Was ist der Interquartilsabstand (IQR)?

Der IQR ist ein Maß für die statistische Streuung und berechnet sich aus der Differenz zwischen dem oberen Quartil (Q3) und dem unteren Quartil (Q1). Er umfasst die mittleren 50 % der Daten.

Warum ist der IQR besser als die Spannweite (Range)?

Im Gegensatz zur einfachen Spannweite ist der IQR robust gegenüber extremen Ausreißern, da er nur die zentralen Datenpunkte berücksichtigt.

Wie werden die Ausreißergrenzen berechnet?

Die unteren und oberen Grenzen werden nach der Tukey-Methode berechnet: Q1 - (1,5 × IQR) für die untere Grenze und Q3 + (1,5 × IQR) für die obere Grenze.

Welche Quartil-Methode sollte ich wählen?

Die lineare Interpolation ist der Standard in den meisten Statistikprogrammen. Das exklusive Perzentil wird oft in der Software R oder Excel verwendet.

Wie formatiere ich meine Eingabedaten?

Geben Sie einfach eine Liste von Zahlen ein, die durch Kommas getrennt sind (z. B. 7, 15, 36, 39, 40, 41).

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Interquartilsabstand-Rechner

Berechnet Q1, Q3, IQR und optionale 1.5 x IQR-Grenzen

Einzelheiten

Wobei dieses Tool hilft

Misst die Breite der mittleren 50% fuer Boxplots, Ausreissererkennung und robuste Streuung.

Ausführung

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Vorbereitete Beispielausführungen

Klicken Sie auf ein Beispiel, um das Formular automatisch auszufüllen. Dateien müssen weiterhin hochgeladen werden.

1 Beispiele

IQR und Grenzen berechnen

Findet mittlere Streuung und Tukey-Grenzen.

{"result":{"q1":20.25,"q3":39.75,"interquartileRange":19.5}}

Eingaben

Fülle die erforderlichen Felder aus und starte das Tool.

4 Optionen

InhaltHaupteingaben einfügen oder eingeben.1

DatensatztextareaPflicht

EinstellungenFormate, Bereiche, Zahlen und Modi anpassen.2

Quartil-MethodeselectOptionales FeldDezimalstellennumberOptionales Feld

SchalterOptionales Verhalten aktivieren oder deaktivieren.1

Ausreissergrenzen einschliessencheckboxOptionales FeldAktiviert, wenn ausgewählt

Ergebnis

Bereit zum Start

Nach dem Ausführen erscheinen hier Dateien, Text, strukturierte Daten oder Stream-Ausgaben.

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2. Vorbereitung von Daten für einen Boxplot

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