Excel PERCENTILE 和 QUARTILE 函数

最后修改于 2025 年 4 月 4 日

PERCENTILE 和 QUARTILE 函数是 Excel 中强大的统计工具。它们通过查找特定百分位数或四分位数的值来帮助分析数据分布。本教程提供了使用这些函数的全面指南。您将通过详细示例了解它们的语法、区别和实际应用。

PERCENTILE/QUARTILE 基础知识

PERCENTILE 返回数据集中特定百分位数的值。QUARTILE 是一个特例，返回 0%、25%、50%、75% 和 100% 点的值。两者都有助于理解数据分布。

函数	描述
PERCENTILE	返回给定百分位数（0-1）的值
PERCENTILE.INC	包含版本（Excel 2010+）
PERCENTILE.EXC	排除版本（Excel 2010+）
QUARTILE	返回四分位数（0-4）的值
QUARTILE.INC	包含版本（Excel 2010+）
QUARTILE.EXC	排除版本（Excel 2010+）

此表显示了这些函数的不同变体。.INC 版本包含 0 和 1 百分位数，而 .EXC 版本则排除它们。QUARTILE 本质上是特定点（0%、25%、50%、75%、100%）的 PERCENTILE。

基本 PERCENTILE 示例

此示例演示了如何在考试成绩数据集中查找第 90 百分位数。百分位数表示低于该分数的百分比分数。

A	B
78
85
92
88
95
	=PERCENTILE.INC(A1:A5, 0.9)

基本 PERCENTILE 公式

=PERCENTILE.INC(A1:A5, 0.9)

此公式计算 A1:A5 中考试成绩的第 90 百分位数。结果大约为 93.8，表示 90% 的分数低于该值。.INC 版本将第 0 和第 100 百分位数包含在计算中。

销售数据 QUARTILE 示例

此示例使用 QUARTILE 分析季度销售数据分布。它展示了如何查找所有五个四分位数点（最小值、Q1、中位数、Q3、最大值）。

A	B
12500
18700
14300
21000
16500
	=QUARTILE.INC(A1:A5, 0)
	=QUARTILE.INC(A1:A5, 1)
	=QUARTILE.INC(A1:A5, 2)
	=QUARTILE.INC(A1:A5, 3)
	=QUARTILE.INC(A1:A5, 4)

QUARTILE 公式

=QUARTILE.INC(A1:A5, 0)  // Minimum
=QUARTILE.INC(A1:A5, 1)  // First quartile (25%)
=QUARTILE.INC(A1:A5, 2)  // Median (50%)
=QUARTILE.INC(A1:A5, 3)  // Third quartile (75%)
=QUARTILE.INC(A1:A5, 4)  // Maximum

这些公式计算销售数据的五个四分位数点。四分位数 0 是最小值 (12500)，Q1 约为 14400，中位数为 16500，Q3 约为 19600，Q4 是最大值 (21000)。这提供了数据分布的完整图景。

PERCENTILE.EXC 与 PERCENTILE.INC

此示例演示了 PERCENTILE 的包含和排除版本之间的区别。.EXC 版本排除了 0% 和 100% 的百分位数。

A	B	C
15	=PERCENTILE.INC(A1:A5, 0)	=PERCENTILE.EXC(A1:A5, 0)
22	=PERCENTILE.INC(A1:A5, 0.5)	=PERCENTILE.EXC(A1:A5, 0.5)
30	=PERCENTILE.INC(A1:A5, 1)	=PERCENTILE.EXC(A1:A5, 1)
18
25

PERCENTILE 比较

=PERCENTILE.INC(A1:A5, 0)  // Returns 15 (minimum)
=PERCENTILE.EXC(A1:A5, 0)  // Returns #NUM! error
=PERCENTILE.INC(A1:A5, 1)  // Returns 30 (maximum)
=PERCENTILE.EXC(A1:A5, 1)  // Returns #NUM! error

.INC 版本使用 0 和 1 百分位数，返回最小值/最大值。.EXC 版本在这些情况下返回错误，因为它排除了极端值。对于 0.5（中位数），两者都返回相似的值（在此情况下约为 23.5）。

使用 QUARTILE 进行异常值检测

此示例展示了如何使用 QUARTILE 和四分位距 (IQR) 方法识别潜在的异常值。IQR 是 Q3-Q1，异常值通常是低于 Q1-1.5*IQR 或高于 Q3+1.5*IQR 的值。

A	B
12	=QUARTILE.INC(A1:A10,1)
15	=QUARTILE.INC(A1:A10,3)
18	=B1-1.5*(B2-B1)
20	=B2+1.5*(B2-B1)
22
25
28
32
35
120

异常值检测公式

=QUARTILE.INC(A1:A10,1)  // Q1 (18)
=QUARTILE.INC(A1:A10,3)  // Q3 (32)
=B1-1.5*(B2-B1)  // Lower bound (-3)
=B2+1.5*(B2-B1)  // Upper bound (53)

这会计算 Q1 (18) 和 Q3 (32)，然后确定异常值阈值。值 120 超过了上限 (53)，被识别为潜在的异常值。此方法通常用于统计分析。

带条件的 PERCENTILE

这个高级示例将 PERCENTILE 与 FILTER 结合使用，为特定数据子集计算百分位数。在这里，我们仅计算东部地区销售额的第 75 百分位数。

A (区域)	B (销售额)	C
东区	12000
西区	15000
东区	18000
北方	9000
东区	21000
		=PERCENTILE.INC(FILTER(B1:B5,A1:A5="East"),0.75)

条件 PERCENTILE

=PERCENTILE.INC(FILTER(B1:B5,A1:A5="East"),0.75)

此公式首先过滤出东部地区的销售额（12000、18000、21000），然后计算第 75 百分位数（约 19500）。此技术对于分析大型数据集中的特定细分市场非常强大。

PERCENTILE 和 QUARTILE 函数对于 Excel 中的统计分析至关重要。它们有助于理解数据分布、识别异常值和比较子集。请记住，.INC 包括最小值/最大值，而 .EXC 则排除它们。掌握这些函数可以为您提供有关数据特征的宝贵见解。

作者

我的名字是 Jan Bodnar，我是一位充满热情的程序员，拥有丰富的编程经验。我自 2007 年以来一直撰写编程文章。迄今为止，我已撰写了 1,400 多篇文章和 8 本电子书。我在编程教学方面拥有十多年的经验。

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