四分位数：将所有数值按大小顺序排列并分成四等份，处于三个分割点位置即为四分位数。
Q1=下四分位数，即第25百分位数；
Q2=中位数，即第50百分位数；
Q3=上四分位数，即第75百分位数。
通过Q1，Q2，Q3比较，分析其数据变量的趋势。可四分位数绘制成箱线图，所谓箱线图就是由数据的最大值、最小值、中位数和两个四分位数绘制的一个箱子和两条线段的图形，箱线图直观地反映出一组数据的分布特征，并进行多组数据的分析比较。
四分位数还可用于四分位数间距Q = Q3－Q1的计算，四分位数间距常用于描述偏态频数分布以及分布的一端或两端无确切数值资料的离散程度，其数值越大，变异度越大，反之，变异度越小。由于四分位数间距不受两端个别极大值或极小值的影响，因而四分位数间距较全距稳定，但仍未考虑全部观察值的变异度。
四分位数和中位数是同一类的概念,\x0d将一组数据按大小顺序排列后,按数据的个数分成四份,而这三个分割点上的数值,就称四分位数,具体分别称为：第1四分位数,第2四分位数,第3四分位数,\x0d很明显,第2四分位数就是中位数!\x0d同一原理,还有一个名称就是百分位数,\x0d总之,分位数是一种反映统计数字的集中趋势的一种测度
内距IQR即Inter-Quartile Range, 这是统计技术上的名词。内距又称为四分位差，是两个四分位数之差，即内距IQR=高四分位数—低四分位数。
标准化四分位距——对一组按顺序排列的数据，上四分位值Q3与下四分位值Q1之间的差称为四分位距（IQR），即IQR=Q3-Q1。IQR乘以因子07413得标准化四分位距（Norm IQR），它是稳健统计技术处理中用于表示数据分散程度的一个量，其值相当于正态分布中的标准偏差（SD）。
稳健变异系数——标准化四分位距除以中位值，并以百分数表示。
极大值——一组结果中的最大值。
极小值——一组结果中的最小值。
变动范围——极大值减极小值。
扩展资料：
第一四分位数(Q1)，又称“较小四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字。
第二四分位数(Q2)，又称“中位数”，等于
四分位数（Quartile），即统计学中，把所有数值由小到大排列并分成四等份，处于三个分割点位置的得分就是四分位数。
第一四分位数 (Q1)，又称“较小四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字。
第二四分位数 (Q2)，又称“中位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第50%的数字。 第三四分位数 (Q3)，又称“较大四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第75%的数字。
第三四分位数与第一四分位数的差距又称四分位距
下面展示求Q1的步骤：1、将数据从大到小排序，计为数组a（1 to n），n代表数据的长度
2、确定四分位数的位置：b=（n+1）/4=425，b的整数部分计为c
b的小数部分计为d。
3、计算Q1：Q1=a(c)+[a(c+1)-a(c)]d=a(4)+[a(5)-a(4)] 025
=29+（31-29）025=295
Q2与Q3的求法类似，四分位差=Q3-Q1
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