Kvartiilide

Kvartiilid on statistiliste andmete jagamise ja analüüsimise meetod, mis jagab andmed neljaks võrdsete suurusega osaks. Need on statistika aluslikud mõõtmed, mis aitavad mõista andmete levikut ja kesksete väärtuste asukohta. Kvartiilid jagavad andmed neljaks osaks, kus iga kvartiil vastab 25% andmetest.

Esimene kvartiil, tuntud ka kui Q1, jagab esimese 25% väiksema andme osast teise 25% osast. Teine kvartiil, Q2, on sama mis median, mis jagab andmed kaheks võrdseks osaks. Kolmas kvartiil, Q3, jagab teise 25% väiksema andme osast viimase 25% osast.

Kvartiilide arvutamiseks kasutatakse tihti järgmist meetodit: andmed sorteeritakse ja jagatakse neljaks osaks. Kui andmete arv ei ole jaguv nelja osaks, kasutatakse interpolatsiooni meetodeid, et kindlaks määrata kvartiilide positsioonid. Näiteks võib kasutada Tukey'i meetodit, kus kvartiilide positsioonid arvutatakse järgmiselt: Q1 = (n+1)/4, Q3 = 3(n+1)/4, kus n on andmete arv.

Kvartiilidega seotud mõiste on kvartiilidevahe (interkvartiilvahe, IQR), mis on erinevus Q3 ja Q1 vahel. IQR näitab andmete levikut keskse osa osas ja on hea viis väljendada andmete hajumist, eriti kui andmed sisaldavad väljapoolepooleid.

Kvartiilid on kasulikud mitmesuguste andmete analüüsis, näiteks kvaliteedikontrollis, meditsiinis ja majanduses. Nad aitavad identifitseerida anomaalsetid andmeid ja mõista, kuidas andmed jagunevad. Kvartiilide kasutamine on eriti oluline, kui andmed ei järgi normaaljaotust, sest need pakuvad alternatiivset viisi kesksete väärtuste ja hajumise hinnamiseks.