इंटरक्लेयर रेंज नियम आउटलेर की उपस्थिति का पता लगाने में उपयोगी है। बाहरी कारकों के कारण व्यक्तिगत मान हैं जो डेटा सेट के समग्र पैटर्न के बाहर हैं। यह परिभाषा कुछ अस्पष्ट और व्यक्तिपरक है, इसलिए जब लागू करने के लिए एक नियम होना सहायक होता है यह निर्धारित करना कि क्या एक डेटा बिंदु वास्तव में एक बाहरी है - यह वह जगह है जहां इंटरकार्टाइल रेंज नियम है आते हैं।
डेटा के किसी भी सेट को इसके द्वारा वर्णित किया जा सकता है पाँच नंबर का सारांश. ये पांच नंबर, जो आपको जानकारी देते हैं कि आपको पैटर्न और आउटलेयर खोजने की जरूरत है, जिसमें (आरोही क्रम में) शामिल है:
ये पांच नंबर एक व्यक्ति को अपने डेटा के बारे में अधिक जानकारी देते हैं, जो संख्याओं को एक साथ देख सकते हैं, या कम से कम इसे बहुत आसान बना सकते हैं। उदाहरण के लिए, रेंज, जो कि अधिकतम से घटाया गया न्यूनतम है, एक संकेतक है कि डेटा सेट में कितना फैला हुआ है (नोट: सीमा अत्यधिक है आउटलेर्स के प्रति संवेदनशील - यदि एक बाहरी भी एक न्यूनतम या अधिकतम है, तो सीमा एक डेटा की चौड़ाई का सटीक प्रतिनिधित्व नहीं होगी सेट)।
रेंज अन्यथा एक्सट्रपलेशन करना मुश्किल होगा। रेंज के समान लेकिन आउटलेर्स के लिए कम संवेदनशील इंटरक्वेर्टाइल रेंज है।
अन्तःचतुर्थक श्रेणी रेंज के रूप में उसी तरह से गणना की जाती है। आप इसे खोजने के लिए तीसरी चतुर्थक से पहली चतुर्थक घटाना है:इंटरक्वेर्टाइल रेंज दिखाता है कि डेटा माध्यिका के बारे में कैसे फैला है। यह सीमा से कम की संभावना है आउटलेर्स और इसलिए, अधिक सहायक हो सकते हैं।
यद्यपि यह अक्सर उनके द्वारा बहुत अधिक प्रभावित नहीं होता है, लेकिन इंटरक्लेयर रेंज का उपयोग आउटलेर्स का पता लगाने के लिए किया जा सकता है। यह इन चरणों का उपयोग करके किया जाता है:
याद रखें कि इंटरक्वेर्टाइल नियम केवल अंगूठे का एक नियम है जो आम तौर पर रखता है लेकिन हर मामले पर लागू नहीं होता है। सामान्य तौर पर, आपको परिणामी प्रबोधकों का अध्ययन करके अपने बाह्य विश्लेषण का हमेशा पालन करना चाहिए कि क्या वे समझ में आते हैं। अंतःविषय विधि द्वारा प्राप्त किसी भी संभावित बाहरी परिणाम की जांच डेटा के पूरे सेट के संदर्भ में की जानी चाहिए।
एक उदाहरण के साथ काम पर इंटरकार्टाइल रेंज नियम देखें। मान लें कि आपके पास डेटा का निम्नलिखित सेट है: 1, 3, 4, 6, 7, 7, 8, 8, 10, 12, 17। इस डेटा सेट के लिए पांच-संख्या का सारांश न्यूनतम = 1 है, पहला चतुर्थक = 4, मध्य = 7, तीसरा चतुर्थक = 10 और अधिकतम = 17। आप डेटा को देख सकते हैं और स्वचालित रूप से कह सकते हैं कि 17 एक बाहरी है, लेकिन इंटरकार्टाइल रेंज नियम क्या कहता है?
अब 1.5 x 6 = 9 प्राप्त करने के लिए अपने उत्तर को 1.5 से गुणा करें। पहली चतुर्थांश की तुलना में नौ कम 4 - 9 = -5 है। इससे कोई डेटा कम नहीं है। तीसरी चतुर्थांश की तुलना में नौ अधिक 10 + 9 = 19 है। इससे बड़ा कोई डेटा नहीं है। निकटतम डेटा बिंदु से अधिकतम मूल्य पांच अधिक होने के बावजूद, इंटरक्वेर्टाइल रेंज नियम से पता चलता है कि इसे संभवतः इस डेटा सेट के लिए एक बाहरी नहीं माना जाना चाहिए।