एक्सेल ट्यूटोरियल: एक्सेल में IQR की गणना कैसे करें

परिचय

डेटा को समझना और विश्लेषण करना आज की डेटा-संचालित दुनिया में एक महत्वपूर्ण कौशल है। डेटा विश्लेषण में उपयोग किया जाने वाला एक महत्वपूर्ण सांख्यिकीय उपाय है इंटरक्वेर्टाइल रेंज (IQR), जो डेटासेट के प्रसार और वितरण की पहचान करने में मदद करता है। इस एक्सेल ट्यूटोरियल में, हम आपके माध्यम से चलेंगे एक्सेल में IQR की गणना कैसे करें और यह डेटा विश्लेषण में इस मीट्रिक का उपयोग करने का महत्व.

चाबी छीनना

डेटा को समझना और विश्लेषण करना आज की डेटा-संचालित दुनिया में आवश्यक है।
इंटरक्वेर्टाइल रेंज (IQR) एक डेटासेट के प्रसार और वितरण की पहचान करने के लिए एक महत्वपूर्ण सांख्यिकीय उपाय है।
एक्सेल में IQR की गणना में कई चरण शामिल हैं, जिसमें डेटासेट को छाँटना और मध्यस्थ ढूंढना शामिल है।
IQR का उपयोग आउटलेयर की पहचान करने, डेटासेट स्प्रेड की तुलना करने और डेटा-संचालित निर्णय लेने के लिए किया जा सकता है।
IQR की गणना करते समय बचने के लिए सामान्य गलतियों में गलतफहमी की व्याख्या करना और गलत सूत्र का उपयोग करना शामिल है।

IQR को समझना

IQR की परिभाषा

इंटरक्वेर्टाइल रेंज (IQR) सांख्यिकीय फैलाव का एक उपाय है, या सरल शब्दों में, यह एक माप है कि एक डेटासेट में मूल्यों को कैसे फैलाया जाता है। इसकी गणना 75 वें प्रतिशत (Q3) और डेटा के 25 वें प्रतिशत (Q1) के बीच के अंतर के रूप में की जाती है। दूसरे शब्दों में, यह उस सीमा का प्रतिनिधित्व करता है जिसमें मध्य 50% डेटा मान झूठ बोलते हैं।

IQR का उपयोग आंकड़ों में कैसे किया जाता है

IQR का उपयोग डेटासेट में परिवर्तनशीलता के एक मजबूत उपाय के रूप में किया जाता है, क्योंकि यह चरम मूल्यों या आउटलेयर से प्रभावित नहीं होता है। इसका उपयोग अक्सर एक डेटासेट के मध्य भाग के प्रसार का वर्णन करने के लिए माध्यिका के साथ संयोजन में किया जाता है, खासकर जब वितरण को तिरछा किया जाता है या इसमें आउटलेयर होते हैं।

एक डेटासेट में परिवर्तनशीलता की पहचान करने में IQR का महत्व

आउटलेयर की पहचान करना: IQR का उपयोग डेटासेट में संभावित आउटलेर्स की पहचान करने के लिए किया जाता है, जिसमें एक सीमा को परिभाषित किया जाता है जिसके भीतर अधिकांश डेटा निहित होता है। इस सीमा के बाहर आने वाले मान को संभावित आउटलेयर के रूप में चिह्नित किया जा सकता है।
परिवर्तनशीलता की तुलना: विभिन्न डेटासेट के IQR की तुलना करने से उनकी परिवर्तनशीलता के त्वरित मूल्यांकन की अनुमति मिलती है, जिसमें एक बड़ा IQR डेटा में अधिक प्रसार और परिवर्तनशीलता का संकेत देता है।
फैलाव को मापना: IQR एक उपाय प्रदान करता है कि डेटा के मध्य भाग को कैसे फैलाया जाता है, उन मूल्यों की सीमा में अंतर्दृष्टि देता है जो डेटासेट के भीतर विशिष्ट हैं।

