
In statistica lo scarto interquartile (o differenza interquartile o ampiezza interquartile, in inglese "interquartile range" o "IQR") è la differenza tra il terzo e il primo quartile, ovvero l'ampiezza della fascia di valori che contiene la metà "centrale" dei valori osservati.
Lo scarto interquartile è un indice di dispersione, cioè una misura di quanto i valori si allontanino da un valore centrale. Viene utilizzato nel disegno del diagramma box-plot.
Lo scarto interquartile di una variabile aleatoria si ottiene tramite la funzione di ripartizione, come differenza formula_1
Per una variabile casuale normale formula_2 lo scarto interquartile è circa formula_3.
Per una variabile casuale di Cauchy formula_4 lo scarto interquartile è formula_5.


La statistica descrittiva è la branca della statistica che studia i criteri di rilevazione, classificazione, sintesi e rappresentazione dei dati appresi dallo studio di una popolazione o di una parte di essa (detta campione).
I risultati ottenuti nell'ambito della statistica descrittiva si possono definire certi, a meno di errori di misurazione dovuti al caso, che sono in media pari a zero. Da questo punto di vista si differenzia dalla statistica inferenziale, alla quale sono associati inoltre errori di valutazione.
La rilevazione dei dati di un'intera popolazione è detta "censimento". Quando invece l'indagine si concentra su un determinato campione rappresentativo, si parla di "sondaggio".
I dati raccolti possono essere classificati attraverso distribuzioni semplici o complesse:
I dati raccolti possono essere sintetizzati attraverso famiglie di indici, quali:
I dati di un'indagine possono essere rappresentati attraverso molteplici rappresentazioni grafiche, tra cui:
