평균 스프레드 (IQR) - 팁

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조언

IQR ( "사 분위 범위"의 약자)은 데이터 세트의 사 분위 범위라고도하는 중간 산포입니다. 이 개념은 숫자 집합에 대한 결론을 도출하는 데 도움이되는 통계 분석에 사용됩니다. IQR은 대부분의 데이터 이상 값을 제외하므로 변동 범위에 자주 사용됩니다. IQR을 결정하는 방법을 알아 보겠습니다.

단계

3 가지 방법 중 1 : IQR 이해하기

IQR 사용 방법을 알고 있습니다. 기본적으로 중간 스프레드는 세트의 폭 또는 "분산"을 나타냅니다. 사 분위수 구간은 데이터 세트의 상위 사 분위수 (25 % 최고)와 하위 사 분위수 (25 % 최저) 간의 차이에 의해 결정됩니다.
팁 : 하위 사 분위수는 일반적으로 Q1, 상위 사 분위수는 Q3입니다. 따라서 데이터 세트의 중간 점은 Q2가되고 가장 높은 사 분위수는 Q4가됩니다.
사 분위수 이해하기. 사 분위수를 시각화하려면 목록을 네 부분으로 나눕니다. 각 섹션은 "사 분위수"가됩니다. 예를 들어 데이터 세트에서 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8입니다.
- 1과 2는 1 사 분위수-Q1
- 3과 4는 2 사 분위-Q2
- 5와 6은 3 사 분위수-Q3
- 7과 8은 4 사 분위수-Q4
조리법을 외우십시오. 상위 사 분위수와 하위 사 분위수 간의 차이를 확인하려면 25 번째 백분위 수 (Q1)에서 75 번째 백분위 수 (Q3)를 빼야합니다.
공식 : IQR = Q3-Q1.
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방법 2/3 : 데이터 세트 정렬

데이터를 수집하십시오. 연구 및 테스트를 위해 IQR에 대해 배우는 경우 문제에는 숫자 세트가 있습니다 (예 : 1, 4, 5, 7, 10).이 숫자를 기반으로 계산합니다. 그러나 보드 또는 퀴즈 문제에서 번호를 다시 정렬해야 할 수도 있습니다.
각 숫자가 데이터 유형을 나타내는 지 확인해야합니다. 예를 들어 특정 둥지의 알 수 또는 건물의 집당 주차 위치 수.
데이터 세트를 오름차순으로 정렬합니다. 즉, 아기에서 큰 숫자로 숫자를 정렬해야합니다. 다음 예에서 결론을 도출하십시오.
- 짝수 데이터 번호 세트 (A) : 4 7 9 11 12 20
- 홀수 데이터 번호 세트 (B) : 5 8 10 10 15 18 23
데이터를 두 부분으로 나눕니다. 이를 위해 데이터의 중간 점을 찾습니다. 이것은 시퀀스 중간에 하나 이상의 숫자가 될 것입니다. 수량이 홀수이면 정확한 중간 수를 선택하십시오. 데이터 양이 균등할 경우 중간 지점은 중앙의 두 숫자 사이에 있습니다.
- 짝수 (세트 A)의 예에서 9와 11 사이의 중간 점은 다음과 같습니다. 4 7 9 | 11 12 20
- 홀수 예 (인구 B)에서 (10)은 중간 점입니다. 우리는 : 5 8 10 (10) 15 18 23
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3 가지 방법 중 3 : IQR 계산

중앙값 찾기 데이터 세트의 상단 및 하단 절반. 중앙값은 데이터 세트 사이의 "중간 점"또는 숫자입니다. 이 경우 전체 데이터의 중간 점이 아니라 상위 및 하위 하위 집합의 상대적 중앙값 만 찾습니다. 데이터가 홀수 인 경우 중간에있는 숫자를 제외합니다. 예를 들어 세트 B에서 숫자 10을 세지 않아도됩니다.
- 짝수 (세트 A)의 예 :
  - 하반기 중앙값 = 7 (Q1)
  - 상반기 중앙값 = 12 (Q3)
- 홀수 수량 예 (세트 B)에서 :
  - 하반기 중앙값 = 8 (Q1)
  - 상반기 중앙값 = 18 (Q3)
Q3-Q1을 사용하여 중간 스프레드를 찾으십시오. 따라서 25 번째 백분위 수와 75 번째 백분위 수 사이에 얼마나 많은 숫자가 있는지 알 수 있으며이를 사용하여 데이터가 얼마나 널리 퍼져 있는지 시각화 할 수 있습니다. 예를 들어, 시험의 점수가 100이고 점수의 IQR이 5 인 경우, 최고와 최저가 너무 다르지 않기 때문에 참가자가 같은 수준에 있다고 믿을 근거가 있습니다. 그러나 시험 점수의 분포가 30 점으로 올라 간다면 어떤 사람들은 왜 그렇게 높은 점수를 받고 다른 사람들은 낮은 점수를 받는지 의문을 가질 수 있습니다.
- 짝수 (세트 A)의 예 : 12-7 = 5
- 홀수 예 (세트 B)에서 : 18-8 = 10
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