Calcula el rango intercuartílico (IQR), semi-IQR, bisagra media y coeficiente de desviación cuartílica. Detecta valores atípicos leves y extremos usando los cercos de Tukey con visualización de diagrama de caja.
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Calcula el rango intercuartílico (IQR) y estadísticas relacionadas para cualquier conjunto de datos. Detecta valores atípicos, calcula la desviación cuartílica (semi-IQR), bisagra media y coeficiente de desviación cuartílica con visualización interactiva de diagrama de caja.
El rango intercuartílico (IQR) es una medida de dispersión estadística que representa la extensión del 50% central de tus datos. También llamado amplitud intercuartil, 50% central o H-spread, se calcula como IQR = Q3 - Q1 (la diferencia entre los percentiles 75 y 25). El IQR es robusto ante valores atípicos, lo que lo hace más confiable que el rango para distribuciones sesgadas.
Fórmula del IQR
Identifica valores inusuales en conjuntos de datos usando el método de cercos de Tukey (reglas de 1.5×IQR y 3×IQR).
El IQR define la caja en los diagramas de caja, mostrando el 50% central de la distribución de datos.
Evalúa la dispersión de datos e identifica errores potenciales o anomalías en mediciones.
Compara la variabilidad entre diferentes grupos o períodos de tiempo usando una medida robusta.
La desviación cuartílica, también conocida como semi-rango intercuartílico, es igual a la mitad del IQR (IQR ÷ 2). Proporciona una medida de dispersión que muestra la distancia promedio de Q1 y Q3 desde la mediana, útil para distribuciones simétricas.
Usando el método de cercos de Tukey, los valores atípicos leves caen fuera de Q1 - 1.5×IQR y Q3 + 1.5×IQR. Los valores atípicos extremos caen fuera de Q1 - 3×IQR y Q3 + 3×IQR. Estos cercos ayudan a identificar valores inusuales en tus datos.
La bisagra media es el promedio de Q1 y Q3, calculado como (Q1 + Q3) ÷ 2. Es una medida robusta de tendencia central que estima la mediana, especialmente útil cuando se trabaja con valores atípicos.
Usa IQR cuando tus datos tienen valores atípicos, están sesgados o no son normales. La desviación estándar está muy influenciada por valores extremos, mientras que el IQR solo considera el 50% central de los datos, haciéndolo más robusto.