Quintiles
Un quintile est une valeur statistique d'un ensemble de données représentant 20% d'une population donnée. Le premier quintile représente donc le cinquième des données (1% à 20%). le deuxième quintile représente le deuxième cinquième (21% à 40%) et ainsi de suite.
Les quintiles sont utilisés pour créer des seuils pour une population donnée; une étude socio-économique commanditée par le gouvernement peut utiliser des quintiles pour déterminer la richesse maximale qu'une famille peut posséder pour appartenir au quintile le plus bas de la société. Ce seuil peut ensuite être utilisé comme condition préalable pour qu'une famille reçoive une subvention spéciale du gouvernement destinée à aider les moins nantis de la société.
Comprendre les quintiles
Un quintile est un type de quantile, défini comme un segment de population de taille égale. L'une des mesures les plus courantes en analyse statistique, la médiane, est en réalité le résultat de la division d'une population en deux quantiles. Un quintile est l'une des cinq valeurs qui divisent une plage de données en cinq parties égales, chacune représentant un cinquième (20%) de la plage. Une population divisée en trois parties égales est divisée en tertiles, tandis qu'une population divisée en quarts est divisée en quartiles. Plus le jeu de données est volumineux, plus il est facile de le diviser en plus grands quantiles. Les économistes utilisent souvent des quintiles pour analyser de très grands ensembles de données, tels que la population des États-Unis.
Par exemple, si nous examinions tous les prix de clôture d'un stock spécifique pour chaque jour de la dernière année, les 20% supérieurs de ces prix représenteraient le quintile supérieur des données. Les 20% inférieurs de ces prix représenteraient le quintile inférieur des données. Il y aurait trois quintiles entre les quintiles supérieur et inférieur. La moyenne de tous les cours boursiers se situe généralement entre le deuxième et le quatrième quintile, ce qui constitue le point central des données.
Points clés à retenir
- Les quintiles sont représentatifs de 20% d'une population donnée. Par conséquent, le premier quintile représente le cinquième des données et le dernier quintile, le dernier ou dernier cinquième des données.
- Ils sont généralement utilisés pour de grands ensembles de données et sont souvent invoqués par des politiciens et des économistes pour débattre des concepts de justice économique et sociale.
- Selon la taille de la population, les alternatives aux quintiles incluent les quartiles et les tertiles.
Utilisations communes des quintiles
Les politiciens invoquent des quintiles pour illustrer le besoin de changements de politique. Par exemple, un politicien qui défend la justice économique peut diviser la population en quintiles pour illustrer comment les 20% de personnes les plus riches perçoivent une part inéquitable de la richesse, à son avis. À l’opposé, un politicien qui demande la fin de l’imposition progressive peut utiliser des quintiles pour faire valoir que les 20% des mieux nantis supportent une part trop importante de la charge fiscale.
Dans "The Bell Curve", un ouvrage controversé de 1994 sur le quotient intellectuel (QI), les auteurs utilisent des quintiles dans l'ensemble du texte pour illustrer leurs recherches, montrant ainsi que le QI est fortement corrélé à des résultats positifs dans la vie.
Alternatives à Quintiles
Pour certaines populations, l'utilisation d'autres méthodes pour examiner la manière dont les données sont distribuées est plus logique que l'utilisation de quintiles. L'utilisation de quartiles ou de tertiles permet d'éviter que les données ne soient trop dispersées. Comparer la moyenne ou la moyenne d'un ensemble de données à sa médiane, ou le point de coupure où les données sont divisées en deux quantiles, permet de déterminer si les données sont réparties de manière uniforme ou si elles sont asymétriques vers le haut ou le bas. Une moyenne significativement supérieure à la médiane indique que les données sont très lourdes, tandis qu'une moyenne inférieure suggère l'inverse.
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