Como calcular cuartiles

Como calcular cuartiles

Calculadora de cuartiles con pasos

La Fórmula de Cuartiles es una herramienta estadística para calcular la varianza de los datos dados dividiendo los mismos en 4 intervalos definidos y luego comparando los resultados con todo el conjunto de observaciones dadas y también comentando las diferencias si las hay con los conjuntos de datos.
Se utiliza a menudo en estadística para medir las varianzas que describen una división de todas las observaciones dadas en 4 intervalos definidos que se basan en los valores de los datos y para observar en qué posición se encuentran cuando se comparan con el conjunto completo de las observaciones dadas.
Se divide en 3 puntos -Un cuartil inferior denotado por Q1, que se encuentra entre el valor más pequeño y la mediana del conjunto de datos dado, la mediana denotada por Q2, que es la mediana, y el cuartil superior, que se denota por Q3 y es el punto medio que se encuentra entre la mediana y el número más alto del conjunto de datos dado de la distribución.
Los cuartiles dividirán el conjunto de medidas del conjunto de datos dado o la muestra dada en 4 partes similares o digamos iguales. El 25% de las mediciones del conjunto de datos (representadas por Q1) no son mayores que el cuartil inferior, el 50% de las mediciones no son mayores que la mediana, es decir, Q2, y, por último, el 75% de las mediciones serán menores que el cuartil superior, representado por Q3.    Por lo tanto, se puede decir que el 50% de las mediciones del conjunto de datos dado están entre el Q1, que es el cuartil inferior, y el Q2, que es el cuartil superior.

Varianza

En estadística, un cuartil es un tipo de cuantil que divide el número de puntos de datos en cuatro partes, o cuartos, de tamaño más o menos igual. Los datos deben ordenarse de menor a mayor para calcular los cuartiles; como tales, los cuartiles son una forma de estadística de orden. Los tres cuartiles principales son los siguientes:
Junto con el mínimo y el máximo de los datos (que también son cuartiles), los tres cuartiles descritos anteriormente proporcionan un resumen de cinco números de los datos. Este resumen es importante en estadística porque proporciona información sobre el centro y la dispersión de los datos. Conocer el cuartil inferior y superior proporciona información sobre la magnitud de la dispersión y si el conjunto de datos está sesgado hacia un lado. Dado que los cuartiles dividen el número de puntos de datos de manera uniforme, el rango no es el mismo entre los cuartiles (es decir, Q3-Q2 ≠ Q2-Q1) y en su lugar se conoce como el rango intercuartil (IQR). Mientras que el máximo y el mínimo también muestran la dispersión de los datos, los cuartiles superior e inferior pueden proporcionar información más detallada sobre la ubicación de puntos de datos específicos, la presencia de valores atípicos en los datos y la diferencia de dispersión entre el 50% central de los datos y los puntos de datos exteriores[2].

Rango intercuartil

El cuartil, como su nombre indica, es un término estadístico que divide los datos en trimestres o cuatro intervalos definidos. Básicamente, divide los puntos de datos en un conjunto de datos en 4 trimestres en la línea numérica. Hay que tener en cuenta que los puntos de datos pueden ser aleatorios y tenemos que poner esos números en línea primero en la recta numérica en orden ascendente y luego dividirlos en cuartiles. Es básicamente una versión ampliada de la mediana. La mediana divide los datos en dos partes iguales, mientras que los cuartiles los dividen en cuatro partes. Una vez que dividimos los datos, los cuatro cuartiles serán:
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Fórmula de cuartiles para datos agrupados

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Para entender el cuartil, es importante comprender la mediana como medida de tendencia central. La mediana en estadística es el valor medio de un conjunto de números. Es el punto en el que exactamente la mitad de los datos se encuentra por debajo y por encima del valor central.
Así, dado un conjunto de 13 números, la mediana sería el séptimo número. Los seis números que preceden a este valor son los números más bajos de los datos, y los seis números que siguen a la mediana son los números más altos del conjunto de datos dado. Como la mediana no se ve afectada por los valores extremos o los valores atípicos de la distribución, a veces se prefiere a la media.

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