Điểm tứ phân vị (quartile) là gì ?

Điểm tứ phân vị (quartile) là gì ?
1. Điểm tứ phân vị (quartile) được hiểu là gì?
Điểm tứ phân vị, còn được gọi là quartile, là các giá trị chia tách một tập dữ
liệu thành bốn phần bằng nhau. Quartile thường được sử dụng trong thống
kê và phân tích dữ liệu để đo lường sự phân bố của một tập dữ liệu.
Có ba điểm tứ phân vị chính:
- Điểm tứ phân vị thứ nhất (Q1): Đây là điểm chia tách dữ liệu thành hai phần
bằng nhau, trong đó 25% dữ liệu thấp hơn Q1 và 75% dữ liệu cao hơn Q1.
- Điểm tứ phân vị thứ hai (Q2): Điểm tứ phân vị thứ hai tương đương với giá
trị trung vị của tập dữ liệu, tức là 50% dữ liệu thấp hơn Q2 và 50% dữ liệu
cao hơn Q2. Q2 cũng thường được gọi là median (trung vị).
- Điểm tứ phân vị thứ ba (Q3): Đây là điểm chia tách dữ liệu thành hai phần
bằng nhau, trong đó 75% dữ liệu thấp hơn Q3 và 25% dữ liệu cao hơn Q3.
Sử dụng các điểm tứ phân vị này, chúng ta có thể xác định phân bố dữ liệu,
nhận biết giá trị ngoại lệ và thực hiện các phân tích khác trên tập dữ liệu.
2. Đặc điểm của điểm tứ phân vị
Dưới đây là những đặc điểm quan trọng của điểm tứ phân vị (quartile):
- Phân chia dữ liệu: Điểm tứ phân vị chia tách tập dữ liệu thành bốn phần
bằng nhau. Nhờ đó, nó cung cấp thông tin về sự phân bố của dữ liệu và mức
độ tập trung của các giá trị.
- Ứng dụng trong phân tích: Điểm tứ phân vị được sử dụng rộng rãi trong
phân tích dữ liệu và thống kê. Chúng giúp ta hiểu được phân phối dữ liệu và
tính toán các thước đo thống kê như phạm vi, phương sai và độ lệch chuẩn.
- Xác định giá trị ngoại lệ: Điểm tứ phân vị cung cấp thông tin về giá trị tối đa
và tối thiểu của dữ liệu. Nhờ đó, ta có thể xác định được các giá trị ngoại lệ
(outliers) trong tập dữ liệu.
- Đo lường sự phân tán: Khoảng giữa Q1 và Q3, còn được gọi là khoảng tứ
phân vị (interquartile range), đo lường sự phân tán của dữ liệu trong một
phạm vi trung gian. Khoảng tứ phân vị là một độ đo thống kê quan trọng trong
xác định biến thiên của dữ liệu và tìm kiếm giá trị ngoại lệ.
- Dùng cho biểu đồ hộp: Điểm tứ phân vị thường được sử dụng để tạo biểu
đồ hộp (box plot), một biểu đồ trực quan cho thấy phân phối dữ liệu, giá trị
trung vị và giá trị ngoại lệ của tập dữ liệu.
Tóm lại, điểm tứ phân vị là một công cụ quan trọng để xác định và phân tích
sự phân bố và phân tán của dữ liệu. Nó giúp ta có cái nhìn tổng quan về tập
dữ liệu và đưa ra các kết luận thống kê quan trọng.
3. Cách xác định điểm tứ phân vị
Để xác định điểm tứ phân vị (quartile), bạn có thể làm theo các bước sau:
- Sắp xếp tập dữ liệu theo thứ tự tăng dần.
- Xác định vị trí của các điểm tứ phân vị trong tập dữ liệu: 
Điểm tứ phân vị thứ nhất (Q1) nằm ở vị trí (n + 1) / 4, trong đó n là số lượng
quan sát trong tập dữ liệu. 
Điểm tứ phân vị thứ hai (Q2) tương đương với giá trị trung vị của tập dữ liệu,
nằm ở vị trí (n + 1) / 2. 
Điểm tứ phân vị thứ ba (Q3) nằm ở vị trí 3 * (n + 1) / 4.
Nếu vị trí của điểm tứ phân vị là một số nguyên, bạn có thể lấy giá trị ở vị trí
đó trong tập dữ liệu để làm điểm tứ phân vị tương ứng. Nếu vị trí là một số
thập phân, bạn có thể lấy trung bình của các giá trị ở hai vị trí gần nhất để tính điểm tứ phân vị.
