四分位差（quartile deviation），也可視為百分位差的一種，通常用符號Q來表示，指在一個次數分配中，中間50%的次數的距離的一半。在一組數據中，它的值等於P25到P75距離的二分之一。這個差異量數能夠反映出數據分布中中間50%數據的散布情況。
四分位差的計算，基於兩個百分位數，即P25和P75。這兩個點值與中數一起把整個數據的次數等分為四部分，因此稱它們為四分值，或四分位數（quartile）。由於P25之下占有總次數的四分之一，故P25又稱為第一四分位（Q1），中數或P50稱為第二四分位（Q2），P75稱為第三四分位（Q3）。四分位差就是第三四分位與第一四分位之差的一半。它的計算公式如下：
如果是對未分組的數據求四分位差，Q1和Q3可依照未分組數據求中數的方法求得。在分組數據中，Q1和Q3計算方法如下：
用上麵這兩個公式計算的Q1和Q3實際上就是P25、P75的值。依照【例4-1】的數據，Q1=28.32，Q3=43.61，因此，Q=7.64。
四分位差與Q1、Q2和Q3之間的關係如圖4-2所示。
圖4-2 四分位差與Q1、Q2和Q3之間的關係
四分位差通常與中數聯係起來共同應用。中數可以看做是第二四分位點，即50%點，因此中數有時也常用Q2表示。與全距相比，用百分位差表述數據的離散情況稍微好一些。比如，在兩極端數據不清楚時，可以計算四分位差。但由於它沒有把全部數據考慮在內，其穩定性會差一些。比如說，我們得到兩組數據，這兩組數據的值並不完全一致，但最後得到的四分位差則有可能完全一致。這是使用百分位差，尤其是用四分位差來表示數據分布的不足之處。另外它也不適合代數方法運算，反應不夠靈敏，故應用不多。