So berechnen Sie den Interquartilabstand in Google Tabellen

Der Interquartilsabstand, oft bezeichnet IQR, ist ein Weg, um die Ausbreitung des mittleren 50% eines Datensatz zu messen. Er 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 aufteilen.

Der IQR wird häufig verwendet, um die Streuung von Werten in einem Datensatz zu messen, da er bekanntermaßen resistent gegen Ausreißer ist. Da es uns nur die Streuung der mittleren 50% des Datensatzes anzeigt, wird es nicht von ungewöhnlich kleinen oder ungewöhnlich großen Ausreißern beeinflusst.

Dies macht es zu einer bevorzugten Methode, die Streuung im Vergleich zu einer Metrik wie dem Bereich zu messen, die uns einfach den Unterschied 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 Tabellen berechnen.

Beispiel: So berechnen Sie den IQR in Google Tabellen

Verwenden Sie die folgenden Schritte, um den Interquartilabstand (IQR) eines Datensatzes in Google Tabellen zu berechnen.

Schritt 1: Geben Sie die Daten ein.

Geben Sie zunächst alle Werte eines Datasets in eine Spalte ein:

Schritt 2: Berechnen Sie das erste und das 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)

wo:

• data: Ein Array von Datenwerten
• quartile_number: Das zu berechnende Quartil

Die folgende Abbildung zeigt die Formeln zur Berechnung von Q1 und Q3 für diesen Datensatz:

Schritt 3: Berechnen Sie den IQR.

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

Es stellt sich heraus, dass der Interquartilsabstand 16 beträgt. Dies sagt uns die Streuung der mittleren 50% der Werte in unserem Datensatz.

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