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Calculadora de mediana quartis IQR

Calcula a mediana, os quartis Q1 e Q3 e o intervalo interquartílico IQR de uma lista de números.

Quartis e intervalo interquartil (IQR)

Ordene os dados e corte em quatro partes iguais nos pontos Q1 = P25, Q2 = mediana = P50 e Q3 = P75. O intervalo interquartil, IQR = Q3 − Q1, mede a largura dos 50% centrais. Passe 1,3,5,7,9,11,13,15 por aí e chega a Q1 = 4, Q2 = 8, Q3 = 12, logo IQR = 8. Tukey (1977) propôs o resumo dos cinco números (mín, Q1, Q2, Q3, máx), que é o que o boxplot desenha. A regra dele trata como outlier qualquer valor abaixo de Q1 − 1,5·IQR ou acima de Q3 + 1,5·IQR; para outliers extremos o multiplicador vira 3·IQR.

Aplicações

Você os encontra em boxplots na análise exploratória, em relatórios de latência em SRE com SLA P50/P95/P99, em pesquisas salariais e na estatística robusta, onde o IQR resiste a outliers de um jeito que o desvio padrão não consegue. Também ajudam no controle de qualidade e em qualquer distribuição assimétrica em que média e desvio padrão acabam enganando.

Perguntas frequentes

Por que usar IQR em vez de amplitude? A amplitude (máx − mín) fica à mercê dos extremos. Como o IQR descarta os 25% inferiores e os 25% superiores, um outlier isolado não o move.

Por que Excel, R e NumPy dão quartis diferentes? Hyndman & Fan (1996) catalogaram ao menos nove maneiras de definir um quantil. Com n pequeno os métodos se afastam; conforme n cresce eles chegam ao mesmo resultado.

A regra 1,5·IQR é um corte rígido? Não, é só uma heurística. Numa distribuição normal ela sinaliza por volta de 0,7% dos pontos como outliers. Olhe o que ela marca antes de descartar qualquer coisa.

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