¿Qué es boxplot?

Diagrama de Caja (Boxplot)

Un diagrama de caja (también conocido como diagrama de caja y bigotes) es una forma estandarizada de representar gráficamente una serie de datos basándose en un resumen de cinco números: el mínimo, el primer cuartil (Q1), la mediana, el tercer cuartil (Q3) y el máximo. Proporciona una visión general de la distribución de los datos, permitiendo identificar rápidamente la tendencia central, la dispersión y la simetría. También permite detectar valores atípicos.

Componentes Principales:

  • La Caja: Representa el rango intercuartílico (IQR), que es la diferencia entre el tercer cuartil (Q3) y el primer cuartil (Q1). El 50% central de los datos se encuentra dentro de la caja.

  • La Mediana: Se representa con una línea dentro de la caja. Indica el punto medio de los datos.

  • Los Bigotes: Se extienden desde los extremos de la caja hasta los valores más lejanos dentro de un rango definido. Típicamente, los bigotes se extienden hasta 1.5 veces el IQR desde los cuartiles.

  • Valores Atípicos (Outliers): Se representan como puntos individuales fuera de los bigotes. Estos valores están significativamente alejados del resto de los datos y pueden indicar errores de medición o casos inusuales.

Interpretación:

  • Un diagrama de caja simétrico (mediana centrada en la caja, bigotes de longitud similar) sugiere una distribución simétrica de los datos.
  • Una mediana desplazada hacia un lado de la caja y/o bigotes de longitudes diferentes sugieren una distribución asimétrica (sesgada).
  • La longitud de la caja (IQR) indica la variabilidad del 50% central de los datos.
  • Los valores atípicos indican valores extremos que merecen una investigación adicional.

Usos:

  • Comparación de distribuciones entre diferentes grupos de datos.
  • Identificación rápida de valores atípicos.
  • Visualización concisa de la dispersión y la tendencia central de los datos.

Ventajas:

  • Fácil de interpretar y entender.
  • Proporciona una visión general de la distribución de los datos.
  • Eficaz para comparar múltiples conjuntos de datos.

Desventajas:

  • No muestra la forma precisa de la distribución (por ejemplo, si es unimodal o bimodal).
  • Puede ocultar detalles importantes de los datos.