ควอร์ไทล์

ในทางสถิติศาสตร์ ควอร์ไทล์ (quartile) เป็นชนิดของควอนไทล์ ซึ่งแบ่งจำนวนข้อมูลออกเป็น 4 ส่วน ประมาณเท่า ๆ กัน ข้อมูลต้องเรียงจากน้อยไปมากเพื่อที่จะได้หาควอร์ไทล์ ควอร์ไทล์คือรูปแบบหนึ่งของสถิติเชิงอันดับ มี 3 ควอร์ไทล์หลัก ๆ ดังนี้
ควอร์ไทล์ที่ 1 (Q1) เป็นตัวเลขตรงกลางระหว่างจำนวนที่น้อยที่สุด (ค่าต่ำสุด minimum) และมัธยฐานของชุดข้อมูล อาจเรียกควอร์ไทล์นี้ได้ว่าควอร์ไทล์ล่าง (lower quartile) หรือ ควอนไทล์เชิงประจักษ์ที่ 25 (25th empirical quantile) เพราะ 25% ของข้อมูลทั้งหมดอยู่ไต้จุดนี้
ควอร์ไทล์ที่ 2 (Q2) เป็นมัธยฐานของชุดข้อมูล ดังนั้น 50% ของข้อมูลอยู่ใต้จุดนี้
ควอร์ไทล์ที่ 3 (Q3) เป็นตัวเลขตรงกลางระหว่างมัธยฐานและจำนวนที่มากที่สุด (ค่าสูงสุด  maximum) ของชุดข้อมูล อาจเรียกควอร์ไทล์นี้ได้ว่าควอร์ไทล์บน (upper quartile) หรือ ควอนไทล์เชิงประจักษ์ที่ 75 (75th empirical quantile) เพราะ 75% ของข้อมูลทั้งหมดอยู่ไต้จุดนี้
รวมถึงค่ามากสุด และค่าน้อยสุดของข้อมูล (ซี่งก็เป็นควอร์ไทล์ด้วย) ทั้ง 3 ควอร์ไทล์ที่ได้กล่าวไว้ข้างบนบอกการสรุปตัวเลข 5 ตัวของข้อมูล การสรุปนี้เป็นสิ่งสำคัญในสถิติศาสตร์ เพราะว่ามันสามารถบ่งบอกข้อมูลได้ทั้งจุดศูนย์กลาง และการกระจาย การรู้ควอร์ไทล์ที่ 1 และควอร์ไทล์ที่ 3 บ่งบอกข้อมูลให้ทราบว่าข้อมูลมีการกระจายตัวมากแค่ไหน และชุดข้อมูลจะเบ้ไปทางไหนทางหนึ่ง เพราะว่าควอร์ไทล์นั้นแบ่งจำนวนข้อมูลเท่า ๆ กัน พิสัยระหว่างควอร์ไทล์ต่าง ๆ จึงไม่เท่ากัน (ต.ย. Q3-Q2 ≠ Q2-Q1) และเราเรียกมันแทนว่าพิสัยระหว่างควอร์ไทล์ ขณะที่ค่าต่ำสุดและค่าสูงสุดก็บอกการกระจายข้อมูล ควอร์ไทล์ที่ 1 และควอร์ไทล์ที่ 3 สามารถให้ข้อมูลที่ละเอียดขึ้นกับตำแหน่งของจุดข้อมูล การมีอยู่ของค่าผิดปกติ และผลลบระหว่าง 50% ของข้อมูลตรงกลาง กับจุดข้อมูลต่าง ๆ รอบนอก
== นิยาม ==

== วิธีการคำนวณ ==
=== การกระจายข้อมูลแบบไม่ต่อเนื่อง ===
สำหรับการกระจายข้อมูลแบบไม่ต่อเนื่อง ไม่มีวิธีหาควอร์ไทล์ที่ตายตัว
==== วิธีที่ 1 ====
ใช้มัธยฐานในการเแบ่งข้อมูลที่เรียงแล้วเป็นครึ่ง ๆ
* ถ้าข้อมูลที่เรียงแล้วจำนวนข้อมูลเป็นจำนวนคี่ ไม่นับมัธยฐาน (ค่าที่อยู่ตรงกลางในข้อมูลที่เรียงแล้ว) ทุกข้าง
