Máy tính Phạm vi Liên vùng
Tính toán phạm vi liên vùng (IQR), các tứ phân vị Q1, Q2, Q3, tóm tắt năm số và phát hiện các giá trị ngoại lệ với biểu đồ hộp tương tác và các bước tính toán chi tiết.
Trình chặn quảng cáo đang ngăn chúng tôi hiển thị quảng cáo
MiniWebtool miễn phí nhờ quảng cáo. Nếu công cụ này hữu ích, hãy ủng hộ bằng Premium (không quảng cáo + nhanh hơn) hoặc cho phép MiniWebtool.com rồi tải lại trang.
- Hoặc nâng cấp Premium (không quảng cáo)
- Cho phép quảng cáo cho MiniWebtool.com, rồi tải lại
Giới thiệu về Máy tính Phạm vi Liên vùng
Máy tính phạm vi liên vùng tính toán IQR, tất cả các tứ phân vị (Q1, Q2, Q3), tóm tắt năm số và tự động phát hiện các giá trị ngoại lệ trong tập dữ liệu của bạn. Với trực quan hóa biểu đồ hộp tương tác và các bước tính toán chi tiết, công cụ này giúp bạn hiểu được sự trải rộng và phân phối dữ liệu của mình.
Phạm vi liên vùng (IQR) là gì?
Phạm vi liên vùng (IQR) là một thước đo sự phân tán thống kê đại diện cho sự trải rộng của 50% dữ liệu ở giữa. Nó được tính bằng hiệu số giữa tứ phân vị thứ ba (Q3) và tứ phân vị thứ nhất (Q1):
Không giống như phạm vi (giá trị lớn nhất - giá trị nhỏ nhất), IQR có khả năng chống lại các giá trị ngoại lệ, làm cho nó trở thành một thước đo biến thiên mạnh mẽ hơn. Nó được sử dụng rộng rãi trong thống kê mô tả, phân tích dữ liệu và để xác định các giá trị ngoại lệ thông qua quy tắc 1.5×IQR.
Hiểu về các tứ phân vị
Các tứ phân vị chia một tập dữ liệu đã sắp xếp thành bốn phần bằng nhau:
- Q1 (Tứ phân vị thứ nhất / Phân vị thứ 25): Giá trị mà dưới đó có 25% dữ liệu. Còn được gọi là tứ phân vị dưới.
- Q2 (Tứ phân vị thứ hai / Trung vị / Phân vị thứ 50): Giá trị ở giữa của tập dữ liệu, chia nó thành hai nửa bằng nhau.
- Q3 (Tứ phân vị thứ ba / Phân vị thứ 75): Giá trị mà dưới đó có 75% dữ liệu. Còn được gọi là tứ phân vị trên.
Tóm tắt năm số
Tóm tắt năm số cung cấp một cái nhìn tổng quan nhanh chóng về sự phân phối của tập dữ liệu:
- Giá trị nhỏ nhất (Minimum): Giá trị bé nhất
- Q1: Tứ phân vị thứ nhất (phân vị thứ 25)
- Q2: Trung vị (phân vị thứ 50)
- Q3: Tứ phân vị thứ ba (phân vị thứ 75)
- Giá trị lớn nhất (Maximum): Giá trị lớn nhất
Năm giá trị này được sử dụng để xây dựng biểu đồ hộp (biểu đồ hộp và râu), hiển thị trực quan sự phân phối dữ liệu, độ lệch và các giá trị ngoại lệ.
Phát hiện giá trị ngoại lệ: Quy tắc 1.5×IQR
IQR thường được sử dụng để xác định các giá trị ngoại lệ bằng cách sử dụng các hàng rào:
Các điểm dữ liệu nằm dưới hàng rào dưới hoặc trên hàng rào trên được coi là giá trị ngoại lệ tiềm năng. Đối với các giá trị ngoại lệ cực đoan, quy tắc 3×IQR được sử dụng (các giá trị vượt ngoài Q1 - 3×IQR hoặc Q3 + 3×IQR).
