Квартиль что это простыми словами

Что такое квартиль и где его искать: навигация по базам данных Web of Science и Scopus

Квартиль — это категория научных журналов, определяемая библиометрическими показателями, отражающими уровень цитируемости, то есть востребованности журнала научным сообществом. В результате ранжирования каждый журнал попадает в один из четырёх квартилей: от Q1 (самого высокого) до Q4 (самого низкого). Наиболее авторитетные журналы принадлежат, как правило, к первым двум квартилям — Q1 и Q2. Для определения квартиля журнала используются следующие показатели: импакт-фактор Journal Citation Reports (JCR) — для базы данных Web of Science (WoS), индексирующей около 12500 журналов, и SCIMago Journal Rank (SJR) — для базы данных Scopus, индексирующей около 21000 журналов, в том числе подавляющее большинство журналов, индексируемых WoS.

Импакт-фактор, или JCR — показатель цитируемости, рассчитываемый на основе годового количества ссылок на статьи, опубликованные в журнале за предшествующие два года. Например, импакт-фактор журнала за 2012 год определяется как отношение числа ссылок из всех публикаций во всех индексируемых WoS журналах, вышедших в 2012 году, на публикации, вышедшие в данном журнале в 2010–2011 годах, к числу публикаций в данном журнале за 2010–2011 годы. Официальное определение и принцип расчёта импакт-фактора приведены на сайте Web of Knowledge. Рейтинг журналов по импакт-фактору публикуется ежегодно в базе отчётов Journal Citation Reports (JCR), входящей в состав системы Web of Knowledge (доступна со всех компьютеров ВШЭ по адресу isiknowledge.com).

Импакт-фактор был разработан в 1960-е годы американским Институтом научной информации (Institute for Scientific Information, ныне Thomson Scientific в составе медиакомпании Thomson Reuters) для сопоставления близких по тематике журналов и не даёт возможности сравнивать журналы из разных научных областей. Для многих журналов из области гуманитарных наук официальный импакт-фактор не публикуется; для оценки публикаций в таких журналах будет применяться SJR.

SCIMago Journal Rank (SJR) (сегодня используется вторая версия этого индикатора, известная как SJR2) — значительно более сложно рассчитываемый по сравнению с импакт-фактором показатель, учитывающий наряду с цитируемостью степень авторитетности журналов, ссылающихся на данный журнал (так, ссылка из Nature «весит» больше, чем аналогичная ссылка из малоизвестного издания), а также близость их тематики. Официальное определение и порядок расчёта SJR приведены здесь. Рейтинг журналов по SJR публикуется ежегодно на интернет-платформе SCIMago Journal Ranking.

SJR был разработан в 2000-х годах исследовательской группой SCImago испанского Университета Гранады на основе базы данных Scopus, принадлежащей одному из крупнейших издательских домов мира — Elsevier. В отличие от импакт-фактора SJR охватывает более широкий спектр журналов и публикуется в открытом доступе (доступен с любых компьютеров по адресу scimagojr.com).

Импакт-фактор и SJR рассчитываются только для тех журналов, которые индексируются в базах достаточное время для их расчёта. Журналы, включённые в базы недавно (менее четырёх лет назад — для Web of Science и один-два года назад — для Scopus), этих показателей ещё не имеют.

Тематические категории

Все журналы в Web of Science и Scopus приписаны к тематическим категориям (научным областям). В Web of Science их около 250, в Scopus — около 350; при этом классификаторы баз по некоторым позициям не совпадают. Журналы в пределах одной тематической категории ранжируются по величине импакт-фактора или SJR, в результате чего попадают в тот или иной квартиль.

И в той, и в другой базе один журнал может быть приписан одновременно к нескольким тематическим категориям. В обеих базах возможна ситуация, когда журнал с несовпадающими значениями импакт-фактора JCR или SJR в разных тематических категориях попадает в разные квартили по разным категориям.

Как найти импакт-фактор, SJR и квартиль журнала?

В SCImago JR (Scopus):

В Journal Citation Reports (Web of Science):

Как найти ведущие журналы в своей тематической категории?

Для того чтобы найти ведущие журналы в своей тематической категории, нужно предпринять следующие шаги:

В SCImago JR (Scopus):

В Journal Citation Reports (Web of Science):

Материал предоставлен Управлением академических исследований и Управлением академической экспертизы.

Источник

Квартиль 2021

Table of Contents:

Что такое «квартиль»

Старайтесь не путать четверть с квартикой.

BREAKING DOWN ‘Quartile’

В то время как медиана является надежной оценкой местоположения, она ничего не говорит о том, как данные по обе стороны от ее значения распространяются или распределяются. Квартал измеряет распространение значений выше и ниже среднего, разделив распределение на четыре группы. Точно так же, как медиана делит данные на половину, так что 50% измерения лежит ниже медианы и 50% лежит над ней, квартиль разбивает данные на четверти, так что 25% измерения меньше, чем нижняя квартиль, 50 % меньше среднего, а 75% меньше, чем верхний квартиль.

