Interpretar los resultados clave para Gráfica de caja

Complete los siguientes pasos para interpretar una gráfica de caja.

Paso 1: Evaluar las características clave

Examine el centro y la dispersión de la distribución. Evalúe cómo el tamaño de la muestra puede afectar la apariencia de la gráfica de caja.

Centro y dispersión

Examine los siguientes elementos para conocer más acerca del centro y la dispersión de sus datos de muestra.
Mediana
La mediana está representada por la línea en la caja. La mediana es una medida común del centro de sus datos. La mitad de las observaciones es menor que o igual al valor y la mitad es mayor que o igual al valor.
Caja de rango intercuartil
La caja de rango intercuartil representa el 50% intermedio de los datos. Muestra la distancia entre el primer cuartil y el tercer cuartil (Q3-Q1).
Bigotes
Los bigotes se extienden de cualquier lado de la caja. Los bigotes representan los rangos del 25 % de valores de datos de la parte inferior y el 25 % de la parte inferior, excluyendo los valores atípicos.

Mantenga el puntero sobre la gráfica de caja para mostrar una sugerencia que muestre estos estadísticos. Por ejemplo, esta gráfica de caja del ritmo cardíaco en reposo muestra que la mediana del ritmo cardíaco es de 71. La mayoría de los sujetos tienen un ritmo cardíaco en reposo que está entre 64 y 80, pero algunos sujetos tienen ritmos cardíacos que son tan bajos como 48 y tan altos como 100.

Investigue cualquier característica sorpresiva o no deseada en la gráfica de caja. Por ejemplo, una gráfica de caja puede mostrar que la longitud mediana de las tablas de madera es mucho más pequeña que la longitud objetivo de 8 pies.

Nota

Dado que los cuartiles de la gráfica de caja son valores calculados, no pueden ser observaciones reales en su conjunto de datos. Para obtener información adicional sobre cómo interpretar los cuartiles, vaya a ¿Qué son cuartiles?. Para obtener información específica sobre cómo se calculan los cuartiles, vaya a Métodos y fórmulas para Resumen gráfico.

Tamaño de la muestra (n)

El tamaño de la muestra puede afectar la apariencia de la gráfica.

Por ejemplo, aunque estas gráficas de caja parecen ser muy diferentes, ambas se crearon utilizando muestras seleccionadas aleatoriamente a partir de la misma población.
n = 15
n = 500

Una gráfica de caja funciona mejor cuando el tamaño de la muestra es al menos de 20. Si el tamaño de la muestra es demasiado pequeño, los cuartiles y los valores atípicos que la gráfica de caja muestra pueden no ser significativos. Si el tamaño de la muestra es menor que 20, considere usar en su lugar una gráfica de valores individuales.

Paso 2: Buscar indicadores de datos inusuales o no normales

Los datos asimétricos indican que los datos podrían ser no normales. Los valores atípicos pueden indicar otras condiciones en sus datos.

Datos asimétricos

Cuando los datos son asimétricos, la mayoría de los datos se ubican en la parte superior o inferior de la gráfica. La asimetría indica que los datos pueden no estar distribuidos normalmente.

Estas gráficas de caja ilustran los datos asimétricos. La gráfica de caja con datos asimétricos hacia la derecha muestra tiempos de espera. La mayoría de los tiempos de espera son relativamente cortos y solo unos pocos tiempos de espera son largos. La gráfica de caja con datos asimétricos hacia la izquierda muestra datos de tiempo de falla. Unos pocos elementos fallan inmediatamente y muchos más fallan posteriormente.

Asimétrico hacia la derecha
Asimétrico hacia la izquierda

Si usted está en conocimiento de que sus datos no son naturalemente asimétricos, investigue las posibles causas. Si desea analizar los datos marcadamente asimétricos, lea el tema Consideraciones acerca de los datos para el análisis a fin de asegurarse de que pueda utilizar los datos que no sean normales.

Valores atípicos

Los valores atípicos, que son valores de datos que están muy alejados de otros valores de datos, pueden afectar fuertemente sus resultados. Frecuentemente, es más fácil identificar los valores atípicos en una gráfica de caja.

En una gráfica de caja, los valores atípicos se identifican con asteriscos (*).
Sugerencia

Mantenga el puntero sobre el valor atípico para identificar el punto de datos.

Intente identificar la causa de cualquier valor atípico. Corrija cualquier error de entrada de datos o de medición. Considere eliminar los valores de datos que estén asociados con eventos anormales y únicos (causas especiales). A continuación, repita el análisis.

Paso 3: Evaluar y comparar los grupos

Si su gráfica de caja tiene grupos, evalúe y compare el centro y la dispersión de los grupos.

Centros

Buscar diferencias entre los centros de los grupos.

Por ejemplo, esta gráfica de caja muestra el grosor de cable producido por cuatro proveedores. Los grosores medios de algunos grupos parecen ser diferentes.

Dispersiones

Buscar diferencias entre las dispersiones de los grupos.

Por ejemplo, esta gráfica de caja muestra los pesos de llenado de las cajas de cereales de cuatro líneas de producción. Los pesos medios de los grupos de cajas de cereales son similares, pero los pesos de algunos de los grupos son más variables que los otros.
Para determinar si una diferencia en la dispersión (varianza) es estadísticamente significativa, realice uno de los siguientes procedimientos:
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