Kvartiiliväli on paras vaihtelun mitta vinoille jakaumille tai tietojoukoille, joissa on poikkeavia arvoja. Koska se perustuu arvoihin, jotka tulevat jakauman keskimmäisestä puoliskosta, poikkeamat eivät todennäköisesti vaikuta siihen.
Pitäisikö minun käyttää IQR:tä vai keskihajontaa?
Milloin kutakin käytetään
Sinun tulee käyttää kvartiiliväliä mittaamaan arvojen leviämistä tietojoukossa, kun esiintyy äärimmäisiä poikkeavuuksia. Päinvastoin, sinun tulee käyttää keskipoikkeamaa arvojen leviämisen mittaamiseen, kun äärimmäisiä poikkeavuuksia ei ole.
Mihin IQR:ää voidaan käyttää?
IQR:ää käytetään mittaamaan kuinka hajaantuu joukon datapisteet tietojoukon keskiarvosta. Mitä korkeampi IQR, sitä hajaantuneemmat datapisteet; sitä vastoin mitä pienempi IQR, sitä enemmän datapisteet ovat keskiarvon ympärillä.
Pitäisikö minun käyttää IQR:tä tai aluetta?
Alue ja kvartiiliväli (IQR) mittaavat molemmat tietojoukon "hajontaa". Hajautusta katsomalla voimme nähdä, kuinka paljon data vaihtelee. Alue on nopea tapa saada käsitys leviämisestä. IQR:n löytäminen kestää kauemmin, mutta joskus se antaa meille hyödyllisempää tietoa leviämisestä.
Mistä tiedät milloin käyttää mediaania tai IQR:ää?
Jos otoksessa ei ole poikkeavuuksia, keskiarvoa ja keskihajontaa käytetään summaamaan tyypillinen arvo ja vastaavasti näytteen vaihtelu. Kun niitä onpoikkeamat otoksessa, mediaani- ja kvartiiliväliä käytetään tiivistämään tyypillinen arvo ja otoksen vaihtelu.
