¿Qué es un percentil y cómo se calcula?

Un percentil es una medida que indica el valor por debajo del cual cae un porcentaje dado de observaciones. Por ejemplo, si tu puntuación está en el percentil 80, significa que obtuviste una puntuación superior al 80% de los examinados. Los percentiles se calculan ordenando los datos de forma ascendente y luego utilizando una fórmula de interpolación (como Tipo 7 o Tipo 6) para encontrar el valor exacto en el punto porcentual deseado. Esta calculadora admite múltiples métodos para coincidir con diferentes software estadísticos.

¿Cuál es la diferencia entre percentil y cuartil?

Los percentiles dividen los datos en 100 partes iguales (percentil 1 al 99), mientras que los cuartiles dividen los datos en 4 partes iguales (Q1, Q2, Q3). Los cuartiles son en realidad casos especiales de percentiles: Q1 = percentil 25, Q2 (Mediana) = percentil 50, Q3 = percentil 75. Los percentiles proporcionan un ranking más granular (para puntuaciones de exámenes), mientras que los cuartiles dan un resumen general de la distribución (para diagramas de caja y cálculo de IQR).

¿Cómo interpreto el percentil 95?

El percentil 95 significa que el 95% de los puntos de datos están por debajo de este valor y solo el 5% son más altos. En términos prácticos, si el tiempo de respuesta de tu sitio web es de 2 segundos en el percentil 95, significa que el 95% de las solicitudes son más rápidas que 2 segundos. El percentil 95 se usa comúnmente en pruebas de rendimiento, SLA y métricas de calidad porque captura la mayoría de los casos típicos mientras filtra los valores atípicos extremos.

¿Qué método de cálculo de percentiles debo usar?

La elección depende de tu software y caso de uso: Usa Tipo 7 (predeterminado de R/Python) para la mayoría de los trabajos científicos y de ciencia de datos, ya que es el estándar más ampliamente adoptado. Usa Tipo 6 (Bisagras de Tukey) para ejercicios de libros de texto o para coincidir con materiales educativos. Usa Tipo 8 para compatibilidad con Excel (PERCENTILE.INC) si trabajas con hojas de cálculo. Para conjuntos de datos grandes (N > 100), todos los métodos producen resultados muy similares, por lo que la elección importa menos.

¿Puede un percentil ser un número negativo?

Sí, un percentil puede ser absolutamente negativo si tu conjunto de datos contiene valores negativos. Un percentil es solo una posición en tus datos ordenados; puede ser cualquier número real. Por ejemplo, si tienes datos de temperatura de -5°C, 0°C, 3°C, 8°C, el percentil 25 sin duda sería negativo. Lo que importa es la posición relativa (25% de los datos están por debajo de este valor), no si el valor es positivo o negativo.

¿Cuál es la diferencia entre percentil y cuantil?

El cuantil es el concepto general, y el percentil es un tipo específico de cuantil. Los cuantiles dividen los datos en grupos de igual tamaño: los cuartiles dividen en 4, los deciles en 10 y los percentiles en 100. Matemáticamente, el p-ésimo percentil es igual al cuantil p/100. Por ejemplo, percentil 75 = cuantil 0.75 = 3er cuartil. El término 'percentil' es simplemente más intuitivo para expresar resultados como porcentajes.

Cambio rápido:

🧮 General 📊 Percentil 📈 Cuartil 🔍 IQR 📝 5 Números

Calculadora de Percentiles

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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

Método de Cálculo:

Universal Standard (R, Python, Google Sheets)

Linear interpolation method, default standard for modern data science software

R (type=7) Python NumPy Google Sheets QUARTILE.EXC

Interpolated Values

Medium Complexity

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📊 ¿Qué es un Percentil?

Un percentil es una medida estadística que indica el valor por debajo del cual cae un porcentaje dado de observaciones. Por ejemplo, el percentil 75 es el valor por debajo del cual se encuentra el 75% de los puntos de datos. Esto también se conoce como el Tercer Cuartil (Q3). Los percentiles son ampliamente utilizados para entender la posición relativa dentro de un conjunto de datos, como puntuaciones de exámenes, salarios, distribución de altura y métricas de control de calidad. Para obtener una visión completa de la distribución de tus datos, puedes usar nuestra herramienta de resumen de 5 números, que muestra el mínimo, Q1, mediana, Q3 y máximo todos a la vez.

🎯 Interpretación de Percentiles Comunes

Percentil 25 (Q1)

También conocido como el Primer Cuartil. El 25% de los datos están por debajo de este valor. Utilizado en diagramas de caja y referencias salariales.

Percentil 50 (Mediana)

La Mediana o valor central. Exactamente la mitad de los datos están por debajo y la otra mitad por encima. Muy robusto ante valores atípicos.

Percentil 75 (Q3)

También conocido como Tercer Cuartil. El 75% de los datos están por debajo de este valor. Es el límite superior del IQR en diagramas de caja.

Percentil 90/95/99

Percentiles Altos utilizados para identificar rendimientos superiores o valores extremos. Común en pruebas de rendimiento y métricas de calidad.

🧮 Métodos de Cálculo de Percentiles

PlotNerd soporta múltiples métodos de cálculo de percentiles (basados en la taxonomía de Hyndman & Fan) para coincidir con diferentes softwares estadísticos:

Tipo 7 (R/Python por defecto): Interpolación lineal de modos. El método estándar en software moderno.
Tipo 6 (Excel/Minitab): Promedio ponderado en X(N+1). Coincide con la función PERCENTILE.EXC de Excel.
Tipo 5: Interpolación lineal por tramos. A menudo utilizado en hidrología y ciencias ambientales.

📈 Cuándo Usar Esta Herramienta

🎓 Ideal Para:

✓ Puntuaciones de Exámenes: Rangos percentiles para SAT, GRE, GMAT
✓ Referencia Salarial: Entender dónde se sitúa tu salario vs datos del mercado
✓ Curvas de Crecimiento: Percentiles de altura/peso para desarrollo infantil
✓ Métricas de Rendimiento: Tiempos de carga web, latencia API (P95, P99)
✓ Evaluación de Riesgos: Valor en Riesgo (VaR) usando percentiles en finanzas

🔍 Percentiles vs Cuartiles: Diferencias Clave

Aspecto	Percentil	Cuartil
División	Divide datos en 100 partes	Divide datos en 4 partes
Rango	1º al 99º percentil	Q1, Q2 (Mediana), Q3
Relación	Más granular	Q1 = P25, Q2 = P50, Q3 = P75
Caso de Uso	Ranking preciso (exámenes)	Resumen general de distribución