עשירון, בסטטיסטיקה תיאורית, הוא אחד מתשעת הערכים המחלקים, לעשרה חלקים שווים, קבוצת נתונים מסודרים.
העשירון, אם כן, אינו אלא סוג של כמות, או סדרת מחיצות המתבצעות בנתוני מדגם או אוכלוסיה.
בנוסף, יש להזמין אלה מהקטנים לגדולים. באופן זה, העשירון ילך גם באותו סדר.
כיצד מחושבים העשירון?
ניתן לחשב את העשירון, כמו כל כמות אחרת, עבור נתונים מקובצים או שאינם מקובצים. עבור הראשונים ישנן נוסחאות מסוימות שנוכל למצוא במדריכים סטטיסטיים בסיסיים. עבור האחרון, התהליך יחסית פשוט יותר, במיוחד אם יש לנו גיליון אלקטרוני. בדוגמה נראה את זה בפירוט מעט יותר.
עלינו לומר כי במקרה של נתונים שאינם מקובצים, משתמשים בביטוי מתמטי לאיתור ערך העשירון האמור. זה פשוט יחסית, מכיוון שהוא מבוסס על העובדה שכל תשעת חלקי ההפצה הם באותו גודל.
לכן מה שנעשה הוא להשתמש בערך הקונקרטי אם נקבל מספר שלם, או ממוצע, אם למספר יש עשרונים.
בואו נראה ייצוג גרפי של מדד המיקום הלא מרכזי הזה עם הנוסחה שבה נוכל להשתמש בגיליון אלקטרוני:
מאפייני עשירון
לעשירונים יש סדרה של מאפיינים, כמו אלה המוצגים להלן:
- כסטטיסטיקה של מיקום, הם שימושיים להבנת היכן הנתונים נמצאים בהפצה. לפיכך, עשירון 8 הוא הגבול העליון של הנתונים המייצגים 80% מהסך הכל.
- מצד שני, הם מאפשרים לנו לדעת מי מהם נמצא ברמות הגבוהות ביותר (> 90%) ובנמוך ביותר (<10%).
- הם נפוצים מאוד בהשוואות כלכליות, כגון רמות הכנסה, שכר או הכנסה.
- בנוסף, יחד עם הרבעונים, החמישונים או האחוזים, הם הכמויות הנפוצות ביותר בסטטיסטיקה תיאורית.
דוגמא לעשירונים
בואו נדמיין שאנחנו רוצים ללמוד את ההכנסה השנתית לנפש במדינה (עם נתונים פיקטיביים). לשם כך בחרנו מדגם שבתורו קיבצנו לערכים ממוצעים מסוימים.
לאחר מכן, אנו מחשבים את הנתון הזה ומתבוננים במתרחש, ביכולת להשיג מידע רלוונטי. בדוגמה, אנו הולכים להשתמש ביורו כמטבע הייחוס.
אם ניקח את הדוגמה, קודם כל, אנו רואים כי 10% מהאוכלוסייה עם ההכנסה הנמוכה ביותר עומדת על קצת פחות מ -5,000 אירו. מצד שני, בצד הנגדי, 90% שנכנסים הכי הרבה, מקבלים 12,297 אירו. בעזרת נתונים אלה אנו יכולים לבדוק את ההבדל בין השניים.
גם בדרך זו החציון יהיה 7,606 אירו ותואם לעשירון חמש (D5). זה יציין את השכר החציוני של המדינה.
בקיצור, וכפי שאנחנו רואים, אנחנו מדברים על מושג מאוד שימושי לניתוח.