Дециль в описательной статистике - это одно из девяти значений, которые делят на десять равных частей группу упорядоченных данных.
Следовательно, дециль - это не что иное, как тип квантиля или серии разбиений, которые выполняются в данных выборки или генеральной совокупности.
Кроме того, их необходимо заказывать в порядке убывания размера. Таким образом, дециль также будет идти в том же порядке.
Как рассчитывается дециль?
Дециль, как и любой другой квантиль, можно вычислить для сгруппированных или несгруппированных данных. Для первых есть определенные формулы, которые мы можем найти в базовых руководствах по статистике. Для последнего процесс относительно проще, особенно если у нас есть электронная таблица. В примере мы увидим это немного подробнее.
Мы должны сказать, что в случае несгруппированных данных математическое выражение используется для определения значения указанного дециля. Это относительно просто, поскольку основано на том факте, что все девять частей распределения имеют одинаковый размер.
Следовательно, мы используем конкретное значение, если мы получаем целое число, или среднее значение, если число имеет десятичные знаки.
Давайте посмотрим на графическое представление этого показателя нецентрального положения с помощью формулы, которую мы можем использовать в электронной таблице:
Децильные характеристики
Децили обладают рядом характеристик, таких как показанные ниже:
- Как статистика позиций, они полезны для понимания того, где данные находятся в распределении. Таким образом, дециль 8 - это верхний предел данных, составляющих 80% от общего количества.
- С другой стороны, они позволяют нам узнать, какие из них находятся на самом высоком уровне (> 90%) и на самом низком (<10%).
- Они очень часто встречаются в экономических сравнениях, таких как уровни дохода, заработной платы или дохода.
- Кроме того, наряду с квартилями, квинтилями или процентилями они являются наиболее часто используемыми квантилями в описательной статистике.
Пример децилей
Представим, что мы хотим изучить годовой доход на душу населения в стране (с фиктивными данными). Для этого мы выбрали выборку, которую, в свою очередь, сгруппировали в определенные средние значения.
Затем мы вычисляем эту статистику и наблюдаем, что происходит, имея возможность получить соответствующую информацию. В этом примере мы собираемся использовать евро в качестве базовой валюты.
Взяв этот пример, прежде всего, мы видим, что 10% населения с самым низким доходом имеет доход чуть менее 5000 евро. С другой стороны, с другой стороны, 90%, которые входят больше всего, получают 12 297 евро. С этими данными мы можем проверить разницу между ними.
Таким образом, медиана также составит 7 606 евро и соответствует пятому децилю (D5). Это указывало бы на среднюю зарплату в стране.
Короче говоря, как мы видим, мы говорим об очень полезной концепции для анализа.