Các phương pháp tính tứ phân vị
Có các phương pháp khác nhau để tính toán các tứ phân vị, có thể tạo ra kết quả hơi khác nhau:
| Phương pháp | Sử dụng bởi | Mô tả |
|---|---|---|
| Loại trừ (Exclusive) | TI-83/84, Moore & McCabe, Excel QUARTILE.EXC | Loại trừ trung vị khi tính Q1 và Q3 cho n lẻ. Phổ biến nhất trong giáo dục. |
| Bao gồm (Inclusive) | TI-85, Minitab, Excel QUARTILE.INC | Bao gồm trung vị trong cả hai nửa khi tính Q1 và Q3 cho n lẻ. |
Máy tính này hỗ trợ cả hai phương pháp. Phương pháp Loại trừ thường được dạy nhiều hơn trong các khóa học thống kê và là phương pháp mặc định.
Cách sử dụng máy tính này
- Nhập dữ liệu của bạn: Nhập các số cách nhau bởi dấu phẩy, dấu cách hoặc xuống dòng. Bạn cần ít nhất 4 giá trị.
- Chọn phương pháp tứ phân vị: Chọn Loại trừ (mặc định, phổ biến nhất) hoặc Bao gồm dựa trên yêu cầu của bạn.
- Thiết lập độ chính xác thập phân: Chọn từ 2-15 chữ số thập phân cho kết quả.
- Tính toán: Nhấp vào nút để xem IQR, các tứ phân vị, tóm tắt năm số, phát hiện giá trị ngoại lệ, biểu đồ hộp và các bước tính toán chi tiết.
Ứng dụng của IQR
- Phân tích dữ liệu: Hiểu về sự trải rộng và biến thiên của các tập dữ liệu
- Kiểm soát chất lượng: Giám sát sự biến thiên của quy trình trong sản xuất
- Phát hiện giá trị ngoại lệ: Xác định các giá trị bất thường có thể cần điều tra
- Biểu đồ hộp: Tạo các biểu diễn trực quan về phân phối dữ liệu
- So sánh các phân phối: Đánh giá sự biến thiên giữa các nhóm khác nhau
- Nghiên cứu & Thống kê: Báo cáo các thước đo sự phân tán trong các nghiên cứu khoa học
IQR so với các thước đo độ trải rộng khác
| Thước đo | Độ nhạy với giá trị ngoại lệ | Sử dụng tốt nhất khi |
|---|---|---|
| IQR | Chống chịu (mạnh mẽ) | Dữ liệu có thể chứa giá trị ngoại lệ; bạn muốn mô tả độ trải rộng điển hình |
| Phạm vi (Range) | Rất nhạy cảm | Xem tổng quan nhanh; không có giá trị ngoại lệ |
| Độ lệch chuẩn | Nhạy cảm | Dữ liệu phân phối chuẩn; cần thước đo biến thiên chính xác |
| Phương sai | Nhạy cảm | Các tính toán thống kê yêu cầu độ lệch bình phương |
Các câu hỏi thường gặp
Phạm vi liên vùng (IQR) là gì?
Phạm vi liên vùng (IQR) là một thước đo sự phân tán thống kê bằng hiệu số giữa tứ phân vị thứ ba (Q3) và tứ phân vị thứ nhất (Q1). Nó đại diện cho sự trải rộng của 50% dữ liệu ở giữa và được tính là IQR = Q3 - Q1. IQR có khả năng chống lại các giá trị ngoại lệ, làm cho nó trở thành một thước đo biến thiên mạnh mẽ.
Làm thế nào để tính IQR?
Để tính IQR: 1) Sắp xếp dữ liệu của bạn theo thứ tự tăng dần. 2) Tìm Q1 (trung vị của nửa dưới). 3) Tìm Q3 (trung vị của nửa trên). 4) Tính IQR = Q3 - Q1. Kết quả đại diện cho phạm vi chứa 50% dữ liệu ở giữa của bạn.
Quy tắc 1.5 IQR cho các giá trị ngoại lệ là gì?
Quy tắc 1.5 IQR xác định các giá trị ngoại lệ là các điểm dữ liệu nằm dưới Q1 - 1.5×IQR (hàng rào dưới) hoặc trên Q3 + 1.5×IQR (hàng rào trên). Các điểm nằm ngoài các ranh giới này được coi là các giá trị ngoại lệ tiềm năng. Quy tắc 3×IQR xác định các giá trị ngoại lệ cực đoan.
Sự khác biệt giữa phương pháp tứ phân vị Loại trừ và Bao gồm là gì?
