylom nasza analiza statystyczna jest bogatsza o informację, w którym miejscu zbiorowości znajduje się dany wynik.
