Calculadora de Valores Atípicos (Método IQR)
Calculadora de Valores Atípicos (Método IQR)
Introduce una lista de números para encontrar sus límites de valores atípicos y cualquier valor que caiga fuera de ellos, usando el método estándar de 1.5×rango intercuartílico (IQR) — la misma regla usada para decidir qué puntos se marcan por separado en un diagrama de caja.
- Fórmula: Límite Inferior = Q1 − 1.5×IQR; Límite Superior = Q3 + 1.5×IQR — cualquier valor fuera de este rango se marca como atípico.
- ¿Por qué 1.5×IQR? es la convención más ampliamente usada (introducida por el estadístico John Tukey) para un umbral razonable y estándar.
- No es prueba de error: un valor atípico estadístico no es automáticamente un error — puede ser un dato genuino e inusual que vale la pena investigar.
¿Siempre debo eliminar los valores atípicos detectados de mis datos?
No necesariamente — primero investiga si el valor atípico refleja un error real de entrada de datos o una observación inusual genuina.
¿Cuál es la diferencia entre esto y una regla de valores atípicos basada en puntuación Z?
El método IQR se basa en cuartiles y no se ve afectado por valores extremos de la manera en que puede afectar a la media y desviación estándar.
Calculadora de Valores Atípicos (Método IQR)
Introduce una lista de números para encontrar sus límites de valores atípicos y cualquier valor que caiga fuera de ellos, usando el método estándar de 1.5×rango intercuartílico (IQR) — la misma regla usada para decidir qué puntos se marcan por separado en un diagrama de caja.
- Fórmula: Límite Inferior = Q1 − 1.5×IQR; Límite Superior = Q3 + 1.5×IQR — cualquier valor fuera de este rango se marca como atípico.
- ¿Por qué 1.5×IQR? es la convención más ampliamente usada (introducida por el estadístico John Tukey) para un umbral razonable y estándar.
- No es prueba de error: un valor atípico estadístico no es automáticamente un error — puede ser un dato genuino e inusual que vale la pena investigar.
¿Siempre debo eliminar los valores atípicos detectados de mis datos?
No necesariamente — primero investiga si el valor atípico refleja un error real de entrada de datos o una observación inusual genuina.
¿Cuál es la diferencia entre esto y una regla de valores atípicos basada en puntuación Z?
El método IQR se basa en cuartiles y no se ve afectado por valores extremos de la manera en que puede afectar a la media y desviación estándar.