Kā aprēķināt procentiles? Formula un procedūra paskaidrota

Mūsdienās mums ir jādarbojas ar lielu datu apjomu neatkarīgi no tā, vai esam veltīti pētniecībai vai citām nozarēm.

Tas prasa iespēju darboties ar viņiem, bieži salīdzinot un pasūtot datus savā starpā. Šajā ziņā var būt noderīgi izmantot pozīcijas mērīšanas pasākumus, ar kuru palīdzību atdalīties kopējās vērtības, kas izmērītas dažādās daļās, lai atrastu, kurā pozīcijā kāds no viņi. Viens no pazīstamākajiem un noderīgākajiem ir procentile. Bet... Kas ir procentile? Kā aprēķināt procentiles? Apskatīsim to visā šajā rakstā.

• Saistītais raksts: "Psihometrija: kas tas ir un par ko tas ir atbildīgs?"

Kas ir procentile?

Viens no biežākajiem datu pozīcijas mērījumiem ir pazīstams kā procentile vai centile, kas ietver mērāmā kopsummas dalīšanu 99 daļās, lai iegūtu 100 vienādas daļas. Tādā veidā mērāmā kopums tiek attēlots kaut kur šajās 99 daļās, un specifiskie (-ie) dati (-i) ieņems pozīciju starp šīm daļām. Tas ir kvantu vai frakciju veids, kas ļauj datus sadalīt grupās ar vienādu vērtību skaitu.

Citiem vārdiem sakot, procentiles ir katra no pozīcijām, kuras ieņem daži dati, ja esošo datu kopums ir sadalīts simts daļās, atzīmējot pozīciju, kas atstāj zem sevis noteiktu procentuālo daļu no populācijas, kas atbilst procentiles vērtībai pati par sevi (tas ir, piemēram, 1. procentile ir tā, kas atstāj zemāk par 1%). Tāpat tas atstāj citu attiecīgu procentu virs sevis.

Saistītie jēdzieni

Procentiļa jēdziens ir cieši saistīts ar procentuālo jēdzienu, taču tie tomēr ir atšķirīgi jēdzieni: kamēr procents ir matemātisks aprēķins, kas ļauj vizualizēt noteiktu summu kā simts daļu vienādās daļās, procentile norāda pozīciju, kas datu daļai ir jāieņem, lai pazeminātu procentuālo daudzumu korespondents.

Arī procentile ir vērtība, kas arī ir saistīts ar citiem pozīcijas mērījumiem, piemēram, kvartiles vai deciļi. Atšķirība ir sadalījumu skaitā un mērogā, kurā mēs novērojam, kur atrodas mūsu dati. Faktiski kvartiles un deciļi atbilst dažādām procentilēm, jo ​​tie joprojām ir pozīcija, kuru daži dati aizņem dažādos mērogos. Dažādās kvartiles atbilst 25., 50. un 75. procentilei, bet deciļi atbilst 10., 20., 30., 40., 50., 60., 70. un 90. procentilei.

Kam tie domāti?

Zinot, kas tas ir un kā aprēķināt procentili, pat ja tas var nešķist, tas var būt ļoti noderīgi daudzās jomās. Procentile joprojām ir tā vērtība ļauj mums veikt salīdzinājumus un secības starp subjektiem, gadījumiem vai faktora vai mainīgā lieluma esamības pakāpi komplektā, kas ļauj mums strādāt ļoti viegli saprotamā līmenī ar vairāk vai mazāk plašām datu kopām un noteikt pozīciju tiem, kurus mēs iegūstam.

Tas praktiskā līmenī var palīdzēt mums noteikt, piemēram, vai atribūts vai mainīgais ir normālo vērtību robežās vai arī tie ir zem vai virs vidējā. Piemēri tam ir tādi, ka tie ir noderīgi, nosakot, vai tiek mainīta neiropsiholoģiskā funkcija, ja tiek atrasti intelekta līmeņi. normas robežās, ja salīdzinām subjekta rezultātus ar tā atsauces populācijas rezultātiem vai ja bērna svars un augums ir tuvu vai tālu no vidējā rādītāja. vecums.

• Jūs varētu interesēt: "Psiholoģisko testu veidi: to funkcijas un īpašības"

Aprēķiniet procentiles: kā to izdarīt?

Procentiļu aprēķināšana ir salīdzinoši vienkāršs process, pietiek ar to, ka visi dati tiek attēloti vienādi un jāveic vienkāršs aprēķins. Tomēr tam ir nepieciešami ne tikai konkrēti dati, bet arī jābūt skaidram par to, kāda veida rādītāji tiks pasūtīti, un attiecībā uz ko un kas veiks salīdzinājumu.

Patiesībā, ja izmantosim dažādus vērtēšanas instrumentus, mēs bieži redzēsim, ka ir atsauces tabulas novērtēt starp kurām vērtībām dotā procentile svārstās, lai eksperimentāli iegūtos datus varētu saistīt ar minēto procentile. Šie veic ar visaptverošiem mērījumiem ar reprezentatīvu paraugu no atsauces populācijas.

Kad mums jāaprēķina procentile, vispirms ir jāņem vērā, ja mēs strādājam ar sakārtotiem vai nesakārtotiem datiem. Ja dati nav sagrupēti vai sakārtoti, procentuālā atrašanās vieta var mainīties aprēķina, dalot procentiles reizinājumu ar elementu skaitu izlasē, no kura mēs sākām starp simtu. Formula būtu P = (k * n) / 100.

Aplūkojot sakārtotu datu kopu, mēs varam sekot formulai Px = Lri + ((kn / 100 - Fa) / f)(Ac). Tādējādi būs pietiekami pievienot klases apakšējo robežu, kur procentile ir reizinājums starp amplitūdu klase un koeficients starp pozīcijas atņemšanu, atņemot iepriekš uzkrāto frekvenci, un frekvenci Kopā.

Atrodiet arī noteiktu datu kopas procentili (piemēram, atrodiet kopas vai datu bāzes 25. procentili) Tas prasa tikai dalīt to vērtību skaitu, kas ir mazāks par mums esošo, ar kopējo vērtību skaitu un reizināt šo rezultātu ar simts.

Bibliogrāfiskās atsauces:

• Triola, M.F. (2006). Statistika. Devītais izdevums. Pīrsona izglītība.