Phương pháp Loại trừ (được sử dụng bởi TI-83/84, Moore & McCabe) loại trừ trung vị khi tính Q1 và Q3 cho các tập dữ liệu có kích thước lẻ. Phương pháp Bao gồm (được sử dụng bởi TI-85, Minitab) bao gồm trung vị trong cả hai nửa. Cả hai đều hợp lệ; phương pháp Loại trừ phổ biến hơn trong giáo dục.
Tóm tắt năm số là gì?
Tóm tắt năm số bao gồm: Giá trị nhỏ nhất, Q1 (tứ phân vị thứ nhất), Q2 (trung vị), Q3 (tứ phân vị thứ ba) và Giá trị lớn nhất. Năm giá trị này cung cấp một cái nhìn tổng quan nhanh chóng về sự phân phối dữ liệu của bạn và được sử dụng để xây dựng biểu đồ hộp.
Tại sao IQR được ưa chuộng hơn phạm vi (range) để đo lường sự trải rộng?
IQR được ưa chuộng vì nó có khả năng chống lại các giá trị ngoại lệ. Phạm vi (max - min) có thể bị ảnh hưởng nặng nề bởi các giá trị cực đoan, trong khi IQR tập trung vào 50% dữ liệu ở giữa. Điều này làm cho IQR trở thành một thước đo biến thiên điển hình mạnh mẽ và đáng tin cậy hơn trong một tập dữ liệu.
Tài nguyên bổ sung
Tham khảo nội dung, trang hoặc công cụ này như sau:
"Máy tính Phạm vi Liên vùng" tại https://MiniWebtool.com/vi/máy-tính-phạm-vi-liên-vùng/ từ MiniWebtool, https://MiniWebtool.com/
bởi đội ngũ miniwebtool. Cập nhật: 27 tháng 1, 2026
Bạn cũng có thể thử AI Giải Toán GPT của chúng tôi để giải quyết các vấn đề toán học của bạn thông qua câu hỏi và trả lời bằng ngôn ngữ tự nhiên.
Các công cụ liên quan khác:
Thống kê và phân tích dữ liệu:
- Máy tính ANOVA
- Máy tính trung bình số học
- Máy Tính Trung Bình - Độ Chính Xác Cao
- Máy tính độ lệch trung bình
- Trình tạo biểu đồ hộp và râu
- Máy Tính Kiểm Định Chi-Square
- Máy tính Hệ số Biến đổi
- Máy tính Cohen
- Máy tính tỷ lệ tăng trưởng kép
- Máy tính khoảng tin cậy
- Máy Tính Khoảng Tin Cậy cho Tỷ lệ Mới
- Máy Tính Hệ Số Tương Quan
- Máy tính Trung bình Hình học
- Máy tính Trung bình Hài hòa
- Trình tạo Histogram
- Máy tính Phạm vi Liên vùng
- Máy tính kiểm định Kruskal-Wallis
- Máy Tính Hồi Quy Tuyến Tính
- Máy tính Tăng trưởng Logarit
- Máy tính kiểm định Mann-Whitney U
- Máy tính Độ lệch Tuyệt đối Trung bình
- Máy tính trung bình
- Máy tính Số trung bình, Trung vị, Yếu vị
- Máy tính độ lệch tuyệt đối trung vị
- Máy tính Trung vị
- Máy tính Midrange
- Máy tính Chế độ
- Máy tính Giá trị ngoại lệ
- Máy tính độ lệch chuẩn dân số-độ chính xác cao
- Máy tính tứ phân vị
- Máy tính Độ lệch Tứ phân vị
- Máy tính Phạm vi
- Máy Tính Độ Lệch Chuẩn Tương Đối Nổi bật
- Máy tính RMS
- Máy tính trung bình mẫu Nổi bật
- máy tính kích thước mẫu
- Máy tính độ lệch chuẩn mẫu
- Trình Tạo Biểu Đồ Phân Tán
- Máy tính độ lệch chuẩn - Độ chính xác cao Nổi bật
- Máy Tính Lỗi Tiêu Chuẩn
- Máy tính Thống kê
- Máy Tính Kiểm Định t
- máy tính phương sai (Độ chính xác cao)
- Trình tính Z-Score Mới