如何计算 r 中的四分位数范围（附示例）

四分位数范围表示数据集的第一个四分位数（第 25 个百分位数）和第三个四分位数（第 75 个百分位数）之间的差异。

简单来说，它测量中间 50% 值之间的偏差。

IQR = Q3 – Q1

我们可以使用内置的IQR()函数来计算 R 中一组值的四分位数范围：

 IQR(x)

以下示例展示了如何在实践中使用此功能。

示例 1：向量的四分位数范围

下面的代码展示了如何计算向量中值的四分位数范围：

 #definevector
x <- c(4, 6, 6, 7, 8, 12, 15, 17, 20, 21, 21, 23, 24, 27, 28)

#calculate interquartile range of values in vector
IQR(x)

[1] 14.5

示例 2：具有缺失值的向量的四分位距

如果你的向量有缺失值，请务必在计算四分位数范围时指定na.rm=TRUE以忽略缺失值：

 #define vector with some missing values
x <- c(4, 6, NA, 7, NA, NA, 15, 17, 20, 21, 21, 23, 24, 27, 28)

#calculate interquartile range of values in vector
IQR(x, na. rm = TRUE )

[1] 10.25

示例 3：数据框中的列四分位距

以下代码显示如何计算数据框中特定列的四分位数范围：

 #define data frame
df <- data. frame (var1=c(1, 3, 3, 4, 5),
                 var2=c(7, 7, 8, 3, 2),
                 var3=c(3, 3, 6, 6, 8),
                 var4=c(1, 1, 2, 8, 9))

#calculate interquartile range of 'var1' column
IQR(df$var1)

[1] 1

示例 4：数据框中多列的四分位数范围

以下代码显示如何计算数据框中多列的四分位数范围：

 #define data frame
df <- data. frame (var1=c(1, 3, 3, 4, 5),
                 var2=c(7, 7, 8, 3, 2),
                 var3=c(3, 3, 6, 6, 8),
                 var4=c(1, 1, 2, 8, 9))

#calculate interquartile range of 'var1', 'var2', and 'var4' columns
sapply(df[, c(' var1 ', ' var2 ', ' var4 ')], IQR)

var1 var2 var4 
   1 4 7

其他资源

如何在R中找到范围
如何计算 R 中的标准差
如何解释四分位距
四分位距和标准差：有什么区别？