Calculadora de valores atípicos
Pega una lista de números y esta calculadora marca los valores atípicos con la regla de Tukey del 1,5 × IQR. Ordena los datos, calcula el primer cuartil (Q1), el tercer cuartil (Q3) y el rango intercuartílico (IQR = Q3 - Q1), y luego deriva el límite inferior (Q1 - 1,5 × IQR) y el límite superior (Q3 + 1,5 × IQR). Cualquier valor fuera de esos límites se informa como atípico, muy útil para depurar respuestas de encuestas, registros de sensores, notas de exámenes o datos de pruebas A/B antes de fiarte de la media.
Cómo encontrar valores atípicos
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1
Pega tus números
Introduce al menos cuatro valores separados por comas, espacios o saltos de línea. El analizador ignora los espacios en blanco y los elementos no numéricos.
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2
Revisa la regla
La herramienta aplica la regla del 1,5 × IQR sobre Q1 y Q3, el mismo método que hay detrás del bigote de un diagrama de caja clásico.
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3
Lee los atípicos
Consulta los valores marcados junto con Q1, Q3, IQR y los límites inferior y superior, para poder justificar cada exclusión.
La regla del 1,5 × IQR
El rango intercuartílico es la dispersión del 50 % central de tus datos:
IQR = Q3 − Q1
Los límites de Tukey marcan la frontera entre la dispersión “normal” y un valor sospechoso de ser atípico:
- Límite inferior =
Q1 − 1,5 × IQR - Límite superior =
Q3 + 1,5 × IQR
Se marca cualquier valor por debajo del límite inferior o por encima del superior. El multiplicador 1,5 es un convenio elegido para que, con datos aproximadamente normales, solo alrededor del 0,7 % de los puntos se marquen por error. Usar 3 × IQR identifica en cambio valores atípicos extremos.
Ejemplo resuelto
Conjunto de datos: 2, 5, 6, 7, 8, 9, 50
| Paso | Valor |
|---|---|
| Q1 (primer cuartil) | 5,5 |
| Q3 (tercer cuartil) | 8,5 |
| IQR = Q3 − Q1 | 3 |
| Límite inferior = Q1 − 1,5 × IQR | 1 |
| Límite superior = Q3 + 1,5 × IQR | 13 |
El valor 50 queda muy por encima del límite superior de 13, así que es el único valor atípico. Todos los demás valores caen holgadamente dentro de los límites, de modo que el conjunto tiene un valor atípico.
Por qué usar el método IQR
- Robusto: a diferencia del enfoque media ± desviación estándar, los cuartiles no se dejan arrastrar hacia un valor extremo, así que un único número gigante no puede esconderse.
- Pocas suposiciones: no da por hecho que tus datos sean perfectamente normales, lo que lo convierte en un primer filtro seguro para muestras reales desordenadas.
- Transparente: los límites son fáciles de comunicar y defender en un informe o una auditoría.
Errores que conviene evitar
- Muestras pequeñas: con menos de unos 8 puntos los cuartiles son inestables, así que trata cualquier marca como un aviso para investigar, no para borrar.
- Datos sesgados: con datos muy sesgados a la derecha (ingresos, tiempos de respuesta) la regla marca de más la cola larga. Considera antes una transformación logarítmica.
- Borrado automático: un valor atípico no es automáticamente un error. Comprueba siempre si el valor es una señal real antes de eliminarlo.
Preguntas frecuentes
Según la regla del 1,5 × IQR, un valor atípico es cualquier valor por debajo de Q1 - 1,5 × IQR (el límite inferior) o por encima de Q3 + 1,5 × IQR (el límite superior). Es una heurística robusta, no una prueba de hipótesis formal.
Al menos cuatro. Los cuartiles necesitan suficientes puntos para dividir los datos en mitades, así que la calculadora solo devuelve resultados cuando tienes cuatro o más valores numéricos.
Existen varias definiciones publicadas de cuartil. Esta calculadora usa interpolación lineal (la predeterminada de NumPy/pandas), por lo que en muestras pequeñas los valores pueden diferir una fracción respecto a Excel o algunos libros de texto.
No. El cálculo se ejecuta en la sesión de tu navegador y no se sube, guarda ni comparte nada. Tus números nunca salen de la página.
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