Quintil - kaj je to, opredelitev in koncept

Kvintil je kvantil, ki razdeli razporejene podatke na pet enakih delov.

Kvintil je merilo necentralnega položaja in se uporablja v opisni statistiki. Po drugi strani pa moramo imeti v mislih, da bomo imeli štiri kvintile.

Zelo uporaben je tudi pri različnih analizah, kot je ekonomska. Še posebej pri tistih, ki so povezani z dohodki prebivalstva.

Izračun kvintila

Kvintil se izračuna za združene ali nerazvrščene podatke.

V članku se bomo osredotočili na tiste, ki niso združeni v skupine, saj je postopek mogoče izvesti s preglednico.

To je razmeroma preprosto, saj morate distribucijo razdeliti na pet delov in to lahko storite, kot je prikazano na sliki, ki jo prikazujemo spodaj:

V primeru se mediana ne ujema z nobeno vrednostjo. Pravzaprav pade med drugo in tretjo.

Kot vidimo, se uporablja enaka formula percentila. Območje so podatki, ki jih je treba analizirati, za parametre pa bomo imeli 0,2 (1/5), 0,4 (2/5), 0,6 (3/5) in 0,8 (4/5) za vsak kvintil.

Zato lahko preverimo, ali so kvintili podobni decilom ali percentilom.

Kvintilne značilnosti

Nato si oglejmo nekaj najpomembnejših značilnosti kvintila.

• Za razliko od drugih, kot sta kvartil ali percentil, ki predstavljata 25% ali 1% distribucije podatkov, kvintil predstavlja podatke, razvrščene po 20%. To je zelo koristno v nekaterih primerih, ko je primerno sestaviti pet skupin.
• V ekonomiji se pogosto uporablja za razvrščanje prebivalstva na podlagi dohodka. Naročeni so od najnižjih do najvišjih dohodkov. Na ta način bo prva kvintila skupina z najnižjimi dohodki, četrta pa tista z najvišjimi dohodki.
• Pomanjkljivost je, da običajno ni uporabna v primerih, ko želimo narediti večje skupine ali pa nas zanima, da ena od vrednosti sovpada s sredino porazdelitve (mediana). Za te situacije je bolje uporabiti druge kvantile, kot je kvartil.

Primer kvintila

Predstavljajmo si, da želimo preučiti porazdelitev plač med prebivalstvom.

Kot primer uporabljamo izmišljene vrednosti v tisočih enotah na leto.

Poglejmo si torej sliko in jo nato komentirajte:

Na sliki vidimo, da so primeri z najnižjim dohodkom pod kvintilom 1 in bi bila njihova mejna vrednost 1.333.

Po drugi strani pa so podatki z najvišjim dohodkom tisti, ki izhajajo iz kvintila 4 z mejno vrednostjo iz leta 2009.

Ta statistični ukrep nam zato daje ustrezne informacije o vrsti urejenih podatkov.