¿Cómo se pueden comparar grupos de datos mediante diagramas de caja?

2 ¿Cómo crear diagramas de caja?

Para crear diagramas de caja, debe tener una variable numérica y una variable categórica que defina los grupos que desea comparar. Puede utilizar varias herramientas y software para generar diagramas de caja, como Excel, R, Python o calculadoras en línea. Por ejemplo, supongamos que tiene los siguientes datos sobre la estatura de los estudiantes en cuatro clases:

| Clase | Altura (cm) |

| Un | 170, 165, 172, 168, 174, 169, 167, 173, 171, 166 |

| B | 162, 164, 163, 161, 160, 159, 158, 157, 156, 155 |

| C | 175, 176, 177, 178, 179, 180, 181, 182, 183, 184 |

| D | 168, 170, 172, 174, 176, 178, 180, 182, 184, 186 |

Puede utilizar la función Diagrama de caja() en R para crear diagramas de caja para estos datos: Diagrama de caja(Altura ~ Clase, datos = estudiantes, xlab = "Clase", ylab = "Altura (cm)")

3 ¿Cómo interpretar los diagramas de caja?

Para interpretar los diagramas de caja, debe comparar las características de la caja y los bigotes en los grupos. Puedes analizar los diagramas de caja haciendo preguntas como: ¿qué grupo tiene la mediana más alta o más baja? La mediana es la línea dentro del cuadro que divide los datos en dos mitades iguales. Por ejemplo, la clase C tiene la altura media más alta (179,5 cm), mientras que la clase B tiene la altura mediana más baja (160,5 cm). También puede preguntar qué grupo tiene el IQR más grande o más pequeño. El IQR es la longitud de la caja que mide la variabilidad del 50% medio de los datos. En este caso, la clase D tiene el mayor IQR (9 cm), mientras que la clase B tiene el IQR más pequeño (3 cm). Además, puedes ver qué grupo tiene los bigotes más largos o más cortos. Los bigotes son líneas que se extienden desde la caja hasta los valores mínimo y máximo de los datos, o hasta 1,5 veces el IQR, lo que sea menor. Indican el rango de datos y la presencia de valores atípicos. En este ejemplo, la clase A tiene los bigotes más largos (8 cm), mientras que la clase B tiene los bigotes más cortos (2 cm). Por último, puedes preguntarte qué grupo tiene más o menos valores atípicos. Los valores atípicos son puntos que se encuentran más allá de los bigotes y muestran valores extremos de datos. Aquí, la clase D tiene la mayoría de los valores atípicos (2), mientras que las clases A y B no tienen valores atípicos.

4 ¿Cuáles son las ventajas y limitaciones de los diagramas de caja?

Los diagramas de caja son una forma sencilla y eficaz de comparar la distribución de una variable numérica en diferentes grupos o categorías. Pueden revelar la tendencia central, la variabilidad y los valores atípicos de los datos de cada grupo, así como la posible asimetría o asimetría. Los diagramas de caja tienen varias ventajas, como ser fáciles de crear e interpretar, ser capaces de manejar tamaños de muestra grandes o pequeños, mostrar varios grupos en la misma escala y ser resistentes a valores atípicos y extremos. Sin embargo, los diagramas de caja también tienen algunas limitaciones que debe tener en cuenta, como no mostrar la media o la moda de los datos, no mostrar la forma o la densidad de los datos, no mostrar valores individuales excepto los valores atípicos y, posiblemente, no ser adecuados para datos con distribuciones complejas o mixtas.