Diagrama de Caja

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¿Qué es un Diagrama de Caja?

Un diagrama de caja (también llamado diagrama de caja y bigotes) resume un conjunto de datos usando cinco estadísticas: mínimo, primer cuartil (Q1), mediana, tercer cuartil (Q3) y máximo. Muestra cómo se distribuyen los datos — su dispersión, asimetría y tendencia central — en un único visual compacto. Úsalo cuando necesites comparar distribuciones entre grupos o detectar valores atípicos que un simple promedio ocultaría.

Características Principales

1

Cálculo automático desde valores brutos

Pega números sin procesar y el gráfico calcula cuartiles, mediana y bigotes automáticamente — sin estadísticas manuales.

2

Bigotes Tukey o mín/máx

Elige bigotes Tukey (1,5 × IQR) para detección estándar de valores atípicos, o bigotes mín/máx para mostrar el rango completo de datos.

3

Visualización de valores atípicos

Los valores atípicos se grafican individualmente más allá de los bigotes, para que los valores extremos sean visibles sin distorsionar la caja.

4

Marcador de media superpuesto

Muestra opcionalmente la media junto a la mediana para destacar la asimetría en tu distribución.

5

Comparación de múltiples grupos

Agrega varias categorías en paralelo para comparar distribuciones entre departamentos, cohortes o períodos de tiempo de un vistazo.

6

Diseño horizontal o vertical

Cambia la orientación para adaptarla a tu presentación o informe — vertical para grupos de series temporales, horizontal para etiquetas largas.

Ideal Para

Comparar distribuciones de calificaciones entre aulas o escuelas
Analizar rangos salariales por departamento o nivel de puesto
Control de calidad y monitoreo de procesos de fabricación
Comparación de resultados de ensayos clínicos entre grupos de tratamiento
Datos de rendimiento deportivo entre equipos o temporadas
Distribuciones de respuestas de encuestas con preguntas de escala Likert

Cuándo Usarlo

  • Cuando necesitas mostrar la dispersión de datos, no solo un promedio o total
  • Cuando comparas distribuciones de dos o más grupos en paralelo
  • Cuando los valores atípicos son significativos y no deben ocultarse en un agregado
  • Cuando tu conjunto de datos tiene al menos 5-10 valores por grupo para que los cuartiles sean significativos
  • Cuando necesitas revelar asimetría en tus datos
  • Cuando los histogramas en paralelo serían demasiado recargados para tu audiencia

Errores Comunes

  • !
    Usar un diagrama de caja con menos de 5 puntos de datos por grupo — los cuartiles pierden fiabilidad con muestras pequeñas
  • !
    Olvidar etiquetar los ejes con unidades, dejando a los lectores sin saber qué representan los valores
  • !
    Elegir bigotes mín/máx cuando unos pocos valores extremos los estiran tanto que ocultan la caja
  • !
    Comparar grupos con tamaños de muestra muy diferentes sin indicar la diferencia a los lectores
  • !
    Usar un gráfico de barras cuando quieres mostrar distribución, no solo la media
  • !
    Tratar los valores atípicos como errores a eliminar en lugar de investigar su causa

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