एक्सेल में IQR की गणना करने के लिए कदम

एक्सेल में इंटरक्वेर्टाइल रेंज (IQR) की गणना कुछ सरल चरणों का पालन करके आसानी से की जा सकती है। प्रक्रिया के माध्यम से आपकी मदद करने के लिए यहां एक चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका है:

A. डेटासेट को छाँटना

IQR की गणना करने से पहले, डेटासेट को आरोही क्रम में सॉर्ट करना आवश्यक है। इससे चतुर्थांशों की पहचान करना और माध्यिका को ढूंढना आसान हो जाएगा।

B. डेटासेट का माध्यिका ढूंढना

डेटासेट के माध्यिका (Q2) को खोजने के लिए, का उपयोग करें MEDIAN Excel में कार्य। बस फ़ंक्शन के लिए तर्क के रूप में संपूर्ण डेटासेट का चयन करें, और यह माध्य मान वापस कर देगा।

C. डेटासेट के निचले आधे हिस्से का माध्यिका ढूंढना

डेटासेट के निचले आधे हिस्से के माध्यिका (Q1) को खोजने के लिए, सबसे पहले, माध्यिका की स्थिति निर्धारित करें। यदि डेटासेट में मानों की एक विषम संख्या है, तो स्थिति (n+1)/2 होगी, जहां n मानों की कुल संख्या है। यदि डेटासेट में मानों की एक समान संख्या है, तो स्थिति n/2 होगी। एक बार जब आपके पास स्थिति हो, तो उपयोग करें MEDIAN डेटासेट के निचले आधे हिस्से के मध्य को खोजने के लिए कार्य करें।

D. डेटासेट के ऊपरी आधे हिस्से का माध्यिका ढूंढना

स्टेप सी के समान, डेटासेट के ऊपरी आधे हिस्से के माध्यिका (Q3) को खोजने के लिए, उसी विधि का उपयोग करके माध्यिका की स्थिति का निर्धारण करें। फिर, का उपयोग करें MEDIAN डेटासेट के ऊपरी आधे हिस्से के मध्य को खोजने के लिए कार्य करें।

ई। सी और डी से मंझला का उपयोग करके आईक्यूआर की गणना करना

एक बार जब आपके पास डेटासेट के निचले आधे (Q1) और ऊपरी आधे (Q3) के मध्यस्थ होते हैं, तो आप Q1 से Q1 को घटाकर IQR की गणना कर सकते हैं। यह आपको इंटरक्वेर्टाइल रेंज देगा, जो डेटासेट के मध्य 50% के प्रसार का एक उपाय है।

डेटा विश्लेषण में IQR का उपयोग करना

एक्सेल में डेटा विश्लेषण का संचालन करते समय, डेटासेट के प्रसार और वितरण को समझने के लिए एक उपयोगी उपकरण इंटरक्वेर्टाइल रेंज (IQR) है। IQR सांख्यिकीय फैलाव का एक उपाय है जो आउटलेर्स की पहचान करने में मदद कर सकता है, विभिन्न डेटासेट के प्रसार की तुलना कर सकता है, और विश्लेषण के आधार पर सूचित निर्णय ले सकता है।

A. IQR का उपयोग करके डेटासेट में आउटलेयर की पहचान करना

बाहरी कारकों के कारण डेटा पॉइंट हैं जो डेटासेट के बाकी हिस्सों से काफी भिन्न होते हैं। ये विश्लेषण को तिरछा कर सकते हैं और भ्रामक निष्कर्ष निकाल सकते हैं। IQR का उपयोग आमतौर पर आउटलेयर की पहचान करने के लिए किया जाता है, क्योंकि यह डेटा के मध्य 50% के प्रसार का एक मजबूत माप प्रदान करता है।

तीसरे चतुर्थक (Q3) और डेटासेट के पहले चतुर्थक (Q1) के बीच अंतर को खोजकर IQR की गणना करें।
Q1 से IQR को 1.5 गुना घटाकर और क्रमशः IQR से Q3 में क्रमशः IQR को जोड़कर संभावित आउटलेर्स के लिए निचले और ऊपरी सीमा का निर्धारण करें।
इन सीमाओं के बाहर गिरने वाले किसी भी डेटा बिंदु को संभावित आउटलेयर के रूप में माना जा सकता है और आगे की जांच की आवश्यकता हो सकती है।

