Calculadora de Estadística Descriptiva
Día a día
La mayoría de preguntas reales sobre un conjunto de datos se reducen a dos: ¿dónde está el centro y cuánto se dispersa? Esta calculadora responde a ambas a la vez. Pega números separados por comas, espacios o saltos de línea y obtendrás el recuento, la suma, tres medidas de tendencia central (media, mediana, moda), el resumen de cinco números (mín, Q1, mediana, Q3, máx), el rango intercuartílico, varianza y desviación estándar muestrales y poblacionales, medias geométrica y armónica cuando estén definidas, el coeficiente de variación y la asimetría muestral. Es el equivalente a varias llamadas a STDEV o QUARTILE en una hoja de cálculo, pero sin tener que elegir el nombre exacto de la función ni recordar si tu versión divide entre N o N − 1. Los cuartiles usan interpolación lineal (el método inclusivo estándar, equivalente al predeterminado de numpy y a QUARTILE.INC de Excel). Todos los cálculos se ejecutan localmente en tu navegador; no se sube ningún valor.
Tendencia central
Recuento (n)
10
Suma
159
Media
15.9
Mediana
15.5
Moda
4, 8, 16, 23 (×2)
Dispersión
Mín
4
Máx
42
Rango
38
Varianza (muestral)
132.3222
Varianza (poblac.)
119.09
Desv. típ. (muestral)
11.5031
Desv. típ. (poblac.)
10.9128
Coef. variación
72.35%
Cuartiles e IQR
Q1 (percentil 25)
8
Mediana (Q2)
15.5
Q3 (percentil 75)
21.25
IQR (Q3 − Q1)
13.25
Otras medidas
Media geométrica
12.4203
Media armónica
9.5018
Asimetría (muestral)
1.29
Las fórmulas muestrales se resaltan en verde — son el predeterminado para inferencia. El CV (coeficiente de variación) no tiene unidades, útil para comparar dispersión entre conjuntos con escalas distintas.
Cómo usar
- Pega los datos — sirven comas, espacios, puntos y coma o saltos de línea como separadores; los elementos no numéricos se ignoran.
- Mira el bloque de tendencia central (media, mediana, moda) para situar el centro de la distribución.
- Usa el bloque de dispersión (desviación estándar, varianza, rango, coeficiente de variación) para evaluar lo concentrados que están los datos alrededor de la media.
- Revisa el bloque de cuartiles para el resumen de cinco números; los valores fuera de Q1 − 1,5 × IQR o Q3 + 1,5 × IQR son candidatos a atípicos (regla de Tukey).
Preguntas frecuentes
- ¿Cuándo uso la desviación muestral y cuándo la poblacional?
- Usa la muestral (divide entre N − 1) cuando tus números son una muestra de una población mayor y quieres estimar su dispersión — es el predeterminado en hojas de cálculo, cursos de estadística y la mayoría de software científico. Usa la poblacional (divide entre N) solo cuando tus números son literalmente toda la población (p. ej., las notas de todos los alumnos de una clase que solo quieres describir, no inferir).
- ¿Por qué a veces dice 'sin moda'?
- Si cada valor aparece exactamente una vez, no existe un valor más frecuente, así que la calculadora indica 'sin moda'. Algunos manuales consideran que todos los valores son moda en ese caso, pero la convención 'sin moda' es más útil en la práctica.
- ¿Qué método de cuartiles usa esta herramienta?
- Interpolación lineal entre valores ordenados — la posición (N − 1) × q, también llamado método inclusivo o equivalente a las bisagras de Tukey. Coincide con el predeterminado de numpy.quantile y con QUARTILE.INC de Excel. Otras opciones (QUARTILE.EXC de Excel o el tipo 6 de R) pueden dar valores ligeramente distintos con muestras pequeñas.
- ¿Qué me dice el coeficiente de variación?
- Expresa la desviación estándar como porcentaje de la media, lo que permite comparar la dispersión entre conjuntos con unidades o escalas distintas. Un CV del 10 % en ventas mensuales describe la misma dispersión relativa que un CV del 10 % en pesos de piezas, aunque las desviaciones absolutas estén en unidades diferentes.
- ¿Por qué a veces se quedan en blanco la media geométrica y armónica?
- Ambas solo están definidas con todos los valores positivos — la geométrica multiplica los valores y la armónica usa sus recíprocos. Si hay ceros o negativos, esas celdas quedan en blanco en vez de mostrar un número engañoso.
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