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
Cálculo automático desde valores brutos
Pega números sin procesar y el gráfico calcula cuartiles, mediana y bigotes automáticamente — sin estadísticas manuales.
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.
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.
Marcador de media superpuesto
Muestra opcionalmente la media junto a la mediana para destacar la asimetría en tu distribución.
Comparación de múltiples grupos
Agrega varias categorías en paralelo para comparar distribuciones entre departamentos, cohortes o períodos de tiempo de un vistazo.
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
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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