Interquartilsabstand (deskriptive Statistik)

Der Interquartilsabstand,[1] auch kurz Quartilsabstand genannt[2] und mit IQA[1] oder IQR (nach der englischen Bezeichnung interquartile range)[3] abgekürzt, ist ein Streuungsmaß in der deskriptiven Statistik. Sortiert man eine Stichprobe der Größe nach, so gibt der Interquartilsabstand an, wie breit das Intervall ist, in dem die mittleren 50 % der Stichprobeelemente liegen.

Definition

Gegeben sei eine Stichprobe

x = ( x 1 , x 2 , , x n ) {\displaystyle x=(x_{1},x_{2},\dots ,x_{n})}

mit n {\displaystyle n} Elementen, die der Größe nach sortiert sind. Es gilt also

x 1 x 2 x n {\displaystyle x_{1}\leq x_{2}\leq \dots \leq x_{n}} .

Des Weiteren sei x 0 , 25 {\displaystyle x_{0{,}25}} das untere Quartil und x 0 , 75 {\displaystyle x_{0{,}75}} das obere Quartil. Diese sind definiert als

x 0 , 25 = { 1 2 ( x n 0 , 25 + x n 0 , 25 + 1 ) , wenn  n 0 , 25  ganzzahlig, x n 0 , 25 + 1 , wenn  n 0 , 25  nicht ganzzahlig. {\displaystyle x_{0{,}25}={\begin{cases}{\tfrac {1}{2}}(x_{n\cdot 0{,}25}+x_{n\cdot 0{,}25+1}),&{\text{wenn }}n\cdot 0{,}25{\text{ ganzzahlig,}}\\x_{\lfloor n\cdot 0{,}25+1\rfloor },&{\text{wenn }}n\cdot 0{,}25{\text{ nicht ganzzahlig.}}\end{cases}}} und x 0 , 75 = { 1 2 ( x n 0 , 75 + x n 0 , 75 + 1 ) , wenn  n 0 , 75  ganzzahlig, x n 0 , 75 + 1 , wenn  n 0 , 75  nicht ganzzahlig. {\displaystyle x_{0{,}75}={\begin{cases}{\tfrac {1}{2}}(x_{n\cdot 0{,}75}+x_{n\cdot 0{,}75+1}),&{\text{wenn }}n\cdot 0{,}75{\text{ ganzzahlig,}}\\x_{\lfloor n\cdot 0{,}75+1\rfloor },&{\text{wenn }}n\cdot 0{,}75{\text{ nicht ganzzahlig.}}\end{cases}}} .

Hierbei bezeichnet x {\displaystyle \lfloor x\rfloor } die Abrundungsfunktion. Sie rundet jede Zahl x {\displaystyle x} auf die nächste ganze Zahl ab. Es gilt also beispielsweise 1 , 2 = 1 {\displaystyle \lfloor 1{,}2\rfloor =1} und 3 , 99 = 3 {\displaystyle \lfloor 3{,}99\rfloor =3} .

Der Interquartilsabstand ist dann definiert als[1]

IQA = x 0 , 75 x 0 , 25 {\displaystyle \operatorname {IQA} =x_{0{,}75}-x_{0{,}25}}

und ist somit genau die Differenz zwischen dem oberen und dem unteren Quartil.

Beispiel

Betrachte die Stichprobe

x ~ = ( 25 ; 28 ; 4 ; 28 ; 19 ; 3 ; 9 ; 17 ; 29 ; 29 ) {\displaystyle {\tilde {x}}=(25;28;4;28;19;3;9;17;29;29)}

mit n = 10 {\displaystyle n=10} Elementen. Sortiert man die Elemente der Größe nach, so erhält man

x = ( 3 ; 4 ; 9 ; 17 ; 19 ; 25 ; 28 ; 28 ; 29 ; 29 ) {\displaystyle x=(3;4;9;17;19;25;28;28;29;29)} .

Zur Bestimmung des unteren Quartils berechnet man n 0 , 25 = 2 , 5 {\displaystyle n\cdot 0{,}25=2{,}5} , was nicht ganzzahlig ist. Daher ist gemäß der oben angegebenen Definition

x 0 , 25 = x n 0 , 25 + 1 = x 2 , 5 + 1 = x 3 , 5 = x 3 = 9 {\displaystyle x_{0{,}25}=x_{\lfloor n\cdot 0{,}25+1\rfloor }=x_{\lfloor 2{,}5+1\rfloor }=x_{\lfloor 3{,}5\rfloor }=x_{3}=9} .

Analog folgt

x 0 , 75 = x n 0 , 75 + 1 = x 7 , 5 + 1 = x 8 , 5 = x 8 = 28 {\displaystyle x_{0{,}75}=x_{\lfloor n\cdot 0{,}75+1\rfloor }=x_{\lfloor 7{,}5+1\rfloor }=x_{\lfloor 8{,}5\rfloor }=x_{8}=28} .

Damit erhält man für den Interquartilsabstand

IQA = x 0 , 75 x 0 , 25 = 28 9 = 19 {\displaystyle \operatorname {IQA} =x_{0{,}75}-x_{0{,}25}=28-9=19} .

Aufbauende Begriffe

Aufbauend auf dem Interquartilsabstand wird der mittlere Quartilsabstand definiert, der mit MQA[1] oder QD (nach der englischen Bezeichnung quartile deviation)[4] abgekürzt wird. Er ist definiert als[1]

MQA = 1 2 IQA = 1 2 ( x 0 , 75 x 0 , 25 ) {\displaystyle \operatorname {MQA} ={\frac {1}{2}}\operatorname {IQA} ={\frac {1}{2}}\left({x_{0{,}75}-x_{0{,}25}}\right)} .

Im obigen Beispiel wäre der mittlere Quartilsabstand somit

MQA = 1 2 19 = 9 , 5 {\displaystyle \operatorname {MQA} ={\frac {1}{2}}\cdot 19=9{,}5} .

Einzelnachweise

  1. a b c d e Thomas Cleff: Deskriptive Statistik und Explorative Datenanalyse. Eine computergestützte Einführung mit Excel, SPSS und STATA. 3., überarbeitete und erweiterte Auflage. Springer Gabler, Wiesbaden 2015, ISBN 978-3-8349-4747-5, S. 54, doi:10.1007/978-3-8349-4748-2. 
  2. Norbert Henze: Stochastik für Einsteiger. Eine Einführung in die faszinierende Welt des Zufalls. 10. Auflage. Springer Spektrum, Wiesbaden 2013, ISBN 978-3-658-03076-6, S. 32, doi:10.1007/978-3-658-03077-3. 
  3. Eric W. Weisstein: Interquartile Range. In: MathWorld (englisch).
  4. Eric W. Weisstein: Quartile Deviation. In: MathWorld (englisch).