細部 
分位点 変位値 buniten; henichi
quantile; fractile; displacement value
Quantil; Fraktil; Streuungsmaß

解説・定義

Ein Quantil ist, salopp übersetzt, ein "So-und-so-Vieltel" eines der Größe nach sortierten Datenbündels. Es handelt sich bei Quantilen mithin (mit Ausnahme des Medians) um Werte, die die Streuung eines Datenbündels charakterisieren sollen. Die wichtigsten Quantile sind die Dezile, die Quartile und - wie gesagt - der Median. Formaler: Das p-Quantil einer Verteilung gibt an, welcher Wert die unteren p*100 Prozent der Datenwerte von den oberen 100-p*100 Prozent trennt. Wenn man z.B. das 0,05- (oder z.B. 0,65)-Quantil einer Verteilung angibt, so besagt das, dass 5 (65) Prozent aller Daten kleiner oder gleich dem betreffenden Datenwert sind und 95 (35) Prozent größer oder gleich diesem Wert. (Das 0,05-Quantil kann dementsprechend auch als fünftes Perzentil bezeichnet werden, usw.) Oft gibt es keinen Wert im Datenbündel, der exakt dem betreffenden Quantil entspricht. Eine häufig verwendete Regel für die Bestimmung von Quantilen lautet (mit n=Anzahl der Datenwerte): Wenn n*p keine ganze Zahl ist, so wird als Ordnungsziffer für den Quantilswert die auf n*p folgende ganze Zahl festgelegt; Ist n*p eine ganze Zahl, so liegt das Quantil zwischen der Ordnungszahl n*p und n*p+1; hier müssen also Interpolationsregeln eingesetzt werden (etwa das arithmetische Mittel aus n*p und n*p+1. Beispiel: Bei 16 Datenwerten ergibt sich für das erste Quartil (also das 0,25-Quantil) die Ordnungsziffer 4 (aus 16*0,25). Das Quartil sollte aber möglichst zwischen den unteren 25 und den oberen 75 Prozent liegen; also ist es zweckmäßig, einen Wert zwischen dem 4. und dem 5. Wert des geordneten Datenbündels zu bestimmen. Das erste Dezil wird bestimmt durch die Ordnungsziffer des auf n*p=1,6 folgenden Wertes, also als 2. Wert im Datenbündel. (Tatsächlich sind dann mindestens 10 Prozent der Daten kleiner oder gleich und mindestens 90 Prozent größer oder gleich diesem Wert !) Die Feinheit der Abstufung der Quantile sollte natürlich passend zu den vorhandenen Daten gewählt werden. (Im genannten Beispiel mit 16 Datenwerten ist die Bestimmung von Dezilen kaum sinnvoll.) Grundsätzlich sind Aussagen über Qu.e nur bei mindestens ordinalskalierten Daten angemessen.

リンク

ILMES - Internet-Lexikon der Methoden der empirischen Sozialforschung
http://www.lrz-muenchen.de/~wlm/ilm_q2.htm
 

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