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Calculateur de Quartiles et Écart Interquartile (IQR)

Calculateur de Quartiles et Écart Interquartile (IQR)

Entrez une série de nombres séparés par des virgules, des espaces ou des sauts de ligne pour calculer les quartiles et visualiser la distribution.

Résultats de l'analyse

Premier Quartile (Q1)
Médiane (Q2)
Troisième Quartile (Q3)
Écart Interquartile (IQR)

Données triées

Diagramme en boîte à moustaches

propulsé par Supporty

Calculateur de Quartiles et Écart Interquartile (IQR)

Rubrique

Ce calculateur statistique est essentiel pour l'analyse descriptive de n'importe quel ensemble de données. Il permet de déterminer les points qui divisent la distribution en quatre parties égales, offrant ainsi une vision claire de la dispersion et de la tendance centrale des données. En fournissant Q1, Q3 et l'Écart Interquartile (IQR), l'outil aide à identifier la plage où se situent les 50% centraux des données, ce qui est crucial pour la détection des valeurs aberrantes (outliers) et la compréhension de la variabilité. L'utilisateur devra simplement saisir sa liste de nombres, et l'outil effectuera automatiquement le tri et les calculs.

Qu’est-ce que le Calculateur de Quartiles et Écart Interquartile (IQR) ?

C’est un outil simple qui vous aide à comprendre vos données numériques. Vous entrez une liste de nombres, et l’outil calcule des valeurs clés : le premier quartile (Q1), la médiane (Q2), le troisième quartile (Q3) et l’écart interquartile (IQR). Ces valeurs montrent comment vos données sont dispersées et où se trouve le ‘milieu’.

Qu’est-ce qu’un quartile et à quoi servent Q1, Q2 et Q3 ?

Les quartiles divisent vos données en quatre parties égales. Imaginez une ligne de nombres triés :

  • Q1 (Premier Quartile) : C’est le point où 25% des données sont inférieures ou égales à cette valeur. C’est la médiane de la première moitié des données.
  • Q2 (Deuxième Quartile ou Médiane) : C’est le milieu exact de toutes vos données. 50% des données sont inférieures et 50% sont supérieures à cette valeur.
  • Q3 (Troisième Quartile) : C’est le point où 75% des données sont inférieures ou égales à cette valeur. C’est la médiane de la deuxième moitié des données.

Ces points vous donnent une idée claire de la distribution de vos nombres.

Qu’est-ce que l’Écart Interquartile (IQR) et pourquoi est-il important ?

L’Écart Interquartile (IQR) est la différence entre le troisième quartile (Q3) et le premier quartile (Q1). En d’autres mots, IQR = Q3 – Q1.

Il est important car il représente la plage centrale de 50% de vos données. Il vous montre la dispersion des valeurs ‘du milieu’, sans être trop affecté par les valeurs très hautes ou très basses. L’IQR est aussi très utile pour identifier les valeurs aberrantes (outliers) dans votre ensemble de données.

Comment fonctionne ce calculateur ?

C’est très simple !

  • Vous entrez vos nombres dans la boîte de texte. Vous pouvez les séparer par des virgules, des espaces ou en allant à la ligne.
  • L’outil prend vos nombres, les trie du plus petit au plus grand.
  • Il calcule ensuite la médiane (Q2), qui est le point central de tous vos nombres.
  • Après cela, il trouve le Q1 (la médiane de la première moitié des nombres) et le Q3 (la médiane de la deuxième moitié des nombres).
  • Enfin, il soustrait Q1 de Q3 pour vous donner l’Écart Interquartile (IQR).

Tout se fait automatiquement pour vous !

Quelle méthode de calcul des quartiles est utilisée par cet outil ?

Notre calculateur utilise la méthode de la médiane exclusive. Cela signifie que lorsque le nombre total de données (N) est impair, la médiane (Q2) elle-même est EXCLUE des sous-ensembles de données utilisés pour calculer Q1 et Q3. Cette méthode est souvent enseignée et est similaire à la méthode de Tukey.

Par exemple, si vous avez 7 nombres, la 4ème valeur est Q2. Pour calculer Q1, nous utiliserons les 3 premiers nombres. Pour Q3, nous utiliserons les 3 derniers nombres.

Dans quels cas devrais-je utiliser cet outil ?

Cet outil est très utile pour :

  • Les étudiants qui apprennent les statistiques et qui veulent vérifier leurs calculs.
  • Les professionnels qui analysent des données et ont besoin d’une vue rapide de la dispersion.
  • Quiconque veut comprendre la distribution d’un ensemble de nombres.
  • Identifier rapidement des valeurs extrêmes (outliers) potentielles dans des données.
  • Avoir une analyse descriptive rapide de n’importe quelle série de données.