Quintile

Ce sunt Quintiles?

O chintilă este o valoare statistică a unui set de date care reprezintă 20% dintr-o populație dată, deci prima chintilă reprezintă cea mai mică cincime din date (1% până la 20%); a doua chintilă reprezintă a doua cincime (21% până la 40%) și așa mai departe.

Quintilele sunt folosite pentru a crea puncte limită pentru o anumită populație; un studiu socio-economic sponsorizat de guvern poate utiliza chintile pentru a determina bogăția maximă pe care o familie ar putea să o dețină pentru a aparține celei mai mici chintile din societate. Acest punct de decupare poate fi folosit ca o condiție prealabilă pentru ca o familie să primească o subvenție guvernamentală specială care să ajute societatea mai puțin norocoasă.

Chei de luat masa

• Quintilele sunt reprezentative pentru 20% dintr-o anumită populație. Prin urmare, prima chintilă reprezintă cea mai mică cincime din date, iar chintila finală reprezintă ultima sau ultima cincime a datelor.
• Acestea sunt utilizate în general pentru seturi mari de date și sunt adesea invocate de politicieni și economiști pentru a discuta concepte de justiție economică și socială.
• În funcție de mărimea populației, alternativele la chintile includ quartile și terțile.

Înțelegerea Quintilelor

O chintilă este un tip de cuantil, care este definit ca segmente de dimensiuni egale ale unei populații. Una dintre cele mai comune metrici în analiza statistică, mediana, este de fapt doar rezultatul împărțirii unei populații în două cuantile. O chintilă este una dintre cele cinci valori care împart un interval de date în cinci părți egale, fiecare fiind 1/5 (20 la sută) din interval. O populație împărțită în trei părți egale este împărțită în terțe, în timp ce una împărțită în pătrimi este împărțită în quartile. Cu cât setul de date este mai mare, cu atât este mai ușor să se împartă în cuantile mai mari. Economiștii folosesc adesea chintile pentru a analiza seturi de date foarte mari, cum ar fi populația Statelor Unite.

De exemplu, dacă ar fi să analizăm toate prețurile de închidere pentru un anumit stoc pentru fiecare zi din ultimul an, primele 20% din aceste prețuri ar reprezenta chintila superioară a datelor. Cele mai mici 20% din aceste prețuri ar reprezenta chintila inferioară a datelor. Ar exista trei chintile între chintilele superioare și inferioare. În timp ce media tuturor prețurilor acțiunilor se încadrează în mod obișnuit între a doua și a patra chintilă, care este punctul de mijloc al datelor, valorile aberante fie la capătul ridicat, fie la capătul scăzut al datelor pot crește sau micșora valoarea medie. Prin urmare, merită luată în considerare distribuția punctelor de date – și luarea în considerare a oricăror valori semnificative – atunci când încercăm să înțelegem datele și valorile medii.

Utilizări comune ale Quintilelor

Politicienii invocă cvintile pentru a ilustra necesitatea modificărilor politicii. De exemplu, un politician care susține justiția economică poate împărți populația în chintile pentru a ilustra modul în care primii 20% din cei care câștigă venituri controlează ceea ce este, în opinia sa, o parte din bogăție nedrept. La celălalt capăt al spectrului, un politician care solicită încetarea impozitării progresive ar putea utiliza chintilele pentru a susține argumentul că 20% din partea superioară ar avea o pondere prea mare din sarcina fiscală.

În „Curba clopotului”, o controversată carte din 1994 despre coeficientul de inteligență (IQ), autorii folosesc chintile pe tot parcursul textului pentru a ilustra cercetările lor, arătând că IQ este puternic corelat cu rezultatele pozitive din viață.

Alternative la Quintiles

Pentru anumite populații, utilizarea altor metode pentru a examina modul în care sunt distribuite datele are mai mult sens decât utilizarea chintilelor. Pentru seturi de date mai mici, utilizarea de quartile sau tertile ajută la prevenirea răspândirii datelor prea subțiri. Comparând media sau media unui set de date cu mediana sa sau punctul de decupare în care datele sunt împărțite în două cuantile, se relevă dacă datele sunt distribuite uniform sau dacă sunt înclinate spre partea de sus sau de jos. O medie care este semnificativ mai mare decât mediana indică faptul că datele sunt foarte grele, în timp ce o medie mai mică sugerează contrariul.