Ano ang Quintiles?
Ang quintile ay isang istatistika na halaga ng isang set ng data na kumakatawan sa 20% ng isang naibigay na populasyon, kaya ang unang quintile ay kumakatawan sa pinakamababang ikalima ng data (1% hanggang 20%); ang pangalawang quintile ay kumakatawan sa pangalawang ikalima (21% hanggang 40%) at iba pa.
Ginagamit ang mga Quintiles upang lumikha ng mga cut-off point para sa isang naibigay na populasyon; maaaring gamitin ng isang pag-aaral na socio-economic na suportado ng pamahalaan ang mga quintiles upang matukoy ang pinakamataas na kayamanan na maari ng isang pamilya upang mapabilang sa pinakamababang quintile ng lipunan. Ang cut-off point na ito ay maaaring magamit bilang isang kinakailangan para sa isang pamilya upang makatanggap ng isang espesyal na subsidyo ng pamahalaan na naglalayong makatulong sa lipunan na hindi gaanong masuwerte.
Pag-unawa sa Quintiles
Ang isang quintile ay isang uri ng dami, na kung saan ay tinukoy bilang pantay-laki na mga segment ng isang populasyon. Ang isa sa mga pinaka-karaniwang sukatan sa pagsusuri sa istatistika, ang median, ay talagang bunga lamang ng paghati sa isang populasyon sa dalawang dami. Ang isang quintile ay isa sa limang mga halaga na naghahati sa isang saklaw ng data sa limang pantay na bahagi, ang bawat isa ay 1 / 5th (20 porsyento) ng saklaw. Ang isang populasyon na nahahati sa tatlong pantay na bahagi ay nahahati sa mga tertile, habang ang isang split sa ikaapat ay nahahati sa mga kuwarel. Mas malaki ang set ng data, mas madali itong hatiin sa mas maraming dami. Ang mga ekonomista ay madalas na gumagamit ng mga quintile upang pag-aralan ang napakalaking mga set ng data, tulad ng populasyon ng Estados Unidos.
Halimbawa, kung titingnan natin ang lahat ng mga presyo ng pagsasara para sa isang tiyak na stock para sa bawat araw sa nakaraang taon, ang nangungunang 20% ng mga presyo ay kumakatawan sa itaas na quintile ng data. Ang ilalim ng 20% ng mga presyo na iyon ay kumakatawan sa mas mababang quintile ng data. Magkakaroon ng tatlong quintiles sa pagitan ng itaas at mas mababang mga quintiles. Ang average ng lahat ng mga presyo ng stock ay karaniwang nahuhulog sa pagitan ng pangalawa at ikaapat na quintiles, na kung saan ang gitnang punto ng data.
Mga Key Takeaways
- Ang mga Quintiles ay kinatawan ng 20% ng isang naibigay na populasyon. Samakatuwid, ang unang quintile ay kumakatawan sa pinakamababang ikalimang data at pangwakas na quintile ay kumakatawan sa pangwakas o huling ikalimang isang data.Ito ay karaniwang ginagamit para sa mga malalaking set ng data at madalas na hinihimok ng mga pulitiko at ekonomista upang talakayin ang mga konsepto sa hustisya sa lipunan at panlipunan. Depende sa laki ng populasyon, ang mga kahalili sa quintiles ay may kasamang mga kuwartel at tertile.
Mga Karaniwang Gumagamit ng Quintiles
Hinihikayat ng mga pulitiko ang mga quintiles upang ilarawan ang pangangailangan para sa mga pagbabago sa patakaran. Halimbawa, ang isang pulitiko na nagwagi sa hustisya sa ekonomiya ay maaaring hatiin ang populasyon sa mga quintiles upang ilarawan kung paano kinokontrol ng nangungunang 20% ng mga kumikita ang kita, sa kanyang opinyon, isang hindi patas na malaking bahagi ng kayamanan. Sa kabilang dulo ng spectrum, ang isang pulitiko na tumatawag para sa pagtatapos sa progresibong pagbubuwis ay maaaring gumamit ng mga kuwintilya upang gawin ang argumento na ang nangungunang 20% na balikat ay masyadong malaki sa isang bahagi ng pasanin ng buwis.
Sa "The Bell Curve, " isang kontrobersyal na 1994 na libro sa quotient intelligence (IQ), ang mga may-akda ay gumagamit ng mga quintiles sa buong teksto upang ilarawan ang kanilang pananaliksik, na ipinapakita na ang IQ ay labis na nakakaugnay sa mga positibong kinalabasan sa buhay.
Mga kahalili sa Quintiles
Para sa ilang mga populasyon, ang paggamit ng iba pang mga pamamaraan upang suriin kung paano ipinamamahagi ang data ay mas may katuturan kaysa sa paggamit ng mga quintiles. Para sa mas maliit na mga hanay ng data, ang paggamit ng mga kuwarts o tertile ay nakakatulong upang maiwasan ang pagkalat ng data na masyadong manipis. Ang paghahambing ng ibig sabihin, o average, ng isang data na nakatakda sa median nito, o ang cutoff point kung saan nahahati ang data sa dalawang dami, ay nagpapakita kung ang data ay pantay na ipinamamahagi o kung ito ay skewed patungo sa tuktok o ibaba. Ang isang ibig sabihin na higit na mataas kaysa sa median ay nagpapahiwatig na ang data ay pinakamataas, habang ang isang mas mababang kahulugan ay nagmumungkahi sa kabaligtaran.
