So berechnen sie den interquartilbereich in google sheets


Der Interquartilbereich , oft IQR genannt, ist eine Möglichkeit , die Verteilung der mittleren 50 % eines Datensatzes zu messen. Sie wird als Differenz zwischen dem ersten Quartil (Q1) und dem dritten Quartil (Q3) eines Datensatzes berechnet.

Beachten Sie, dass Quartile einfach Werte sind, die einen Datensatz in vier gleiche Teile teilen.

IQR wird häufig zur Messung der Werteverteilung in einem Datensatz verwendet, da es bekanntermaßen resistent gegenüber Ausreißern ist. Da es uns nur die Verteilung der mittleren 50 % des Datensatzes mitteilt, wird es nicht durch ungewöhnlich kleine oder ungewöhnlich große Ausreißer beeinflusst.

Dies macht es zu einer bevorzugten Methode zur Messung der Streuung im Vergleich zu einem metrischen Bereich, der uns einfach die Differenz zwischen dem größten und dem kleinsten Wert in einem Datensatz angibt.

In diesem Tutorial wird erläutert, wie Sie den IQR für einen bestimmten Datensatz in Google Sheets berechnen.

Beispiel: So berechnen Sie den IQR in Google Sheets

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um den Interquartilbereich (IQR) eines Datensatzes in Google Sheets zu berechnen.

Schritt 1: Geben Sie die Daten ein.

Geben Sie zunächst alle Werte aus einem Datensatz in eine einzelne Spalte ein:

Schritt 2: Berechnen Sie das erste und dritte Quartil.

Als Nächstes verwenden wir die Funktion QUARTILE() , um das erste (Q1) und dritte (Q3) Quartil des Datensatzes zu berechnen.

Beachten Sie, dass diese Funktion die folgende Syntax verwendet:

QUARTILE(data, quartile_number)

Gold:

  • Daten: ein Array von Datenwerten
  • quartile_number: Das zu berechnende Quartil

Das folgende Bild zeigt die Formeln zur Berechnung von Q1 und Q3 für diesen Datensatz:

Quartile in Google Sheets

Schritt 3: Berechnen Sie den IQR.

Schließlich können wir das erste Quartil (Q1) vom dritten Quartil (Q3) subtrahieren, um den Interquartilbereich zu erhalten:

Interquartilbereich (IQR) in Google Sheets

Der Interquartilbereich beträgt 16 .

Dies verrät uns die Verteilung der mittleren 50 % der Werte in unserem Datensatz.

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