Calculadora de rango intercuartílico (IQR)

¿Cómo se calcula el rango intercuartílico (IQR) y para qué sirve?

El rango intercuartílico (IQR) mide la dispersión del 50% central de tus datos, calculando la diferencia entre el tercer cuartil (Q3, el valor que deja el 75% de los datos por debajo) y el primer cuartil (Q1, el 25%). A diferencia del rango simple, el IQR ignora los extremos, lo que lo convierte en la medida de dispersión estándar más robusta frente a valores atípicos.

Con los datos 7, 9, 10, 12, 15, 18, 21, 21, 22 y 23 (método lineal de interpolación), Q1 ≈ 10,5 y Q3 = 21, por lo que el IQR = 10,5. Los límites de Tukey (usando el multiplicador estándar 1,5) serían -5,25 y 36,75 — cualquier valor fuera de ese rango se consideraría un outlier estadístico.

Casos de uso: el método estándar para detectar outliers

El criterio de "1,5 veces el IQR" es el método más usado universalmente para identificar valores atípicos en diagramas de caja (box plots) y en el filtrado automático de datos antes de un análisis, precisamente porque no depende de asumir que los datos siguen una distribución normal (a diferencia del criterio de 3 desviaciones estándar). Esta calculadora te permite ajustar ese multiplicador: un valor más alto (como 3,0) identifica solo outliers extremos, mientras que uno más bajo (como 1,0) es más estricto y marcará más valores como atípicos.

Si estás limpiando un conjunto de datos antes de calcular una media o hacer un análisis más avanzado, el IQR es el primer paso recomendado para decidir de forma objetiva y reproducible qué valores excluir, en lugar de eliminar outliers "a ojo".

Preguntas Frecuentes (FAQ)