Statistik Grundlagen

Was sind Quartile?
Der komplette Einsteiger-Guide

Verstehen Sie Quartile von Grund auf. Lernen Sie, was Q1, Q2 (Median), Q3 und der IQR sind, wie man sie berechnet und wofür man sie braucht – mit einfachen Beispielen.

Veröffentlicht: 17. Oktober 2025
Aktualisiert: 3. Februar 2026
Lesezeit: 8 Min.
Niveau: Einsteiger

1. Was sind Quartile?

Quartile sind Werte, die einen Datensatz in vier gleich große Teile zerlegen. Sie gehören zu den wichtigsten Maßen in der Statistik, um die Verteilung und Streuung von Daten zu verstehen.

Stellen Sie sich vor, Sie sortieren Ihre Daten und schneiden sie dann dreimal durch, um vier Viertel zu erhalten:

  • Q1 (1. Quartil): 25% der Daten sind kleiner als dieser Wert.
  • Q2 (2. Quartil): 50% der Daten sind kleiner (das ist der Median).
  • Q3 (3. Quartil): 75% der Daten sind kleiner als dieser Wert.

Wichtige Erkenntnis

Quartile zeigen Ihnen, wie Ihre Daten verteilt sind. Liegen Q1 und Q3 nah beieinander, sind Ihre Daten im mittleren Bereich sehr "dicht" oder konzentriert. Liegen sie weit auseinander, sind die Daten weit verstreut.

2. Die Definitionen: Q1, Q2, Q3

Q1 (Unteres Quartil)

Q1 trennt die untersten 25% der Daten vom Rest. Es wird auch unteres Quartil genannt.

Beispiel: Wenn Sie 100 Prüfungsergebnisse haben, liegen die schlechtesten 25 Ergebnisse unterhalb von Q1.

Q2 (Mittleres Quartil / Median)

Q2 trennt die untere Hälfte der Daten von der oberen Hälfte. Es ist exakt dasselbe wie der Median.

Beispiel: Bei 100 Ergebnissen haben 50 Schüler eine schlechtere und 50 eine bessere Note als Q2.

Q3 (Oberes Quartil)

Q3 trennt die unteren 75% der Daten von den oberen 25%. Es wird auch oberes Quartil genannt.

Beispiel: Nur die besten 25 Schüler haben eine Note, die besser ist als Q3.

3. Wie man Quartile berechnet

Es gibt verschiedene Methoden, Quartile zu berechnen. Die gebräuchlichste (und für Handrechnungen einfachste) ist die Tukey-Methode. Hier ist die Schritt-für-Schritt-Anleitung:

Schritt-für-Schritt Anleitung

  1. Sortieren Sie die Daten vom kleinsten zum größten Wert.
  2. Finden Sie Q2 (Median): Der Wert genau in der Mitte.
  3. Finden Sie Q1: Der Median der unteren Datenhälfte (alle Werte links von Q2).
  4. Finden Sie Q3: Der Median der oberen Datenhälfte (alle Werte rechts von Q2).

Einfaches Beispiel

Daten: [12, 15, 18, 20, 22, 25, 28, 30, 35, 40]

1. Sortiert: Sind sie schon.

2. Q2 (Median): Mitte von 10 Zahlen ist zwischen 22 und 25. (22 + 25) / 2 = 23,5

3. Q1: Untere Hälfte ist [12, 15, 18, 20, 22]. Median davon ist 18.

4. Q3: Obere Hälfte ist [25, 28, 30, 35, 40]. Median davon ist 30.

Achtung: Software-Unterschiede

Unterschiedliche Software (Excel, R, Python, SPSS) nutzt oft leicht unterschiedliche Formeln für Quartile. Das Ergebnis kann minimal abweichen. Erfahren Sie mehr über Software-Unterschiede bei Quartilen.

4. Der Interquartilsabstand (IQR)

Der Interquartilsabstand (IQR) ist einfach die Differenz zwischen Q3 und Q1. Er misst die Streuung der mittleren 50% Ihrer Daten.

