Un valor atípico es un punto de datos que se separa del resto de un conjunto de datos — a veces una observación extrema genuina, a veces un error de entrada de datos. Esta calculadora aplica dos de los métodos estadísticos más comunes, la regla de límites IQR (Tukey) y el umbral de puntuación Z, para que puedas marcar valores sospechosos, comparar métodos y exportar los datos limpios.
Cómo funciona la Calculadora de Valores Atípicos
El método IQR ordena tus datos, encuentra Q1 y Q3 (los percentiles 25 y 75) y calcula el rango intercuartílico como Q3 menos Q1. Cualquier valor más allá de 1.5 veces el IQR por debajo de Q1 o por encima de Q3 se marca. Este método no asume nada sobre la forma de tu distribución, lo que lo hace robusto frente a datos sesgados.
El método de puntuación Z en cambio calcula a cuántas desviaciones estándar se encuentra cada valor respecto a la media muestral. Un valor con una puntuación Z absoluta por encima del umbral elegido — 3 por defecto — se marca. Este método asume que tus datos son aproximadamente normales, y su propia media y desviación estándar se ven arrastradas por los valores atípicos que intenta detectar, algo que vale la pena tener en cuenta en conjuntos de datos pequeños.
Seleccionar "Ambos" combina las dos listas de valores atípicos para que puedas ver dónde coinciden los métodos y dónde divergen.
Entradas y su significado
Valores de Datos — pega cualquier lista de números separados por comas, espacios, punto y coma o saltos de línea. Se requieren al menos 4 valores para que los cuartiles y la desviación estándar sean significativos.
Método de Detección — elige IQR, Puntuación Z, o Ambos. IQR tiende a ser el predeterminado más conservador y agnóstico a la distribución; Puntuación Z es más familiar si tus datos son aproximadamente normales.
Umbral de Puntuación Z — el número de desviaciones estándar respecto a la media que cuenta como atípico. 3 es el valor predeterminado común; bajarlo a 2 marca más valores como atípicos "leves", mientras que subirlo marca solo los más extremos.
Límites y casos extremos
Con conjuntos de datos muy pequeños (menos de aproximadamente 10 valores), ambos métodos pueden ser inestables — un solo valor extremo arrastra la media, la desviación estándar e incluso los cuartiles, lo que puede enmascarar o exagerar los valores atípicos. Los datos muy sesgados también pueden producir límites de IQR que marcan valores legítimos en la cola larga como atípicos.
Marcar un valor como atípico es una señal estadística, no un veredicto automático — siempre revisa la fuente de los datos antes de decidir si eliminar un punto marcado. Para un análisis de distribución más profundo, combina esta herramienta con las calculadoras de Desviación Estándar o Estadísticas Descriptivas.