¿Cómo se ubican los valores atípicos en un conjunto de datos?

Si el conjunto de datos se expresa visualmente en un gráfico, los valores atípicos se ubican “distantes” a los otros valores. Si, por ejemplo, la mayoría de los datos en un conjunto de datos formaran una línea recta, no se podría interpretar razonablemente que los valores atípicos fueran parte de esa línea.

¿Cómo identificar los valores atípicos?

Con frecuencia, la manera más fácil de identificar los valores atípicos es graficando los datos. En las gráficas de caja, Minitab usa un símbolo de asterisco (*) para identificar los valores atípicos. Estos valores atípicos son observaciones que están a por lo menos 1.5 veces el rango intercuartil (Q3 – Q1) del borde de la caja.

¿Qué es un valor atípico en estadística?

En estadística, un valor atípico es un dato que es considerablemente diferente a los otros datos de la muestra. Con frecuencia, los valores atípicos en un conjunto de datos pueden alertar a los estadísticos sobre las anormalidades experimentales o los errores en las mediciones tomadas, y debido a esto puede que los descarten del conjunto de datos.

¿Cuál es el valor atípico de 15?

Esto significa que 15 se considera un valor levemente atípico. Multiplica el rango intercuartil por 3. Suma el resultado al cuartil superior y réstalo del cuartil menor. Todo dato que quede fuera de estos valores es un valor muy atípico. Para el conjunto del ejemplo, esto quedaría así: 3 x 2 = 6. 3 – 6 = –3 y 5 + 6 = 11.

¿Cuál es la diferencia entre datos atípicos y datos cercanos a la media?

Los datos atípicos «pesan más» que los datos cercanos a la media. No considerar un dato extremo tiene mayores consecuencias en la estimación de la media que eliminar un datos de la región con mayor densidad. ¡Un solo valor es suficiente para influenciar enormemente la media del conjunto de datos!

¿Qué es un valor atípico?

¿Qué es un valor atípico? Un valor atípico es una observación extrañamente grande o pequeña. Los valores atípicos pueden tener un efecto desproporcionado en los resultados estadísticos, como la media, lo que puede conducir a interpretaciones engañosas.