パーセンタイルは、個々の統計がより広範な統計サンプルとどのように比較されるかについての情報を提供します。 一般的な例は、大学入試のスコアです。 90パーセンタイルの個々のスコアは、試験を受けた参加者の90％がその人のスコア以下でスコアを付けたことを意味します。 これは、個々のスコアの尺度ではなく、他のスコアと比較したそのスコアの配置の尺度です。 この数の計算は比較的簡単です。特に、データを低いものから高いものへと簡単に並べ替えることができる場合はそうです。
2種類のパーセンタイルを計算できます。 最初のタイプは、サンプル内のすべてのデータの何パーセントが選択されたポイント以下であるかを測定します。 2番目のタイプは、選択した統計を下回るデータのパーセンテージのみを測定します。 どちらのタイプでも、サンプル内のすべてのデータを低いものから高いものの順に並べる必要があります。 これが完了すると、選択したポイントより下のデータポイントの数を数えることで、最初のタイプのパーセンタイルを計算できます。 次に、選択したポイントに等しいデータポイントの半分の数を取得します。 ポイントの下の数字にそれを追加します。 この合計をサンプル全体のポイントの総数で割り、100を掛けてパーセントに変換します。 2番目のタイプのパーセンタイルは計算が簡単です。 選択したポイントの下のポイント数をサンプル内のポイントの総数で割ってから、100を掛けるだけです。
次の体重（ポンド）の10人の生徒がいる教室を考えてみましょう：75、80、85、90、95、95、100、100、105、105。 このことから、生徒は体重100ポンドの生徒がどのパーセンタイルに該当するかを簡単に見つけることができます。 100ポンド以下の学生の割合を測定する最初のタイプのパーセンタイルについては、 6（100ポンド未満の学生の数）を100の半分に追加します-100の学生の数 ポンド。 10は生徒の総数なので、合計を10で割ります。 100を掛けると、100ポンドの学生は70パーセンタイルに分類されます。 体重が100ポンド未満の学生のみを測定する2番目のタイプのパーセンタイルでは、計算は6を10で割って100を掛けたものになります。つまり、60パーセンタイルになります。
