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¿Cómo funciona un diagrama de caja?
Los diagramas de caja le permiten visualizar y comparar la distribución y la tendencia central de valores numéricos mediante sus cuartiles. Los cuartiles son una forma de dividir valores numéricos en cuatro grupos iguales basados en cinco valores clave: mínimo, primer cuartil, mediana, tercer cuartil y máximo.
¿Qué es un diagrama de caja y bigotes en estadistica?
Un diagrama de cajas y bigotes es una manera conveniente de mostrar visualmente grupos de datos numéricos a través de sus cuartiles. Las líneas que se extienden paralelas a las cajas se conocen como «bigotes», y se usan para indicar variabilidad fuera de los cuartiles superior e inferior.
¿Qué son los gráficos de cajas y bigotes?
Los gráficos de cajas y bigotes se usan con más frecuencia en el análisis estadístico. Por ejemplo, podría usar un gráfico de cajas y bigotes para comparar los resultados de un ensayo clínico o las puntuaciones de un examen de un profesor. Seleccione los datos, ya sea una sola serie de datos o varias series de datos.
¿Cuál es la utilidad de los diagramas caja-bigotes?
Seguro que tú podrás obtener más información (¡Utiliza la mediana!) La mayor utilidad de los diagramas caja-bigotes es para comparar dos o más conjuntos de datos. Análogamente a lo realizado con los diagramas de tallo y hojas, comparamos, mediante estos diagramas, esta distribución con la del otro ejemplo de distribución de edades.
¿Qué es el gráfico de caja y para qué sirve?
El gráfico de caja es muy utilizado en estadística descriptiva. De forma simple nos permite saber la mediana y el rango intercuartílico de una distribución, además de intuir su morfología y simetría. Además, permite estimar la aproximación a la normal de la distribución y comparar la igualdad de varianzas entre varias distribuciones.
¿Cuál es la diferencia entre la amplitud y la varianza de la caja y de los bigotes?
Si comparamos las dos distribuciones, vemos que la amplitud de la caja y de los bigotes es mucho mayor en la primera que en la segunda, pudiendo concluir que la varianza de la primera distribución es mucho mayor, por lo que no podremos asumir la igualdad de varianzas y tendremos que aplicar la corrección pertinente.