B. IQR का उपयोग करके विभिन्न डेटासेट के प्रसार की तुलना करना

प्रसार की तुलना करना डेटा की परिवर्तनशीलता और वितरण को समझने में विभिन्न डेटासेट आवश्यक हैं। IQR का उपयोग कई डेटासेट के प्रसार की तुलना करने और पहचानने के लिए किया जा सकता है जिसमें एक व्यापक या संकीर्ण फैलाव है।

प्रत्येक डेटासेट के लिए IQR की गणना करें और यह निर्धारित करने के लिए मानों की तुलना करें कि कौन सा डेटासेट एक बड़ा प्रसार है।
प्रसार की व्यापक समझ हासिल करने के लिए सीमा और मानक विचलन जैसे अतिरिक्त उपायों पर विचार करें।
विभिन्न डेटासेट में परिवर्तनशीलता का विश्लेषण करने के लिए एक पूरक उपकरण के रूप में IQR का उपयोग करें।

C. IQR विश्लेषण के आधार पर निर्णय लेना

एक बार जब IQR की गणना की गई है और आउटलेयर की पहचान की गई है, तो इसका उपयोग डेटासेट के विश्लेषण के आधार पर सूचित निर्णय लेने के लिए किया जा सकता है।

समग्र विश्लेषण पर आउटलेर्स के प्रभाव पर विचार करें और यह निर्धारित करें कि उन्हें शामिल किया जाना चाहिए या डेटासेट से बाहर रखा जाना चाहिए।
डेटा की केंद्रीय प्रवृत्ति और परिवर्तनशीलता को समझने के लिए एक आधार के रूप में IQR का उपयोग करें, जो निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को निर्देशित कर सकता है।
हितधारकों को IQR विश्लेषण के आधार पर निष्कर्षों और सिफारिशों का संचार करें, निर्णय लेने की प्रक्रिया में पारदर्शिता और स्पष्टता सुनिश्चित करें।

IQR की गणना करते समय बचने के लिए सामान्य गलतियाँ

एक्सेल में इंटरक्वेर्टाइल रेंज (IQR) की गणना करते समय, कुछ सामान्य गलतियों से बचना महत्वपूर्ण है जो गलत परिणाम दे सकते हैं। यहाँ कुछ सामान्य गलतियों के लिए बाहर देखने के लिए हैं:

चतुर्थलों की गलत व्याख्या करना
IQR की गणना करते समय एक सामान्य गलती चतुर्थांश की गलत व्याख्या कर रही है। यह समझना महत्वपूर्ण है कि पहला चतुर्थक (Q1) 25 वें प्रतिशत का प्रतिनिधित्व करता है और तीसरा चतुर्थांश (Q3) डेटा के 75 वें प्रतिशत का प्रतिनिधित्व करता है। इन चतुर्थांशों को गलत तरीके से समझने से IQR को गलत तरीके से शामिल किया जा सकता है।
IQR की गणना के लिए गलत सूत्र का उपयोग करना
बचने के लिए एक और गलती IQR की गणना के लिए गलत सूत्र का उपयोग कर रही है। IQR की गणना के लिए सही सूत्र Q3 - Q1 है। एक अलग सूत्र का उपयोग करने से गलत परिणाम हो सकते हैं।
डेटासेट में चतुर्थांशों को गलत तरीके से करना
यह सुनिश्चित करना आवश्यक है कि डेटासेट में चतुर्थांश को सही ढंग से लेबल किया जाए। एक्सेल में आईक्यूआर की गणना करते समय चतुर्थांशों को गलत तरीके से भ्रम और त्रुटियों का कारण बन सकता है।

