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MasterMath

Calculadora del rango intercuartílico

El rango intercuartílico y los valores atípicos según la regla de 1,5 veces el RIQ, que es la que dibuja los bigotes de un diagrama de caja.

Rango intercuartílico

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Rango intercuartílico—
Primer cuartil—
Tercer cuartil—
Límite inferior—
Límite superior—
Valores atípicos—
DatoSituación

Cómo se ha calculado

    La fórmula

    RIQ = Q3 − Q1 · atípico si está fuera de Q1 − 1,5·RIQ y Q3 + 1,5·RIQ

    Qué significa

    El rango intercuartílico es la distancia entre el tercer cuartil y el primero, es decir, el ancho de la mitad central de los datos. Es una medida de dispersión que, a diferencia de la desviación estándar, no se altera porque haya un dato disparatado: da igual que el máximo sea cien o un millón, los cuartiles no se mueven. Esa insensibilidad es lo que lo hace útil para detectar precisamente esos datos disparatados.

    Cómo calcularlo a mano

    1. Ordena los datos y calcula el primer y el tercer cuartil
    2. Resta: RIQ = Q3 − Q1
    3. Calcula los límites: Q1 − 1,5 × RIQ y Q3 + 1,5 × RIQ
    4. Todo lo que quede fuera de esos dos límites es un valor atípico

    Lo que conviene saber

    El 1,5 de la regla no sale de ninguna deducción: lo eligió John Tukey porque en una distribución normal deja fuera aproximadamente el 0,7 % de los datos, que le pareció un buen umbral. Es una convención útil, no una prueba: un valor atípico puede ser un error de medida, un caso raro pero real o la señal de que los datos no son normales. Marcarlo obliga a mirarlo, no a borrarlo, y borrar datos por esta regla sin más es una de las formas más comunes de falsear un análisis.

    Preguntas frecuentes

    ¿Por qué 1,5 y no otro número?

    Es una convención de Tukey: en una distribución normal deja fuera cerca del 0,7 % de los datos. No hay nada matemáticamente obligatorio en ese número.

    ¿Debo borrar los valores atípicos?

    No por norma. Un atípico puede ser un error o un caso real e importante. La regla sirve para señalarlos y mirarlos, no para eliminarlos.

    ¿Qué ventaja tiene sobre la desviación estándar?

    Que no se altera por un dato extremo. La desviación estándar sí, y bastante, porque eleva al cuadrado las diferencias.

    ¿Qué son los bigotes de un diagrama de caja?

    Las líneas que salen de la caja hasta el dato más extremo que aún está dentro de los límites. Los de fuera se dibujan como puntos sueltos.

    ¿Y si no hay atípicos?

    Es lo normal en conjuntos pequeños y bien portados. Que no haya ninguno no significa que los datos sean poco variables.