Calculateur d'écart interquartile (IQR)

Calcule le premier quartile, le troisième quartile et l'écart interquartile d'un jeu de données.

L'outil interactif a besoin de JavaScript pour fonctionner. Tout le reste de cette page — son fonctionnement, un exemple chiffré et les réponses aux questions courantes — se trouve plus bas et n'a besoin de rien.

Outils similaires

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Besoin de Q1 (25ᵉ centile), Q3 (75ᵉ centile), Écart interquartile ? Le Calculateur d'écart interquartile (IQR) l'obtient à partir de Nombres (séparés par des virgules) en une étape. Par exemple, avec Nombres (séparés par des virgules) = 2, 5, 7, 8, 10, 13, 18, 21, 25, 30, il renvoie Q1 (25ᵉ centile) = 7,25, Q3 (75ᵉ centile) = 20,25 et Écart interquartile = 13.

Comment l'utiliser

Saisis tes valeurs : Nombres (séparés par des virgules).
Lis le résultat instantanément : Q1 (25ᵉ centile), Q3 (75ᵉ centile), Écart interquartile.

Questions fréquentes

Que calcule exactement le Calculateur d'écart interquartile (IQR) ?

Il part de Nombres (séparés par des virgules) pour en déduire Q1 (25ᵉ centile), Q3 (75ᵉ centile) et Écart interquartile. Le calcul se fait au fil de la saisie : le résultat se met à jour à chaque modification.

Quelles informations dois-je fournir ?

Une seule valeur : Nombres (séparés par des virgules). Rien d'autre n'est nécessaire — ni compte, ni fichier à téléverser.

Peux-tu donner un exemple chiffré ?

Avec Nombres (séparés par des virgules) = 2, 5, 7, 8, 10, 13, 18, 21, 25, 30, l'outil renvoie Q1 (25ᵉ centile) = 7,25, Q3 (75ᵉ centile) = 20,25 et Écart interquartile = 13. Ces chiffres proviennent de cet outil même : saisis les mêmes valeurs pour les retrouver.

Que se passe-t-il avec des valeurs plus élevées ?

Fortement. Avec Nombres (séparés par des virgules) = 2, 5, 8, 9, 12, 16, 23, 28, 35, 44, Q1 (25ᵉ centile) passe de 7,25 à 8,25 — d'où l'intérêt de tester plusieurs scénarios plutôt que de se fier à un seul chiffre.

Que donne l'outil avec des valeurs plus faibles ?

Ramené à Nombres (séparés par des virgules) = 2, 5, 7, 8, 10, Q1 (25ᵉ centile) vaut 5. Il est utile de vérifier les deux extrémités avant de se fier à un résultat unique.

Dans quels cas s'en sert-on concrètement ?

Résumer un jeu de données avant d'en tirer des conclusions, vérifier si un écart entre deux groupes est réel, et encadrer une estimation par un intervalle.

Quelle est l'erreur la plus fréquente ?

Lire une p-valeur comme la probabilité que l'hypothèse soit fausse. C'est la probabilité d'observer des données au moins aussi extrêmes si l'hypothèse nulle était vraie — un énoncé différent, et bien plus faible.

Quelle est la différence entre le Calculateur d'écart interquartile (IQR) et le Détecteur de valeurs aberrantes (méthode IQR) ?

Celui-ci renvoie Q1 (25ᵉ centile) et Q3 (75ᵉ centile), le Détecteur de valeurs aberrantes (méthode IQR) renvoie Borne inférieure et Borne supérieure. C'est toute la différence : ouvre celui dont le chiffre t'intéresse.

Existe-t-il un outil pour l'étape suivante ?

Calculateur d'étendue (range) est le plus proche après celui-ci : Trouve l'étendue, le minimum et le maximum d'une liste de nombres.

Quels autres outils vaut-il la peine d'ouvrir à côté ?

Calculateur de coefficient de variation et Calculateur de coefficient de corrélation — ils reviennent assez souvent dans la même tâche pour mériter un second onglet.

Pour aller plus loin

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ExplicationRemplace 30 par 300 : l'écart interquartile ne bouge pasPour 2, 5, 7, 8, 10, 13, 18, 21, 25, 30, l'étendue vaut 28, l'écart-type 9,24 et l'écart interquartile 13. Remplace la dernière valeur par 300 : seul l'écart interquartile reste identique.ExplicationQuarante à l'aller et soixante au retour font quarante-huit de moyenneLa moyenne harmonique de 40 et 60 vaut 48, pas 50, car le trajet le plus lent dure plus longtemps et pèse donc davantage. Pour 1, 2 et 4, elle vaut 1,714 contre 2,33 de moyenne arithmétique.ExplicationL'espérance est un nombre qui ne se produit jamaisDes résultats de 10, 20 et −5 avec des probabilités de 0,5, 0,3 et 0,2 donnent une espérance de 10. Décale un peu les probabilités et elle vaut 10,5 — un résultat qu'aucune des trois issues ne peut produire.ExplicationUn r de 0,85 qui ne prouve rienCinq points donnent r = 0,853, ce qui semble fort. Le seuil de significativité à cinq points est 0,878 : celui-ci ne l'atteint pas — et une parabole parfaite obtient exactement zéro.ExplicationLes mêmes trois températures donnent trois coefficients de variation différentsPour 2, 4, 4, 4, 5, 5, 7, 9, le coefficient de variation vaut 42,76 %. C'est le bon outil pour comparer des dispersions d'échelles différentes — et le mauvais pour toute échelle dont le zéro a été choisi par convention.ExplicationMoyenne géométrique ou arithmétique : laquelle utiliserLa moyenne arithmétique additionne et divise ; la géométrique multiplie et prend une racine. Découvre laquelle convient aux taux de croissance.