SPSS与R语言中位数与四分位数结果不一样，怎么回事？

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细心的小伙伴会注意到，计算分位数的时候，R和SPSS有时候跑出来的结果不一样。 对此我们手搓了一个数据集，内有一列名为ID，值为1到1200的数据。 在R语言中，用我们常见的quantile函数看看情况。结果如下： 把这个数据集导出来放到SPSS里面跑四分位数结果如下： 我们可以看到，SPSS与R语言分析结果是存在着区别的！ 其实在于，中位数、分位数的算法好好多种！ 很难相信看似简单的分位数计算 quantile 函数 ，居然有 九种 type（1-3用于分类变量，4-9用于连续变量），逐渐变成了陌生的样子。 首先我们得知道分位数是什么： 分位数计算公式 q = (1 - λ) x[j] + λ x[j+1] 是一种插值方法，用于估计数据集中特定概率水平 p 的分位数。这个公式是通过对相邻的顺序统计量进行加权平均来计算分位数的。 q：是我们要估计的分位数。 λ：是一个插值权重，它的 ………………………………