วิธีการคำนวณช่วงระหว่างควอไทล์ (iqr) ใน excel


บทช่วยสอนนี้จะอธิบายวิธีคำนวณ ช่วงระหว่างควอไทล์ ของชุดข้อมูลใน Excel

พิสัยระหว่างควอไทล์คืออะไร?

ช่วง ระหว่างควอไทล์ หรือที่มักเรียกว่า IQR เป็นวิธีการวัดการกระจายตัวของชุดข้อมูลที่อยู่ตรงกลาง 50% โดยคำนวณเป็นความแตกต่างระหว่างควอไทล์แรก* (Q1) และควอไทล์ที่สาม (Q3) ของชุดข้อมูล

*ควอไทล์เป็นเพียงค่าที่แบ่งชุดข้อมูลออกเป็นสี่ส่วนเท่าๆ กัน

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีชุดข้อมูลต่อไปนี้:

[58, 66, 71, 73, 74, 77, 78, 82, 84, 85, 88, 88, 88, 90, 90, 92, 92, 94, 96, 98]

ควอไทล์ที่สามกลายเป็น 91 และควอไทล์แรกคือ 75.5 ดังนั้น ช่วงระหว่างควอไทล์ (IQR) สำหรับชุดข้อมูลนี้คือ 91 – 75.5 = 15 สิ่งนี้บอกเราถึงการกระจายของค่าตรงกลาง 50% ในชุดข้อมูลนี้

วิธีการคำนวณช่วงระหว่างควอไทล์ใน Excel

Microsoft Excel ไม่มีฟังก์ชันในตัวสำหรับคำนวณ IQR ของชุดข้อมูล แต่เราสามารถค้นหาได้อย่างง่ายดายโดยใช้ฟังก์ชัน QUARTILE() ซึ่งรับอาร์กิวเมนต์ต่อไปนี้:

QUARTILE(อาร์เรย์, ไตรมาส)

  • array: อาร์เรย์ข้อมูลที่คุณสนใจ
  • ควอร์ต: ควอร์ไทล์ที่คุณต้องการคำนวณ

ตัวอย่าง: การค้นหา IQR ใน Excel

สมมติว่าเราต้องการค้นหา IQR สำหรับชุดข้อมูลต่อไปนี้:

หากต้องการค้นหา IQR เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้:

ขั้นตอนที่ 1: ค้นหา Q1

หากต้องการค้นหาควอไทล์แรก เพียงพิมพ์ =QUARTILE(A2:A17, 1) ลงในเซลล์ใดก็ได้ที่เราต้องการ:

ค้นหา IQR ใน Excel

ขั้นตอนที่ 2: ค้นหา Q3

หากต้องการค้นหาควอไทล์ที่สาม ให้พิมพ์ =QUARTILE(A2:A17, 3) ในเซลล์ใดก็ได้ที่เราต้องการ:

ค้นหาควอไทล์ที่สามของชุดข้อมูลใน Excel

ขั้นตอนที่ 3: ค้นหา IQR

ในการหาพิสัยระหว่างควอไทล์ (IQR) เราเพียงลบ Q1 ออกจาก Q3:

IQR ใน Excel

IQR กลายเป็น 39.5 – 23.5 = 16 สิ่งนี้บอกเราว่าค่ากลาง 50% กระจายอยู่ในชุดข้อมูลนี้อย่างไร

การคำนวณ IQR ใน Excel

แนวทางที่สั้นกว่า

โปรดทราบว่าเราอาจพบช่วงระหว่างควอไทล์ของชุดข้อมูลในตัวอย่างก่อนหน้านี้โดยใช้สูตร:

=ควอไทล์(A2:A17, 3) – ควอไทล์(A2:A17, 1)

สิ่งนี้จะให้ค่า 16 ด้วย

บทสรุป

ช่วงระหว่างควอไทล์เป็นเพียงวิธีหนึ่งในการวัด “การแพร่กระจาย” ของชุดข้อมูล วิธีอื่นๆ ในการวัดค่าสเปรดคือ ช่วง ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน และความแปรปรวน

ข้อดีของการใช้ IQR เพื่อวัดค่าสเปรดคือ มีความทนทานต่อค่าผิดปกติ เนื่องจากมันบอกเราเพียงการกระจายของชุดข้อมูลตรงกลาง 50% เท่านั้น จึงไม่ได้รับผลกระทบจากค่าผิดปกติที่เล็กหรือใหญ่ผิดปกติ

วิธีนี้ทำให้เป็นวิธีที่ดีกว่าในการวัดการกระจายตัวเมื่อเทียบกับช่วงแบบเมตริก ซึ่งเพียงบอกเราถึงความแตกต่างระหว่างค่าที่ใหญ่ที่สุดและน้อยที่สุดในชุดข้อมูล

ที่เกี่ยวข้อง: วิธีการคำนวณระดับกลางใน Excel

เพิ่มความคิดเห็น

อีเมลของคุณจะไม่แสดงให้คนอื่นเห็น ช่องข้อมูลจำเป็นถูกทำเครื่องหมาย *