* ถ้าข้อมูลที่เรียงแล้วจำนวนข้อมูลเป็นจำนวนคู่ ให้แบ่งข้อมูลเป็นครึ่งเท่า ๆ กัน
มัธยฐานของข้อมูลครึ่งล่างคือควอร์ไทล์ล่าง มัธยฐานของข้อมูลครึ่งบนคือควอร์ไทล์บน
วิธีนี้ถูกใช้โดย เครื่องคิดเลขแผนภาพกล่อง TI-83 และฟังก์ชัน "1-Var Stats" อีกทั้งสสวท. ก็นำวิธีนี้ไปใช้ในการสอนแผนภาพกล่อง
==== วิธีที่ 2 ====
ใช้มัธยฐานในการเแบ่งข้อมูลที่เรียงแล้วเป็นครึ่ง ๆ
* ถ้าข้อมูลที่เรียงแล้วจำนวนข้อมูลเป็นจำนวนคี่ นับมัธยฐาน (ค่าที่อยู่ตรงกลางในข้อมูลที่เรียงแล้ว) ทุกข้าง
* ถ้าข้อมูลที่เรียงแล้วจำนวนข้อมูลเป็นจำนวนคู่ ให้แบ่งข้อมูลเป็นครึ่งเท่า ๆ กัน
มัธยฐานของข้อมูลครึ่งล่างคือควอร์ไทล์ล่าง มัธยฐานของข้อมูลครึ่งบนคือควอร์ไทล์บน
ค่าที่หาจากวิธีนี้สามารถเรียกได้ว่า "Tukey's hinge" ดูเพิ่มที่มิดฮินจ์
==== วิธีที่ 3 ====
ถ้าจำนวนข้อมูลที่มีเป็นจำนวนคู่ แล้ววิธีที่สามก็ทำเหมือนทั้งสองวิธีก่อนหน้า
ถ้าจำนวนข้อมูลที่มีเป็นจำนวนคี่ (4n + 1) แล้วควอร์ไทล์ล่างคือ 25% ของค่าจำนวนที่n บวก 75% ของค่าจำนวนที่ (n+1) และ ควอร์ไทล์บนคือ 75% ของค่าจำนวนที่ (3n+1) บวก 25% ของค่าจำนวนที่ (3n+2)
ถ้าจำนวนข้อมูลที่มีเป็นจำนวนคี่ (4n + 3) แล้วควอร์ไทล์ล่างคือ 75% ของค่าจำนวนที่ (n+1) บวก 25% ของค่าจำนวนที่ (n+2) และ ควอร์ไทล์บนคือ 25% ของค่าจำนวนที่ (3n+2) บวก 75% ของค่าจำนวนที่ (3n+3)
==== วิธีที่ 4 ====
ถ้าเรามีชุดข้อมูลที่เรียงแล้ว x_1,x_2,...,x_n เราสามารถคำนวณเพื่อหาควอนไทล์เชิงประจักษ์ที่ p ได้ถ้า x_i อยู่ในควอนไทล์ที่ i/(n+1) ถ้าเรากำหนดให้ส่วนจำนวนเต็มของ a โดย [a] แล้วฟังก์ชันควอนไทล์เชิงประจักษ์คือ
q (p) =x_{(k)}+\alpha (x_{(k+1)}-x_{(k)})
เมื่อ k = [p (n+1)] และ \alpha=p (n+1) -[p (n+1)]
เพื่อที่จะหาควอร์ไทล์ที่ 1, 2, 3 ของชุดข้อมูล เราก็หา q (0.25), q (0.5) และ q (0.75) ตามลำดับ
==== ตัวอย่างที่ 1 ====
ข้อมูลที่เรียงแล้ว: 6, 7, 15, 36, 39, 40, 41, 42, 43, 47, 49
==== ตัวอย่างที่ 2 ====
ข้อมูลที่เรียงแล้ว: 7, 12, 36, 39, 40, 41
จะสังเกตว่า ถ้าจำนวนข้อมูลเป็นจำนวนคู่ ทั้ง 3 วิธีแรกจะให้ผลที่เหมือนกัน
== อ้างอิง ==
คณิตศาสตร์
สถิติศาสตร์