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三、四分位差
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四分位差(quartiledeviation),也可视为百分位差的一种,通常用符号Q来表示,指在一个次数分配中,中间50%的次数的距离的一半。
在一组数据中,它的值等于P25到P75距离的二分之一。
这个差异量数能够反映出数据分布中中间50%数据的散布情况。
四分位差的计算,基于两个百分位数,即P25和P75。
这两个点值与中数一起把整个数据的次数等分为四部分,因此称它们为四分值,或四分位数(quartile)。
由于P25之下占有总次数的四分之一,故P25又称为第一四分位(Q1),中数或P50称为第二四分位(Q2),P75称为第三四分位(Q3)。
四分位差就是第三四分位与第一四分位之差的一半。
它的计算公式如下:
如果是对未分组的数据求四分位差,Q1和Q3可依照未分组数据求中数的方法求得。
在分组数据中,Q1和Q3计算方法如下:
用上面这两个公式计算的Q1和Q3实际上就是P25、P75的值。
依照【例4-1】的数据,Q1=28.32,Q3=43.61,因此,Q=7.64。
四分位差与Q1、Q2和Q3之间的关系如图4-2所示。
图4-2四分位差与Q1、Q2和Q3之间的关系
四分位差通常与中数联系起来共同应用。
中数可以看做是第二四分位点,即50%点,因此中数有时也常用Q2表示。
与全距相比,用百分位差表述数据的离散情况稍微好一些。
比如,在两极端数据不清楚时,可以计算四分位差。
但由于它没有把全部数据考虑在内,其稳定性会差一些。
比如说,我们得到两组数据,这两组数据的值并不完全一致,但最后得到的四分位差则有可能完全一致。
这是使用百分位差,尤其是用四分位差来表示数据分布的不足之处。
另外它也不适合代数方法运算,反应不够灵敏,故应用不多。
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