Каждый квартиль содержит 25% от общего количества наблюдений. Как правило, данные распределяются от самых маленьких до крупнейших, причем эти наблюдения падают ниже 25% от всех проанализированных данных, выделенных в 1-м квартиле, наблюдения падают между 25. 1% и 50% и распределяются во 2-м квартиле, тогда наблюдения падают между 51% и 75% выделены в 3-м квартиле и, наконец, остальные наблюдения, выделенные в 4-м квартиле.

Пример квартили

Давайте работать с примером.Предположим, что распределение математических баллов в классе из 19 учеников в порядке возрастания:

Если существует четное количество точек данных, медиана будет средним числом средних двух чисел. В нашем примере выше, если бы у нас было 20 учеников вместо 19, медиана их баллов будет средним арифметическим для десятого и одиннадцатого чисел.

Для больших наборов данных Microsoft Excel может использоваться для вычисления квартилей с помощью функции QUARTILE.

Источник

Статистика — это грамматика науки о данных. Часть 3

Mar 30, 2019 · 4 min read

Повторение статистики для начала путешествия по науке о данных

Меры расположения

Процентили

Процентили делят упорядоченные данные на сто равных частей. В рассортированных данных процентиль — это точка, показывающая процентное отношение значений в наборе данных, находящихся ниже данной точки.

50-й процентиль — это медиана.

Например, на графике ниже показано развитие ребенка от рождения до 2 лет. Получается, что 98% развития ребенка за первый год жизни составляет в весе меньше 11,5 кг.

Другим примером является ра с пределение доходов в стране. 99-й процентиль — это уровень дохода, при котором 99% населения зарабатывают меньше этого значения и 1% — больше. Так в Великобритании, как показано на графике ниже, 99-й процентиль составляет 75.000 фунтов стерлингов.

Квартили

Квартили — это процентили, которые делят набор данных на четверти. Первый квартиль, Q1, равен 25-ому процентилю, третий квартиль, Q3, равен 75-ому процентилю. Медиана может быть обозначена либо вторым квартилем, Q2, либо 50-ым процентилем.

Интерквартильный размах (IQR)

IQR — число, которое показывает разброс средней половины (т.е. средние 50%) набора данных и помогает определить выбросы. IQR — это разница между Q3 и Q1.

Выбросы — это, проще говоря, те значения данных, которые находятся за пределами следующих интервалов: Q1–1.5 x IQR и Q3 + 1.5 x IQR.

Диаграмма «ящик с усами»

Диаграмма «ящик с усами» показывает:

Ящик с усами имеет горизонтальную и вертикальную оси и прямоугольный ящик.

«Усы» (выделенные фиолетовым цветом) начинаются с концов ящика и заканчиваются на самом минимальном или максимальном значениях данных. Также бывают ящики с усами, у которых есть отмеченные значения выбросов (выделены красным цветом). В таких случаях, усы не достигают минимального и максимального значений.

Ящики с усами на графике нормального распределения Ящики с усами на нормальных распределениях имеют некоторые особенности: Несмотря на то, что первый и третий квартили (Q1 и Q3) имеют такие названия, они, на самом деле, не составляют 25% от числа данных! Они показывают 34,135%. Также второй квартиль (Q2) составляет не 50%, а 68,27%.

Моменты случайной величины

Моменты случайно величины описывают различные аспекты характера и формы нашего распределения.

#1 — первый момент случайной величины — среднее значение данных, которое показывает место распределения.

#2 — второй момент случайной величины — дисперсия, которая показывает разброс распределения. Большие значения имеют больший размах, чем маленькие.

#3 — третий момент случайной величины — коэффициент асимметрии — мера того, насколько неравномерным является распределение. Коэффициент асимметрии положителен, если распределение наклонено влево и левый хвост короче правого. То есть среднее значение находится правее. И наоборот:

#4 — четвертый момент случайной величины — коэффициент эксцесса, который описывает то, насколько толстый хвост и насколько острый пик распределения. Этот коэффициент показывает, насколько вероятно найти точки экстремума в данных. Чем выше значение, тем вероятнее выбросы. Это похоже на разброс (дисперсию), но между ними есть отличия.

Как видно на графике, чем выше значение пики, тем выше коэффициент эксцесса, т.е. у верхней кривой коэффициент эксцесса выше, чем у нижней.

Источник

Квартиль

Опубликовано 16.06.2021 · Обновлено 17.06.2021

Что такое Квартиль?

Квартиль – это статистический термин, который описывает разделение наблюдений на четыре определенных интервала на основе значений данных и их сравнения со всем набором наблюдений.

Общие сведения о квартилях

Медиана является надежным средством оценки местоположения, но ничего не говорит о том, как данные по обе стороны от ее значения распространяются или рассредоточены. Вот где вступает в игру квартиль. Квартиль измеряет разброс значений выше и ниже среднего путем деления распределения на четыре группы.

Ключевые моменты

Как работают квартили

Точно так же, как медиана делит данные пополам, так что 50% измерения лежит ниже медианы, а 50% – выше нее, квартиль разбивает данные на кварталы, так что 25% измерений меньше нижнего квартиля, 50 % меньше среднего, а 75% меньше верхнего квартиля.