Lưu ý: Trong trường hợp có số lượng quan sát là chẵn, Q1 và Q3 có thể lấy
giá trị trung bình của hai giá trị tương ứng để tính toán. Ví dụ:
Giả sử chúng ta có tập dữ liệu sau đây:
14, 17, 20, 22, 25, 28, 31, 35, 38, 42
Để tính toán các điểm tứ phân vị, chúng ta sắp xếp tập dữ liệu này theo thứ tự tăng dần:
14, 17, 20, 22, 25, 28, 31, 35, 38, 42
Bây giờ, chúng ta có thể tính toán các điểm tứ phân vị:
- Điểm tứ phân vị thứ nhất (Q1):
Điểm tứ phân vị thứ nhất là giá trị nằm ở vị trí chia tách tập dữ liệu thành hai
phần bằng nhau. Với tập dữ liệu trên, chúng ta có 10 quan sát, do đó Q1 sẽ
nằm ở vị trí (10 + 1) / 4 = 2.75. Nhưng vì Q1 phải là một giá trị trong tập dữ
liệu, chúng ta có thể lấy trung bình của quan sát thứ 2 và thứ 3 để tính Q1: Q1 = (17 + 20) / 2 = 18.5
- Điểm tứ phân vị thứ hai (Q2):
Điểm tứ phân vị thứ hai là giá trị trung vị của tập dữ liệu. Với tập dữ liệu đã
sắp xếp, Q2 nằm ở vị trí (10 + 1) / 2 = 5.5. Tương tự như Q1, chúng ta lấy
trung bình của quan sát thứ 5 và thứ 6 để tính Q2: Q2 = (25 + 28) / 2 = 26.5
- Điểm tứ phân vị thứ ba (Q3):
Điểm tứ phân vị thứ ba là giá trị nằm ở vị trí chia tách tập dữ liệu thành hai
phần bằng nhau. Với tập dữ liệu này, Q3 sẽ nằm ở vị trí (3 * (10 + 1)) / 4 =
8.25. Chúng ta lấy trung bình của quan sát thứ 8 và thứ 9 để tính Q3: Q3 = (35 + 38) / 2 = 36.5
Sau khi tính toán, chúng ta có các điểm tứ phân vị như sau: Q1 = 18.5 Q2 = 26.5 Q3 = 36.5
Các điểm tứ phân vị này cung cấp thông tin về sự phân bố và phân tán của
tập dữ liệu. Chẳng hạn, ta có thể sử dụng khoảng giữa Q1 và Q3 (khoảng tứ
phân vị) để xác định biến thiên của dữ liệu.
3. Vai trò của điểm tứ phân vị
Điểm tứ phân vị (quartile) đóng vai trò quan trọng trong phân tích dữ liệu và
cung cấp thông tin quan trọng về sự phân bố và phân tán của tập dữ liệu.
Dưới đây là vai trò chính của điểm tứ phân vị:
- Đo lường sự phân bố dữ liệu: Điểm tứ phân vị chia tách tập dữ liệu thành
bốn phần bằng nhau, giúp xác định sự phân bố của dữ liệu trong tập. Chúng
cho ta biết tỷ lệ phần trăm các quan sát nằm dưới và trên từng điểm tứ phân
vị, từ đó hiểu được sự phân bố tập trung của dữ liệu.
- Xác định độ tập trung của dữ liệu: Điểm tứ phân vị thứ hai (Q2) là giá trị
trung vị (median), cho biết giá trị giữa của tập dữ liệu. Nó thể hiện mức độ tập
trung của dữ liệu và giúp xác định giá trị trung tâm của phân phối.
- Phát hiện giá trị ngoại lệ: Bằng cách so sánh các điểm tứ phân vị với các giá
trị tương ứng, ta có thể xác định được sự hiện diện của giá trị ngoại lệ
(outliers). Giá trị ngoại lệ là các quan sát không tuân theo mẫu phân phối
chung của dữ liệu và có thể gây ảnh hưởng đáng kể đến kết quả phân tích.
- Phân tích biến thiên: Khoảng giữa điểm tứ phân vị thứ nhất (Q1) và thứ ba
(Q3), được gọi là khoảng tứ phân vị (interquartile range), là một đại lượng đo
lường biến thiên của dữ liệu. Khoảng tứ phân vị cho ta thông tin về phạm vi
tập trung của dữ liệu và là cơ sở để xác định giá trị ngoại lệ.
- Biểu đồ hộp (box plot): Điểm tứ phân vị thường được sử dụng để tạo biểu
đồ hộp (box plot), một biểu đồ trực quan thể hiện thông tin về độ tập trung,
phân bố và giá trị ngoại lệ của dữ liệu.
Với những vai trò trên, điểm tứ phân vị giúp ta hiểu và phân tích dữ liệu một
cách toàn diện, từ đó đưa ra những kết luận và quyết định phù hợp trong quá
trình nghiên cứu, phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định.
Document Outline

• Điểm tứ phân vị (quartile) là gì ?
  • 1. Điểm tứ phân vị (quartile) được hiểu là gì?
  • 2. Đặc điểm của điểm tứ phân vị
  • 3. Cách xác định điểm tứ phân vị
  • 3. Vai trò của điểm tứ phân vị