Calcolatore di Deviazione Quartile
Calcola la deviazione quartile (semi-differenza interquartile) di un set di dati con visualizzazione box plot interattiva, analisi completa dei quartili (Q1, Q2, Q3, IQR), rilevamento degli outlier e dettaglio del calcolo passo dopo passo.
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Calcolatore di Deviazione Quartile
Il Calcolatore di Deviazione Quartile è uno strumento statistico completo che calcola la deviazione quartile (nota anche come semi-differenza interquartile) del tuo set di dati. Questo calcolatore fornisce una sintesi completa dei cinque numeri, visualizzazione box plot interattiva, rilevamento automatico degli outlier mediante la regola 1.5 IQR e riepiloghi dettagliati dei calcoli passo dopo passo. Che tu sia uno studente che impara la statistica, un ricercatore che analizza dati o un professionista che prende decisioni basate sui dati, questo strumento ti aiuta a comprendere la dispersione e la distribuzione dei tuoi dati.
Cos'è la deviazione quartile?
La deviazione quartile (QD), chiamata anche semi-differenza interquartile (SIQR), è una misura della dispersione statistica che indica quanto è diffuso il 50% centrale dei dati. È calcolata come la metà dello scarto interquartile (IQR):
Dove:
- $Q_1$ = Primo quartile (25° percentile) - il valore al di sotto del quale ricade il 25% dei dati
- $Q_3$ = Terzo quartile (75° percentile) - il valore al di sotto del quale ricade il 75% dei dati
- $IQR$ = Scarto interquartile = $Q_3 - Q_1$
Perché usare la deviazione quartile?
- Robusta agli outlier: a differenza della deviazione standard, la deviazione quartile non è influenzata dai valori estremi
- Facile da interpretare: rappresenta la distanza media dalla mediana ai quartili
- Funziona con dati asimmetrici: ideale per set di dati non distribuiti normalmente
- Base della sintesi dei cinque numeri: parte delle statistiche descrittive essenziali
Comprendere i quartili e l'IQR
I tre quartili
I quartili dividono un set di dati ordinato in quattro parti uguali:
- Q1 (Primo quartile): la mediana della metà inferiore dei dati. Il 25% dei valori è inferiore a Q1.
- Q2 (Secondo quartile / Mediana): il valore centrale del set di dati. Il 50% dei valori è inferiore a Q2.
- Q3 (Terzo quartile): la mediana della metà superiore dei dati. Il 75% dei valori è inferiore a Q3.
Scarto interquartile (IQR)
Lo scarto interquartile è la differenza tra Q3 e Q1, rappresentando l'intervallo del 50% centrale dei dati. È una misura chiave della dispersione che costituisce la base per la deviazione quartile e il rilevamento degli outlier.
La relazione tra l'IQR e la deviazione quartile è semplice: QD = IQR / 2. Ciò significa che la deviazione quartile rappresenta la dispersione media dalla mediana a ciascun limite del quartile.
Come usare questo calcolatore
- Inserisci i tuoi dati: inserisci i numeri nell'area di testo, separati da virgole, spazi o a capo. Il calcolatore accetta sia numeri interi che decimali, inclusi i numeri negativi.
- Usa i dati di esempio (opzionale): clicca su qualsiasi pulsante di esempio per caricare set di dati preimpostati che mostrano diversi scenari come distribuzioni normali, set di dati con outlier o punteggi di test.
- Clicca su Calcola: premi il pulsante "Calcola Deviazione Quartile" per elaborare i tuoi dati.
- Controlla la sintesi dei quartili: esamina Q1, Q2 (mediana), Q3, IQR e la deviazione quartile visualizzati in evidenza.
- Analizza il box plot: il box plot interattivo visualizza la distribuzione dei dati, mostrando quartili, baffi e outlier.
- Controlla gli outlier: il calcolatore rileva automaticamente gli outlier utilizzando la regola 1.5 IQR.
- Studia il dettaglio passo dopo passo: espandi la sezione dei calcoli dettagliati per capire esattamente come è stato calcolato ogni valore.
La sintesi dei cinque numeri
La sintesi dei cinque numeri fornisce un quadro completo della distribuzione dei dati:
| Statistica | Descrizione | Percentile |
|---|---|---|
| Minimo | Il valore più piccolo nel set di dati | 0° |
| Q1 (Primo quartile) | Mediana della metà inferiore | 25° |
| Q2 (Mediana) | Valore centrale | 50° |
| Q3 (Terzo quartile) | Mediana della metà superiore | 75° |
| Massimo | Il valore più grande nel set di dati | 100° |
Rilevamento degli outlier con l'IQR
Questo calcolatore utilizza la regola 1.5 IQR (metodo di Tukey) per rilevare gli outlier:
- Recinto inferiore: $Q_1 - 1.5 \times IQR$ - i valori inferiori a questo sono potenziali outlier
- Recinto superiore: $Q_3 + 1.5 \times IQR$ - i valori superiori a questo sono potenziali outlier
Il calcolatore distingue tra:
- Outlier lievi: valori compresi tra 1,5 e 3 volte l'IQR dai quartili
- Outlier estremi: valori a più di 3 volte l'IQR dai quartili
Deviazione quartile vs Deviazione standard
| Aspetto | Deviazione quartile | Deviazione standard |
|---|---|---|
| Base di calcolo | Usa solo Q1 e Q3 | Usa tutti i punti dati |
| Sensibilità agli outlier | Robusta (non influenzata) | Sensibile (fortemente influenzata) |
| Migliore per | Dati asimmetrici o ordinali | Distribuzioni normali |
| Interpretazione | Distanza media dai quartili | Distanza media dalla media |
| Relazione con la distribuzione normale | La QD è circa 0,67 volte la DS | La DS è circa 1,5 volte la QD |
Coefficiente di deviazione quartile
Il coefficiente di deviazione quartile (CQD) è una misura relativa della dispersione che consente il confronto tra set di dati con diverse unità o scale:
Il CQD è utile quando si confronta la variabilità tra set di dati con medie o unità diverse. Un CQD più elevato indica una maggiore dispersione relativa.
