四分位差(quartile deviation),也稱為內距或四分間距(inter-quartile range),它是上四分位數(QU,即位於75%)與下四分位數(QL,即位於25%)的差。計算公式為:Qd =QU-QL四分位差反映了中間50%資料的離散程度,其數值越小,說明中間的資料越集中;其數值越大,說明中間的資料越分散。四分位差不受極值的影響。此外,由於中位數處於資料的中間位置,因此,四分位差的大小在一定程度上也說明了中位數對一組資料的代表程度。四分位差主要用於測度順序資料的離散程度。對於數值型資料也可以計算四分位差,但不適合分類資料。四分位數是將一組資料由小到大(或由大到小)排序後,用3個點將全部資料分為4等份,與這3個點位置上相對應的數值稱為四分位數,分別記為Q1(第一四分位數)、Q2(第二四分位數,即中位數)、Q3(第三四分位數)。其中,Q3到Q1之間的距離的差的一半又稱為四分位差,記為Q。四分位差越小,說明中間部分的資料越集中;四分位差越大,則意味著中間部分的資料越分散。
四分位差(quartile deviation),也稱為內距或四分間距(inter-quartile range),它是上四分位數(QU,即位於75%)與下四分位數(QL,即位於25%)的差。計算公式為:Qd =QU-QL四分位差反映了中間50%資料的離散程度,其數值越小,說明中間的資料越集中;其數值越大,說明中間的資料越分散。四分位差不受極值的影響。此外,由於中位數處於資料的中間位置,因此,四分位差的大小在一定程度上也說明了中位數對一組資料的代表程度。四分位差主要用於測度順序資料的離散程度。對於數值型資料也可以計算四分位差,但不適合分類資料。四分位數是將一組資料由小到大(或由大到小)排序後,用3個點將全部資料分為4等份,與這3個點位置上相對應的數值稱為四分位數,分別記為Q1(第一四分位數)、Q2(第二四分位數,即中位數)、Q3(第三四分位數)。其中,Q3到Q1之間的距離的差的一半又稱為四分位差,記為Q。四分位差越小,說明中間部分的資料越集中;四分位差越大,則意味著中間部分的資料越分散。