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¿Por qué existen estas diferencias?

📐 Diferentes Filosofías

Los métodos de cálculo de cuartiles reflejan dos enfoques estadísticos fundamentales:

Métodos Resistentes (Bisagras de Tukey): Priorizan robustez e interpretabilidad. Dividen los datos en la mediana, haciendo los cuartiles fáciles de entender y enseñar. Ideal para análisis exploratorio de datos y contextos educativos.
Métodos de Interpolación (R-7, Excel, WolframAlpha): Usan fórmulas matemáticas para calcular posiciones, luego interpolan entre puntos de datos. Proporcionan resultados suaves y consistentes, ideales para flujos de trabajo computacionales y pipelines de ciencia de datos.

🔢 Evolución Histórica

Cada método surgió para resolver problemas específicos:

Bisagras de Tukey (1977): Desarrollado por John Tukey para análisis exploratorio de datos. Diseñado para ser intuitivo y resistente a valores atípicos.
Método R-7: Se convirtió en el método predeterminado de R y Python porque proporciona resultados consistentes y matemáticamente elegantes, ideales para grandes conjuntos de datos.
Excel QUARTILE.INC: Usa el método R-6 (similar a R-7) para compatibilidad con flujos de trabajo de hojas de cálculo.
WolframAlpha (R-5): Usa una fórmula de interpolación ligeramente diferente, resultando en valores de cuartiles distintos para ciertos conjuntos de datos.

⚖️ No hay un estándar único

La comunidad estadística nunca ha establecido un único método "correcto" para cuartiles. Cada método tiene casos de uso válidos, y la elección generalmente depende de tu contexto, audiencia y ecosistema de software. La clave es la consistencia—siempre documenta qué método usas y por qué.

¿Qué método deberías elegir?

Responde estas preguntas para encontrar tu método recomendado:

1️⃣ ¿Qué software estás usando o necesitas coincidir?

📋 Guía de Referencia Rápida

📚 Bisagras de Tukey

Ideal para: Enseñanza, análisis exploratorio, explicación intuitiva

Divide los datos en la mediana, fácil de entender

🐍 Método R-7

Ideal para: Flujos de trabajo R/Python, ciencia de datos

Método predeterminado en R, Python, Google Sheets

📊 Excel QUARTILE.INC

Ideal para: Compatibilidad con Excel, aplicaciones empresariales

Coincide con la función QUARTILE.INC de Excel

🔬 WolframAlpha (R-5)

Ideal para: Verificación académica

Coincide con los resultados de WolframAlpha

💡 Recuerda

No hay un método "incorrecto"—solo métodos que no se ajustan a tu contexto. Lo más importante es documentar tu elección y asegurar que tu equipo use el mismo método para mantener la consistencia. Si no estás seguro, coincide con el ecosistema de software que estés utilizando.

¿Listo para usar el método correcto?

Ahora que entiendes por qué existen estas diferencias y cuál método elegir, usa nuestras herramientas especializadas para análisis detallado, opciones de exportación y cálculos de nivel profesional.

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