Applicazioni nel mondo reale
Istruzione e test
La deviazione quartile aiuta gli educatori a comprendere le distribuzioni dei punteggi. Una QD piccola indica che gli studenti hanno ottenuto risultati simili, mentre una QD grande suggerisce un'ampia variazione nelle prestazioni.
Controllo qualità
La produzione utilizza la deviazione quartile per valutare la coerenza del prodotto. I prodotti con una QD bassa hanno specifiche più uniformi.
Finanza ed economia
Gli analisti finanziari utilizzano la QD per misurare la disuguaglianza di reddito, la stabilità dei prezzi e il rischio di investimento in modi che non siano distorti da valori estremi.
Sanità
I ricercatori medici utilizzano statistiche basate sui quartili per analizzare i dati dei pazienti, i risultati dei trattamenti e le misurazioni biologiche che potrebbero non essere distribuite normalmente.
Scienze sociali
I dati dei sondaggi hanno spesso scale ordinali in cui la deviazione quartile è più appropriata della deviazione standard per misurare la dispersione.
Esempio di calcolo passo dopo passo
Per il set di dati: 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18
- Ordina i dati: 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18 (n = 9)
- Trova Q2 (Mediana): Valore centrale = x5 = 10
- Trova Q1: Mediana della metà inferiore (2, 4, 6, 8) = (4 + 6) / 2 = 5
- Trova Q3: Mediana della metà superiore (12, 14, 16, 18) = (14 + 16) / 2 = 15
- Calcola IQR: 15 - 5 = 10
- Calcola QD: 10 / 2 = 5
La deviazione quartile di 5 significa che, in media, i valori nel 50% centrale dei dati si trovano entro 5 unità dalla mediana.
Domande frequenti
Cos'è la deviazione quartile?
La deviazione quartile (QD), nota anche come semi-differenza interquartile (SIQR), è una misura della dispersione statistica pari alla metà dello scarto interquartile (IQR). Si calcola come QD = (Q3 - Q1) / 2, dove Q3 è il terzo quartile (75° percentile) e Q1 è il primo quartile (25° percentile). La deviazione quartile misura la dispersione del 50% centrale dei dati ed è robusta agli outlier.
Come si calcola la deviazione quartile passo dopo passo?
Per calcolare la deviazione quartile: 1) Ordina i dati in ordine crescente. 2) Trova Q1 (primo quartile) - la mediana della metà inferiore dei dati. 3) Trova Q3 (terzo quartile) - la mediana della metà superiore dei dati. 4) Calcola IQR = Q3 - Q1. 5) Calcola QD = IQR / 2. Ad esempio, con i dati 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14: Q1 = 4, Q3 = 12, IQR = 8, QD = 4.
Qual è la differenza tra deviazione quartile e deviazione standard?
La deviazione quartile e la deviazione standard misurano entrambe la dispersione dei dati, ma differiscono in aspetti chiave. La deviazione quartile utilizza i quartili (Q1 e Q3) ed è robusta agli outlier, rendendola ideale per dati asimmetrici. La deviazione standard utilizza tutti i punti dati e eleva al quadrato le differenze dalla media, rendendola sensibile agli outlier. Per i dati distribuiti normalmente, la deviazione standard è circa 1,5 volte la deviazione quartile.
Cos'è lo scarto interquartile (IQR)?
Lo scarto interquartile (IQR) è la differenza tra il terzo quartile (Q3) e il primo quartile (Q1), che rappresenta l'intervallo del 50% centrale dei dati. IQR = Q3 - Q1. L'IQR è il doppio della deviazione quartile. Viene comunemente utilizzato per il rilevamento degli outlier: i valori inferiori a Q1 - 1.5 volte l'IQR o superiori a Q3 + 1.5 volte l'IQR sono considerati potenziali outlier.
Cos'è il coefficiente di deviazione quartile?
Il coefficiente di deviazione quartile (CQD), chiamato anche coefficiente di dispersione quartile, è una misura relativa della variabilità che consente il confronto tra set di dati con diverse unità o scale. Si calcola come CQD = (Q3 - Q1) / (Q3 + Q1) per 100. Il risultato è espresso in percentuale, con valori più alti che indicano una maggiore dispersione relativa.
Risorse aggiuntive
Per saperne di più sulla deviazione quartile e sulle misure di dispersione statistica:
- Quartile - Wikipedia
- Differenza interquartile - Wikipedia
- Interquartile Range (IQR) - Investopedia (in inglese)
Cita questo contenuto, pagina o strumento come:
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dal team miniwebtool. Aggiornato: 05 gen 2026
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