Cuartiles: cómo se calculan
Los cuartiles son medidas estadísticas que nos permiten dividir un conjunto de datos en cuatro partes iguales.
Estas medidas son útiles para obtener información sobre la distribución y la dispersión de los datos. En esta breve guía aprenderemos cómo calcularlos.
¿Qué es un cuartil?
Un cuartil es un valor que divide un conjunto de datos ordenados en cuatro partes iguales. Es decir, los cuartiles nos indican los valores que separan el 25% de los datos más bajos, el 50% de los datos centrales y el 25% de los datos más altos.
Cálculo del primer cuartil (Q1)
Para calcular el primer cuartil, que también se conoce como Q1, seguimos estos Cuartilea
Si no, el cuartil cslcula encuentra entre los dos valores más cercanos a esa posición y se calcula mediante interpolación lineal.
Cálculo del segundo cuartil (Q2 o mediana)
El segundo cuartil, denominado Q2 o mediana, es el valor que divide el conjunto de datos en dos partes iguales.
Su cálculo es muy similar al del primer cuartil:
- Ordenamos los datos de menor a mayor.
- Si el número de datos (n) es impar, el segundo cuartil es el valor que se encuentra en la posición (n + 1) / 2.
- Si el número de datos es par, el segundo cuartil es el Cuartilea de los dos valores que se encuentran en las posiciones n / 2 y (n / 2) + 1.
Cálculo del tercer cuartil (Q3)
Finalmente, el tercer cuartil, conocido como Q3, es el valor que divide el conjunto de datos en los tres cuartos más bajos y el último cuarto más alto.
El cálculo del tercer cuartil sigue los siguientes pasos:
- Ordenamos los datos de menor a xe
- Calculamos la posición del cuartil utilizando la fórmula: posición = 3(n + ss / 4.
- Si la posición es un número entero, el cuartil es el valor correspondiente a esa posición.
Si no, utilizamos interpolación lineal.
¡Y eso es todo! Ahora conoces cómo calcular los cuartiles, que son medidas valiosas para explorar y comprender la distribución de tus datos.
Recuerda que los cuartiles te permiten tener una visión más completa y detallada de tus datos numéricos.