Квартиль делит данные на три точки – нижний квартиль, медиана и верхний квартиль – для формирования четырех групп набора данных. Нижний квартиль или первый квартиль обозначается как Q1 и является средним числом, которое находится между наименьшим значением набора данных и медианой. Второй квартиль, Q2, также является медианным. Верхний или третий квартиль, обозначаемый Q3, является центральной точкой, которая находится между медианой и наивысшим номером распределения.

Теперь мы можем выделить четыре группы, сформированные из квартилей. Первая группа значений содержит наименьшее число до Q1; во вторую группу входит Q1 до медианы; третий набор – это медиана Q3; четвертая категория включает Q3 в самую высокую точку данных всего набора.

Каждый квартиль содержит 25% от общего числа наблюдений. Как правило, данные располагаются от наименьшего к наибольшему:

Пример квартиля

Предположим, что баллы по математике в классе из 19 учеников в порядке возрастания распределены следующим образом:

59, 60, 65, 65, 68, 69, 70, 72, 75, 75, 76, 77, 81, 82, 84, 87, 90, 95, 98

Сначала отметьте медианное значение Q2, которое в данном случае является 10- м значением: 75.

Q1 – это центральная точка между наименьшей оценкой и медианой. В этом случае Q1 попадает между первым и пятым баллом: 68. [Обратите внимание, что медиана также может быть включена при вычислении Q1 или Q3 для нечетного набора значений. Если бы мы включили медианное значение по обе стороны от средней точки, то Q1 будет средним значением между первым и 10- м баллами, что является средним значением пятого и шестого баллов – (пятый + шестой) / 2 = ( 68 + 69) / 2 = 68,5].

Q3 – это среднее значение между Q2 и наивысшим баллом: 84. [Или, если вы включаете медиану, Q3 = (82 + 84) / 2 = 83].

Теперь, когда у нас есть квартили, давайте интерпретируем их числа. Оценка 68 (Q1) представляет первый квартиль и 25- й процентиль. 68 – это медиана нижней половины оценки, установленной в имеющихся данных, то есть медиана оценок от 59 до 75.

Q1 говорит нам, что 25% оценок ниже 68 и 75% оценок класса выше. Q2 (медиана) – это 50- й процентиль и показывает, что 50% оценок меньше 75, а 50% оценок выше 75. Наконец, Q3, 75- й процентиль, показывает, что 25% оценок являются больше и 75% меньше 84.

Особые соображения

Если точка данных для Q1 дальше от медианы, чем Q3 от медианы, то мы можем сказать, что существует больший разброс среди меньших значений набора данных, чем среди больших значений. Та же самая логика применяется, если Q3 дальше от Q2, чем Q1 от медианы.

В качестве альтернативы, если имеется четное количество точек данных, медиана будет средним из двух средних чисел. В нашем примере выше, если бы у нас было 20 студентов вместо 19, медиана их оценок будет средним арифметическим 10- го и 11- го числа.

Квартили используются для расчета межквартильного размаха, который является мерой изменчивости вокруг медианы. Межквартильный размах просто рассчитывается как разница между первым и третьим квартилями: Q3 – Q1. Фактически, это диапазон средней половины данных, который показывает, насколько разбросаны данные.

Для больших наборов данных в Microsoft Excel есть функция КВАРТИЛЬ для вычисления квартилей.

Источник

Квартиль что это простыми словами

Ниже мы рассмотрим некоторые общие приложения квантилей.

Анализ непрерывных переменных. Непрерывные переменные, например концентрацию холестерола или дыхательный объем легких, в статистических исследованиях часто также делят на несколько диапазонов. Для этой цели обычно используют квантили, чтобы во всех группах было равное число измерений. При такой группировке часть информации теряется, но появляется возможность представить данные в более простом виде, например, в виде таблиц. Чем меньше групп, тем больше информации теряется. В регрессионном анализе непрерывные независимые переменные иногда делят по амплитуде на две или более групп. Это слегка усложняет анализ, но позволяет избежать предположения о линейном соотношении между двумя анализируемыми величинами. Однако, такой подход ведет к модели, в которой вероятность изменяется скачками при некоторых значениях переменной, а не равномерно увеличивается.

Вычисление квантилей. Вычисление центилей и других квантилей не настолько просто, как может показаться. Данные должны быть упорядочены от 1 до n в порядке возрастания. K й центиль получается вычислением величины q=k*(n+1)/100 и ее последующей интерполяцией между двумя ближайшими к q значениями данных (бо’льшим и меньшим). Например, для 5 ого центиля выборки из 145 наблюдений мы имеем q=5*146/100=7/3. Таким образом, 5-ый центиль находится на 3/10 расстояния от 7 го к 8 му упорядоченному наблюдениям. Если значения этих данных равны 11.4 и 14.9 соответственно, то искомый центиль равен 12.45. Доверительные интервалы могут быть построены для любого квантиля. 3

Источник