IQR की गणना के लिए एक्सेल फ़ंक्शन

एक्सेल में डेटा के साथ काम करते समय, सांख्यिकीय फैलाव के एक उपाय के रूप में इंटरक्वेर्टाइल रेंज (IQR) की गणना करना अक्सर आवश्यक होता है। Excel कई फ़ंक्शन प्रदान करता है जो आपको IQR की आसानी से गणना करने में मदद कर सकता है। इस ट्यूटोरियल में, हम एक्सेल में IQR की गणना के लिए तीन मुख्य कार्यों का पता लगाएंगे।

चतुर्थक का उपयोग करना। INC फ़ंक्शन

चतुर्थक। कांग्रेस फ़ंक्शन एक्सेल में IQR की गणना करने के सबसे आसान और सबसे सरल तरीकों में से एक है। यह फ़ंक्शन किसी दिए गए डेटा सेट के लिए निर्दिष्ट चतुर्थक पर मान लौटाता है, जहां चतुर्थक 0 से 4 तक का मान है। QUARTILE का उपयोग करके IQR की गणना करने के लिए। INC फ़ंक्शन, आप निम्न सूत्र का उपयोग कर सकते हैं:

सबसे पहले, अपने डेटा सेट को Excel में एक कॉलम में व्यवस्थित करें.
इसके बाद, सूत्र = चतुर्थक का उपयोग करें। INC(A1:A10,3) जहाँ A1:A10 वह श्रेणी है जिसमें आपका डेटा है और 3 तृतीय चतुर्थक (जो ऊपरी चतुर्थक Q3 है) का प्रतिनिधित्व करता है.
अंत में, IQR की गणना करने के लिए तीसरे चतुर्थक (Q3) के लिए प्राप्त मूल्य से पहले चतुर्थक (Q1) के लिए प्राप्त मूल्य को घटाएं.

QUARTILE.EXC फ़ंक्शन का उपयोग करना

द QUARTILE.EXC फ़ंक्शन QUARTILE.INC फ़ंक्शन के समान है, लेकिन यह डेटा सेट से एक सटीक चतुर्थक मान वापस करने की संभावना को बाहर करता है. IQR की गणना करने के लिए QUARTILE.EXC फ़ंक्शन का उपयोग करने की प्रक्रिया QUARTILE.INC फ़ंक्शन के समान है, जहाँ आप केवल फ़ंक्शन नाम को QUARTILE.EXC से बदलते हैं.

एक्सेल में IQR फ़ंक्शन का उपयोग करना

एक्सेल में IQR की गणना करने का एक और सीधा तरीका IQR फ़ंक्शन का उपयोग करना है. यह फ़ंक्शन सीधे तीसरे चतुर्थक और पहली चतुर्थक के बीच अंतर करके इंटरक्वेर्टाइल रेंज की गणना करता है. IQR फ़ंक्शन का उपयोग करने के लिए, बस सूत्र = IQR (A1: A10) दर्ज करें जहां A1: A10 आपके डेटा सेट वाली सीमा है.

निष्कर्ष

प्रभावी डेटा विश्लेषण के लिए इंटरक्वेर्टाइल रेंज (IQR) को समझना और गणना करना महत्वपूर्ण है. यह डेटा के प्रसार और वितरण में मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करता है, जिससे आउटलेर की पहचान करने और डेटासेट के भीतर परिवर्तनशीलता को समझने में मदद मिलती है.

एक्सेल में IQR की गणना करने के लिए, आप कार्यों का उपयोग कर सकते हैं और ऊपरी चतुर्थक (Q3)से निचले चतुर्थक (Q1) को घटा सकते हैं% . यह सरल प्रक्रिया आपको अपने डेटासेट के लिए IQR को जल्दी से प्राप्त करने की अनुमति देती है.

जैसा कि आप एक्सेल में डेटा के साथ काम करना जारी रखते हैं, मैं आपके विश्लेषण में IQR गणना का अभ्यास और कार्यान्वयन करने की सलाह देता हूं. यह न केवल एक्सेल में आपकी प्रवीणता को बढ़ाएगा, बल्कि आपके डेटा से सार्थक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने की आपकी क्षमता में भी सुधार करेगा।

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