用计算机算四分位数间距,数据不满足正态分布——如何计算中位数（四分位数间距）...

我们一般会在文献的统计方法部分看到这样的描述：

对于数值变量，首先进行正态性检验，如果各组均满足正态性，采用均数(标准差)进行统计描述，采用t检验进行组间比较；否则采用中位数(四分位数间距)进行统计描述，采用非参数检验进行组间比较。

大家对于四分位数间距可能会比较陌生，一般遇到数据不符合正态分布时，手足无措。

今天，我们一起来看看。

四分位数(Quartile)是统计学中分位数的一种，即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数值就是四分位数。

第三四分位数与第一四分位数的差值称为四分位数间距(InterQuartile Range, IQR)，简称四分位距。

四分位距(interquartile range, IQR)是描述统计学中的一种方法，但由于四分位距不受极大值或极小值的影响，常用于描述非正态分布资料的离散程度，其数值越大，变异度越大，反之，变异度越小。

1、复制数据：在Excel中，Ctrl+A全选数据集，Ctrl+C复制

2、数据导入到SPSS中

选中最左上角的单元格-右键-与变量名称一起粘贴

3、变量设置

进行简单的变量设置，分类变量group设为测量，小数位数为0，其他数值变量设置为标度。

4、计算中位数(四分位数间距)

分析-描述统计-探索

数值变量-选入因变量列表

分组变量-选入因子列表

进一步点击-统计-勾选描述-勾选百分位数(P)-继续(C)

5、查看统计结果

根据红框中的内容，整理后的统计结果为：组1年龄的中位数(四分位数间距)为53.5(29.5)，组2年龄的中位数(四分位数间距)为55.0(20.0)。

其实，统计结果表中也给出了均数(标准差)的数值。

思考题：

相信如何获取中位数(四分位数间距)，大家都学会了，那么问题来了：如果有的杂志要求写成中位数(第三四分位数-第一四分位数)呢？

又该如何计算，请在留言处留言。

END

本文作者：刘老师，北大公卫硕士，就职于某医学中心，发表SCI和北大核心期刊论文10余篇，具有丰富的统计分析与文章投稿经验。

如你有如下问题：数据清洗、数据整理、统计分析、样本量计算、诊断试验、ROC曲线、临床预测模型、统计图、R语言、研究设计等问题，均可向刘老师咨询(需收取一定费用)。

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