Calculadora de Valores Atípicos
Usa los métodos IQR y MAD
para identificar rápidamente anomalías en tus datos
🔍 Comparación de Métodos
Regla IQR
- • Límite Inferior: Q1 - 1.5×IQR
- • Límite Superior: Q3 + 1.5×IQR
- • Simple, intuitivo y muy usado
Método MAD
- • Basado en Desviación Absoluta Mediana
- • Más robusto ante valores extremos
- • Mejor para distribución asimétrica
Formatos de Datos Soportados:
- Separados por coma: 1.5, 2.8, 9.1, 16.2
- Separados por espacio: 1.5 2.8 9.1 16.2
- Separados por línea: un número por línea
- Notación científica: 1.23e-4, 5.67E+8
- Modo series: usa "Nombre del Grupo: valor1, valor2, valor3" por línea para comparar múltiples grupos
- Ignora automáticamente texto y caracteres especiales
Universal Standard (R, Python, Google Sheets)
Linear interpolation method, default standard for modern data science software
Tus resultados de cálculo y diagrama de caja aparecerán aquí al instante
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Resultados del Cálculo
Estadísticas Básicas
Cuartiles
Resumen de 5 Números
Valores Atípicos Detectados
Los siguientes puntos de datos son identificados como valores atípicos usando el método :
Resumen de Series Agrupadas
¿Qué es un Valor Atípico?
Un valor atípico (Outlier) es un punto de datos que difiere significativamente de otras observaciones. Pueden deberse a variabilidad en la medición, errores experimentales o novedades reales.
Método IQR para Detección
El método del Rango Intercuartílico (IQR) es el más común:
- Calcular Q1 (primer cuartil) y Q3 (tercer cuartil)
- Calcular IQR = Q3 - Q1
- Límite Inferior = Q1 - 1.5 × IQR
- Límite Superior = Q3 + 1.5 × IQR
- Cualquier valor fuera de estos límites es un posible valor atípico
Método MAD para Detección
La Desviación Absoluta de la Mediana (MAD) es más robusta:
- Calcular la mediana de los datos
- Calcular la desviación absoluta de cada punto respecto a la mediana
- MAD = la mediana de esas desviaciones
- El umbral suele ser 3 × MAD modificado
¿Cuándo usar qué método?
| Escenario | Recomendación |
|---|---|
| Datos con Distribución Normal | IQR o MAD funcionan bien |
| Datos muy asimétricos | MAD es más robusto |
| Múltiples grupos de outliers | MAD es más fiable |
| Junto con Diagramas de Caja | IQR (es el estándar) |
Preguntas Frecuentes
Conceptos estadísticos explicados en términos sencillos
Fórmulas Matemáticas
Consulta las fórmulas matemáticas estándar detrás de los cálculos
Cálculo de Cuartiles (Método 2)
Primer Cuartil (Q1):
Mediana (Q2):
Tercer Cuartil (Q3):
Rango Intercuartílico y Detección de Atípicos
Rango Intercuartílico (IQR):
Límites de Valores Atípicos:
Explicación del Algoritmo
PlotNerd utiliza el "Método 2 (Método de Cuartiles por Mediana)" estadísticamente estándar para los cálculos de cuartiles, consistente con los principales softwares estadísticos (como R, SPSS). Todos los resultados de cálculo se verifican con plataformas autorizadas para garantizar la precisión.