Os quartis são uma medida estatística que divide um conjunto de dados em quatro partes iguais. Eles são usados para analisar dados que não são normalmente distribuídos, onde a mediana pode não ser uma representação precisa do centro dos dados. Os quartis são particularmente úteis para identificar a dispersão dos dados e identificar potenciais valores atípicos.
Os quartis são frequentemente utilizados em gráficos de caixa e bigode, que apresentam visualmente a dispersão dos dados. O primeiro quartil (Q1) representa o percentil 25 dos dados, ou o ponto em que 25% dos dados se situam abaixo desse valor. O segundo quartil (Q2) representa a mediana dos dados, ou o ponto em que 50% dos dados se situam abaixo desse valor. O terceiro quartil (Q3) representa o percentil 75 dos dados, ou o ponto em que 75% dos dados se situam abaixo desse valor.
Os quartis são particularmente úteis na identificação de potenciais valores atípicos. Um outlier é um ponto de dados que é significativamente diferente do resto dos dados. Para identificar um outlier usando quartis, primeiro calculamos o intervalo interquartil (IQR), que é a diferença entre o terceiro e o primeiro quartis (IQR = Q3 – Q1). Qualquer ponto de dados que caia mais de 1,5 vezes o IQR acima do terceiro quartil ou abaixo do primeiro quartil pode ser considerado um outlier.
O cálculo do valor da moda é outra medida estatística que é frequentemente utilizada para analisar dados. A moda representa o valor que ocorre com mais frequência num conjunto de dados. Para calcular a moda, basta identificar o valor que aparece com mais frequência no conjunto de dados.
É importante notar que os quartis não devem ser confundidos com quadrantes. Os quadrantes são utilizados para dividir um conjunto de dados em quatro secções com base em duas variáveis, enquanto os quartis dividem um conjunto de dados em quatro partes iguais com base numa única variável.
No contexto da gestão de centros de atendimento telefónico, os quartis são utilizados para analisar a distribuição dos tempos de tratamento de chamadas. Ao dividir os tempos de tratamento das chamadas em quatro partes iguais, os gestores dos centros de atendimento podem identificar potenciais áreas de melhoria e ajustar o seu pessoal e formação em conformidade.
Em conclusão, os quartis são uma medida estatística útil que pode ser utilizada para analisar dados que não são normalmente distribuídos. São particularmente úteis para identificar a dispersão dos dados e identificar potenciais valores atípicos. Os quartis não devem ser confundidos com os quadrantes, que são utilizados para dividir um conjunto de dados em quatro secções com base em duas variáveis. Na gestão de centros de atendimento telefónico, os quartis são utilizados para analisar os tempos de tratamento de chamadas e melhorar o desempenho geral.
A diferença entre o quartil exclusivo (exc quartile) e o quartil inclusivo (inc quartile) reside no seu método de cálculo. O quartil inclusivo inclui a mediana do intervalo do quartil, enquanto o quartil exclusivo a exclui. Especificamente, o inc quartile calcula o valor do quartil tomando a média de dois valores médios, enquanto o exc quartile o calcula tomando o valor médio da metade superior ou da metade inferior do conjunto de dados.
O cálculo da variância envolve um processo de várias etapas. Primeiro, calcule a média do conjunto de dados. Em seguida, para cada ponto de dados, subtraia a média e eleve o resultado ao quadrado. Em seguida, some todas as diferenças ao quadrado e divida pelo número total de pontos de dados menos um. O resultado é a variância. A fórmula para a variância é:
Variância = (Σ(xi – x̄)²) / (n – 1)
onde xi é cada ponto de dados, x̄ é a média, e n é o número total de pontos de dados.
Para calcular um quantil, você precisa primeiro organizar os dados em ordem crescente. Em seguida, determinar a posição do quantil em que está interessado, multiplicando o número total de pontos de dados pelo percentil desejado (expresso como um decimal). Se o resultado for um número inteiro, efectue a média dos valores nessa posição e na imediatamente a seguir. Se o resultado não for um número inteiro, arredonde para o número inteiro mais próximo e utilize-o como a posição do quantil.