Rango intercuartílico
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- Rango intercuartílico (IQR)
- 50
- Límite inferior de valores atípicos
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- Límite superior de valores atípicos
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Resultados estadísticos
| Rango intercuartílico (IQR) | 50 |
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Diagrama formula-map
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Relación estadística
Fórmula
IQR = Q3 − Q1, fences = Q1 − 1.5·IQR and Q3 + 1.5·IQR= 50
Nota
Este es un modelo simplificado: aplica la fórmula estándar mostrada a los valores resumidos que introdujo y supone que se cumplen sus condiciones subyacentes (independencia, normalidad, muestreo correcto). No analiza un conjunto de datos real. Verifique los supuestos antes de confiar en el resultado.
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¿Qué es el rango intercuartílico y qué mide?+
El rango intercuartílico (RIC) es la dispersión del 50% central de un conjunto de datos, calculado como el tercer cuartil (Q3) menos el primer cuartil (Q1). Mide la variabilidad ignorando los valores más extremos en ambos extremos.
¿Por qué usar el RIC en lugar de la desviación estándar o el rango total?+
El RIC es mucho menos sensible a los valores atípicos que la desviación estándar o el rango completo, ya que se basa en la mitad central de los datos ordenados e ignora por completo los extremos. Esto lo convierte en una medida de dispersión más robusta para datos sesgados o con valores atípicos.
¿Cómo se usa el RIC para detectar valores atípicos?+
Una regla común marca como posible valor atípico cualquier valor por debajo de Q1 − 1,5×RIC o por encima de Q3 + 1,5×RIC. Esta valla de 1,5×RIC es la base de los bigotes en un diagrama de caja estándar.
¿Qué indica un RIC pequeño frente a uno grande?+
Un RIC pequeño significa que la mitad central de tus datos está muy agrupada, indicando baja variabilidad en el caso típico. Un RIC grande significa que el 50% central está disperso, incluso ignorando por completo los valores atípicos extremos.
¿Se calculan los cuartiles de la misma manera en todas las herramientas?+
No, existen varios métodos aceptados para calcular las posiciones de los cuartiles (distintos métodos de interpolación), y diferentes programas o calculadoras pueden dar valores de Q1 y Q3 ligeramente distintos para el mismo conjunto de datos. Las diferencias en el RIC suelen ser pequeñas, pero pueden importar en casos límite o en conjuntos de datos muy pequeños.