假定8位学生完成百米赛跑的时间（单位：秒）分别为12、16、13、14、22、27、29、23。 （1）用手工方式分别计算年龄数据的四分位位置以及四分位极差。 （2）用python语言写出计算程序并写出计算结果。 （3）并说明当前年龄中是否存在异常值

（1）首先，我们需要了解四分位数的概念。四分位数将一组数值分为四个相等的部分。第一四分位数（Q1）是指将数据分成两半，下面一半的所有数的最小值；第二四分位数（Q2，即中位数）是数据排序后的中间值；第三四分位数（Q3）则是上面一半所有数的最大值。

对于这组数据：
12, 13, 14, 16, 22, 23, 27, 29

我们先计算四分位数：
- Q1 (25%位) 是第12个数和第13个数的平均值，因为有偶数个数，(13+14)/2 = 13.5
- Q2 (50%位) 即中位数，是第4个数，所以是14
- Q3 (75%位) 是第7个数和第8个数的平均值，(23+27)/2 = 25

接着计算四分位极差（Interquartile Range, IQR），它等于第三四分位数减去第一四分位数：IQR = Q3 - Q1 = 25 - 13.5 = 11.5

（2）Python 计算程序如下：

# 定义学生的跑步时间列表
times = [12, 13, 14, 16, 22, 23, 27, 29]

# 计算四分位数
q1 = times.quantile(0.25)
q2 = times.median()
q3 = times.quantile(0.75)

# 计算四分位极差
iqr = q3 - q1

print("第一四分位数(Q1):", q1)
print("中位数(Q2,即第二四分位数):", q2)
print("第三四分位数(Q3):", q3)
print("四分位极差(IQR):", iqr)

运行上述代码后会得到结果。

（3）判断异常值通常看的是IQR法则，即大于Q3 + 1.5 * IQR 或者小于Q1 - 1.5 * IQR的数据点被视为异常值。在这个例子中，我们可以检查是否有数据落在这个范围之外，如果没有，那么当前数据中不存在明显的异常值。由于这里是手动分析，可以逐个查看数据点是否满足条件，如果有需要的话再用编程方式自动检测。