Formel

IQR = Q3 - Q1

Aus obigem Beispiel: Q1 = 18, Q3 = 30.
IQR = 30 - 18 = 12

Warum ist der IQR wichtig?

  • Er ist robust gegen Ausreißer (im Gegensatz zur Spannweite).
  • Er hilft, Ausreißer mit der 1,5×IQR-Regel zu finden.
  • Er ist die Breite der "Box" in einem Box-Plot.

Ausreißer finden

Werte kleiner als Q1 - 1,5×IQR oder größer als Q3 + 1,5×IQR gelten als statistische Ausreißer. Lernen Sie mehr in unserem Vergleich von Ausreißer-Methoden.

5. Rechenbeispiele

Beispiel 1: Ungerade Anzahl (7 Werte)

Daten: [65, 70, 75, 80, 85, 90, 95]

  • Q2 (Median): 80 (der mittlere Wert)
  • Q1: Median von [65, 70, 75] = 70
  • Q3: Median von [85, 90, 95] = 90
  • IQR: 90 - 70 = 20

Beispiel 2: Gerade Anzahl (8 Werte)

Daten: [12, 15, 18, 20, 22, 25, 28, 30]

  • Q2 (Median): Mittelwert von 20 und 22 = 21
  • Q1: Median von [12, 15, 18, 20] = (15 + 18)/2 = 16,5
  • Q3: Median von [22, 25, 28, 30] = (25 + 28)/2 = 26,5
  • IQR: 26,5 - 16,5 = 10
→ Im Quartil-Rechner nachrechnen →

6. Wofür braucht man Quartile?

Box-Plots

Quartile sind das Herzstück von Box-Plots. Die "Box" geht von Q1 bis Q3, und der Strich in der Mitte ist der Median (Q2). → Anleitung: Box-Plots lesen

Ausreißer erkennen

Mit der IQR-Methode können Sie objektiv entscheiden, welche Datenpunkte extrem ungewöhnlich (Ausreißer) sind und welche noch "normal" sind.

Datenvergleich

Quartile helfen, verschiedene Gruppen zu vergleichen (z.B. Testergebnisse zweier Klassen), da sie nicht nur den Durchschnitt, sondern die gesamte Verteilung zeigen.

Schule & Studium

Quartile sind Standardstoff im Mathe-Unterricht und in jeder Einführungsvorlesung zur Statistik.

7. Häufig gestellte Fragen (FAQ)

F: Was ist der Unterschied zwischen Quartil und Perzentil?

A: Quartile sind spezielle Perzentile. Q1 ist das 25. Perzentil. Q2 ist das 50. Perzentil (Median). Q3 ist das 75. Perzentil. Perzentile teilen Daten in 100 Teile, Quartile in 4.

F: Warum berechnet Excel andere Werte als mein Taschenrechner?

A: Es gibt keine einzige "wahre" mathematische Definition für Quartile bei kleinen Datensätzen. Excel nutzt standardmäßig eine Methode (Interpolation), während Schulen oft die Tukey-Methode (siehe oben) lehren. Mehr dazu hier.

F: Wie berechne ich Quartile in Excel?

A: Nutzen Sie =QUARTILE.INKL(Bereich; 1) für Q1, =QUARTILE.INKL(Bereich; 2) für Q2, und =QUARTILE.INKL(Bereich; 3) für Q3.

8. Fazit

Quartile sind essenziell, um Daten wirklich zu verstehen. Sie sagen Ihnen mehr als nur der Durchschnitt – sie zeigen Ihnen die Struktur und Breite Ihrer Daten.

  • Q1, Q2, Q3 teilen Daten in vier Teile.
  • Q2 ist der Median.
  • IQR = Q3 - Q1 zeigt die Streuung der Mitte.
  • Quartile sind die Basis für Box-Plots.

Quartile selbst berechnen?

Nutzen Sie den kostenlosen PlotNerd Quartil-Rechner, um Q1, Q2, Q3 und den IQR sofort zu berechnen und als Box-Plot zu sehen.

Jetzt Quartile berechnen

Verwandte Artikel

Auch interessant