Cara Mencari Jangkauan Interkuartil: Panduan Lengkap

Apa itu Jangkauan Interkuartil?

Sobat pembaca, sebelum membahas tentang cara mencari jangkauan interkuartil, sebaiknya kita memahami terlebih dahulu apa itu jangkauan interkuartil. Jangkauan interkuartil atau IQR adalah selisih antara kuartil atas (Q3) dan kuartil bawah (Q1). IQR digunakan untuk mengukur sebaran data dalam suatu sampel atau populasi. Jangkauan interkuartil dapat memberikan informasi yang lebih akurat mengenai sebaran data daripada jangkauan.

Kapan Menggunakan Jangkauan Interkuartil?

IQR digunakan ketika data memiliki distribusi yang tidak normal dan mengandung outlier. Outlier adalah data yang jauh dari nilai-nilai lainnya dan dapat mempengaruhi hasil analisis. Dalam hal ini, jangkauan tidak dapat memberikan informasi yang akurat mengenai sebaran data karena outlier akan mempengaruhi nilai jangkauan. Oleh karena itu, IQR lebih disarankan untuk digunakan dalam analisis data yang memiliki outlier.

Cara Mencari Q1 dan Q3

Untuk mencari IQR, sobat pembaca perlu mengetahui nilai Q1 dan Q3 terlebih dahulu. Berikut adalah cara mencari Q1 dan Q3:

1. Urutkan Data

Pertama-tama, sobat pembaca perlu mengurutkan data dari yang terkecil hingga yang terbesar atau sebaliknya.

2. Temukan Median

Setelah itu, temukan median dari data yang telah diurutkan. Median adalah nilai tengah dari data. Jika jumlah data ganjil, maka median adalah data di tengah. Jika jumlah data genap, maka median adalah rata-rata dari dua data tengah.

3. Temukan Q1 dan Q3

Selanjutnya, temukan nilai median dari data yang berada di bawah median. Ini adalah Q1. Kemudian, temukan median dari data yang berada di atas median. Ini adalah Q3.

Cara Mencari IQR

Setelah mengetahui nilai Q1 dan Q3, sobat pembaca dapat mencari IQR dengan cara mengurangi nilai Q1 dari nilai Q3. Jadi, rumus untuk mencari IQR adalah:

IQR = Q3 – Q1

Contoh Penghitungan IQR

Agar lebih memahami cara mencari jangkauan interkuartil, berikut adalah contoh penghitungan IQR:

1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10

Urutkan data: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10

Temukan median: 5

Temukan Q1: 2.5 (median dari data yang berada di bawah median)

Temukan Q3: 7.5 (median dari data yang berada di atas median)

Mencari IQR: 7.5 – 2.5 = 5

Interpretasi Hasil

IQR adalah ukuran sebaran data yang lebih robust daripada jangkauan. Semakin besar nilai IQR, semakin besar sebaran data. Sedangkan semakin kecil nilai IQR, semakin kecil sebaran data. Oleh karena itu, IQR sangat berguna untuk mengidentifikasi outlier dan memperoleh gambaran yang lebih akurat mengenai sebaran data.

Cara Menggunakan IQR dalam Box Plot

IQR dapat digunakan dalam box plot untuk memvisualisasikan sebaran data. Box plot terdiri dari kotak (box) dan garis (whisker). Kotak menunjukkan IQR, garis atas menunjukkan nilai maksimum, dan garis bawah menunjukkan nilai minimum. Outlier ditunjukkan dengan titik atau lingkaran di luar kotak atau garis whisker.

Kesimpulan

Dalam analisis data, IQR sangat berguna untuk mengukur sebaran data yang tidak normal dan mengandung outlier. Dengan mengetahui nilai Q1 dan Q3, sobat pembaca dapat menghitung nilai IQR dengan mudah. IQR dapat digunakan dalam box plot untuk memvisualisasikan sebaran data dan mengidentifikasi outlier. Oleh karena itu, IQR adalah alat penting dalam analisis data yang harus dikuasai oleh setiap analis data.

FAQ

1. Apa perbedaan antara jangkauan dan jangkauan interkuartil?

Jangkauan adalah selisih antara nilai maksimum dan minimum dalam data, sedangkan jangkauan interkuartil adalah selisih antara kuartil atas (Q3) dan kuartil bawah (Q1).

2. Kapan menggunakan IQR?

IQR digunakan ketika data memiliki distribusi yang tidak normal dan mengandung outlier.

3. Apa itu outlier?

Outlier adalah data yang jauh dari nilai-nilai lainnya dan dapat mempengaruhi hasil analisis.

4. Apa fungsi dari Q1 dan Q3?

Q1 dan Q3 adalah kuartil bawah dan kuartil atas yang digunakan untuk mencari IQR dan mengukur sebaran data.

5. Bagaimana cara menghitung IQR?

Untuk menghitung IQR, kurangi nilai Q1 dari nilai Q3.

Originally posted 2022-07-31 22:12:00.