Comment calculer l’intervalle interquartile dans Google Sheets

L’ intervalle interquartile , souvent appelé IQR, est un moyen de mesurer la répartition des 50 % centraux d’un ensemble de données. Il est calculé comme la différence entre le premier quartile (Q1) et le troisième quartile (Q3) d’un ensemble de données.

Notez que les quartiles sont simplement des valeurs qui divisent un ensemble de données en quatre parties égales.

L’IQR est souvent utilisé pour mesurer la répartition des valeurs dans un ensemble de données, car il est connu pour résister aux valeurs aberrantes . Puisqu’il nous indique uniquement la répartition des 50 % intermédiaires de l’ensemble de données, il n’est pas affecté par des valeurs aberrantes inhabituellement petites ou inhabituellement grandes.

Cela en fait un moyen préférable de mesurer la dispersion par rapport à une métrique telle que la plage, qui nous indique simplement la différence entre les valeurs les plus grandes et les plus petites d’un ensemble de données.

Ce tutoriel explique comment calculer l’IQR pour un ensemble de données donné dans Google Sheets.

Exemple : Comment calculer l’IQR dans Google Sheets

Suivez les étapes suivantes pour calculer l’intervalle interquartile (IQR) d’un ensemble de données dans Google Sheets.

Étape 1 : Saisissez les données.

Tout d’abord, saisissez toutes les valeurs d’un ensemble de données dans une seule colonne :

Étape 2 : Calculez les premier et troisième quartiles.

Ensuite, nous utiliserons la fonction QUARTILE() pour calculer les premier (Q1) et troisième (Q3) quartiles de l’ensemble de données.

Notez que cette fonction utilise la syntaxe suivante :

QUARTILE(données, numéro_quartile)

où:

• data : un tableau de valeurs de données
• quartile_number : Le quartile à calculer

L’image suivante montre les formules à utiliser pour calculer Q1 et Q3 pour cet ensemble de données :

Étape 3 : Calculez l’IQR.

Enfin, on peut soustraire le premier quartile (Q1) du troisième quartile (Q3) pour obtenir l’intervalle interquartile :

L’écart interquartile s’avère être de 16 .

Cela nous indique la répartition des 50 % moyens des valeurs de notre ensemble de données.

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