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输入计算

数学公式

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结果

指标 数值
最小值 1
第一四分位数(Q1) 2
中位数(Q2) 5
第三四分位数(Q3) 7
最大值 9
四分位距(IQR) 5
箱线图可视化
Min: 1.0
Q1: 2.0
Median: 5.0
Q3: 7.0
Max: 9.0
四分位距(IQR)
中位数
最小值/最大值范围

这个四分位距计算器能做什么

输入一组数字,本计算器会自动算出三个四分位数——Q1(下四分位数)、Q2(中位数)和 Q3(上四分位数),并给出四分位距(IQR)。同时,它还会绘制一张箱线图,直观展示最小值、Q1、中位数、Q3 和最大值,让你一眼看清数据的分布范围和偏态。这是一款通用统计工具,适用于任何国家、货币或计量单位的数据。

使用方法

页面上只有一个输入框:输入数字(用逗号分隔)。直接输入或粘贴你的数值,用逗号隔开即可,例如 4, 7, 2, 9, 5, 1, 8。空格会被自动忽略,计算器还会自动为数据排序,所以输入顺序无关紧要。小数和负数都支持。

计算公式详解

计算器会先把数字从小到大排序,然后用「位置法 + 线性插值」来确定每个四分位数的位置:

  • Q1 位置 = \(\frac{n + 1}{4}\)
  • Q2 位置 = \(\frac{n + 1}{2}\)
  • Q3 位置 = \(\frac{3(n + 1)}{4}\)

其中 \(n\) 是你输入的数值个数。如果某个位置正好落在两个数据点之间,计算器会进行插值:取较小的那个值,再加上它到下一个值之间按小数部分计算的距离。最后:

$$\text{IQR} = Q_3 - Q_1$$ $$\text{极差} = \text{最大值} - \text{最小值}$$
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数轴显示排序数据被分为四个四分位,并标有 Q1、Q2、Q3 标记
四分位数 Q1、Q2(中位数)和 Q3 将排序后的数据分成四等份。

实例演算

假设你输入 1, 2, 5, 7, 8, 9。排序后(本就有序),\(n = 6\)。

  • Q1 位置 = \(\frac{6 + 1}{4} = 1.75\) → 落在第 1 个值(1)和第 2 个值(2)之间:\(1 + 0.75 \times (2 - 1) = \mathbf{1.75}\)
  • Q2 位置 = \(\frac{7}{2} = 3.5\) → 落在第 3 个值(5)和第 4 个值(7)之间:\(5 + 0.5 \times (7 - 5) = \mathbf{6}\)
  • Q3 位置 = \(\frac{21}{4} = 5.25\) → 落在第 5 个值(8)和第 6 个值(9)之间:\(8 + 0.25 \times (9 - 8) = \mathbf{8.25}\)

因此 \(\text{IQR} = 8.25 - 1.75 = \mathbf{6.5}\),极差为 \(9 - 1 = 8\)。箱线图会画出从 1.75 到 8.25 的箱体,并在 6 的位置标出中位数线。

箱线图显示最小值、Q1、中位数、Q3、最大值以及 IQR 范围
箱线图:箱体从 Q1 到 Q3,其宽度为四分位距(IQR)。

常见问题

为什么 IQR 比整体极差更有用?IQR 衡量的是数据中间 50% 的离散程度,会忽略两端的极端值。因此相比简单的「最大值减最小值」,它对异常值的抗干扰能力强得多。

怎样用 IQR 来识别异常值?常用的判定规则是:任何小于 \(Q_1 - 1.5 \times \text{IQR}\) 或大于 \(Q_3 + 1.5 \times \text{IQR}\) 的值,都被视为潜在异常值。以上面的例子来说,就是小于 \(1.75 - 9.75 = -8\),或大于 \(8.25 + 9.75 = 18\) 的数值。

四分位数的计算方法会有影响吗?会。本计算器采用的是「\((n + 1)\)位置法 + 插值」。其他工具可能使用略有不同的约定(例如「半数中位数法」),所以不同软件之间的结果可能会有微小差异。

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