Kvintilis yra kvantilis, kuris padalija užsakytų duomenų paskirstymą į penkias lygias dalis.
Kvintilis yra ne centrinės padėties matas ir naudojamas aprašomojoje statistikoje. Kita vertus, turime nepamiršti, kad turėsime keturias kvintiles.
Tai taip pat labai naudinga atliekant įvairias analizes, pavyzdžiui, ekonominę. Ypač tose, kurios susijusios su gyventojų pajamomis.
Kvintilės skaičiavimas
Kvintilis apskaičiuojamas sugrupuotiems arba nesugrupuotiems duomenims.
Straipsnyje daugiausia dėmesio skirsime ne grupuotiems, nes procesą galima atlikti naudojant skaičiuoklę.
Tai yra gana paprasta, nes paskirstymą turite padalyti į penkias dalis ir tai galima padaryti taip, kaip parodyta paveikslėlyje, kurį parodome žemiau:
Pavyzdyje mediana neatitinka jokios vertės. Tiesą sakant, jis patenka tarp antrojo ir trečiojo.
Kaip matome, naudojama ta pati procentilio formulė. Diapazonas yra analizuojami duomenys ir kaip parametrus kiekvienam kvintiliui turėsime 0,2 (1/5), 0,4 (2/5), 0,6 (3/5) ir 0,8 (4/5).
Todėl galime patikrinti, ar kvintilės yra panašios į decilius ar procentilius.
Kvintilės charakteristikos
Toliau pažvelkime į keletą svarbiausių kvintilo savybių.
- Skirtingai nuo kitų, tokių kaip kvartilis ar procentilis, kurie sudaro 25% arba 1% duomenų paskirstymo, kvintilis rodo duomenis, sugrupuotus 20%. Tai labai naudinga tam tikrais atvejais, kai patogu sudaryti penkias grupes.
- Jis plačiai naudojamas ekonomikoje, siekiant klasifikuoti gyventojus pagal jo pajamas. Jie yra užsakomi nuo mažiausių iki didžiausių pajamų. Tokiu būdu pirmasis kvintilis bus mažiausias pajamas gaunanti grupė, o ketvirtasis - didžiausias pajamas gaunantys asmenys.
- Trūkumas yra tas, kad paprastai tai nėra naudinga tais atvejais, kai norime sudaryti didesnes grupes arba norime, kad viena iš reikšmių sutaptų su paskirstymo viduriu (mediana). Šiose situacijose geriau naudoti kitas kvantiles, tokias kaip kvartilis.
Kvintilės pavyzdys
Įsivaizduokime, kad norime ištirti darbo užmokesčio pasiskirstymą populiacijoje.
Mes naudojame fiktyvias vertes kaip pavyzdį ir tūkstančiais vienetų per metus.
Todėl pažiūrėkime į paveikslą ir tada pakomentuokime:
Paveikslėlyje matome, kad mažiausias pajamas gaunantys atvejai yra žemiau 1 kvintilio, o jų ribinė vertė būtų 1 333.
Kita vertus, duomenys, gaunantys didžiausias pajamas, yra tie, kurie gaunami iš 4 kvintilio, kurių ribinė vertė yra 2009 m.
Todėl ši statistinė priemonė suteikia mums svarbios informacijos apie eilę užsakytų duomenų.