Tus datos
Pega una tabla directamente desde Excel o Google Sheets, o suelta un archivo CSV. No se sube nada: todo el cálculo ocurre dentro de esta pestaña del navegador.
CSV, TSV o texto plano. Los archivos guardados en windows-1251 se detectan y se releen automáticamente, así los encabezados no se convierten en caracteres raros.
Opciones de lectura
Columnas
Resultado
Guardar y compartir
La biblioteca de dibujo se descarga solo al pulsar el botón y solo en esta página.
Esta página no tiene parte de servidor en absoluto. La tabla que pegas la procesa JavaScript dentro de tu propio navegador, el gráfico se dibuja en un elemento canvas de tu máquina y el archivo de exportación se arma localmente. Nada se sube, se almacena ni se escribe en ningún registro. Puedes desconectar la red después de cargar la página y todo seguirá funcionando: es la forma más sencilla de comprobarlo tú mismo.
Datos y límites del método
| Regla del IQR | Fuera de Q1 − 1,5·IQR o Q3 + 1,5·IQR |
|---|---|
| Umbral extremo | Fuera de 3·IQR, marcado aparte como extremo |
| Regla de la z | z absoluta mayor que 3, calculada con la desviación estándar muestral |
| Robustez | El IQR no se ve afectado por los propios atípicos; la z sí |
| Salida por fila | Valor, puntuación z y qué regla o reglas la marcaron |
| Filas mínimas | 4 |
Cuándo induce a error
- Ninguna regla sabe si un valor es erróneo. Una venta récord genuina y una coma decimal mal puesta son idénticas para ambas. La detección es donde empieza la investigación, no donde termina.
- La regla de la z se autoderrota en muestras pequeñas. Con 20 filas la z máxima posible es de unos 4,2, y un atípico severo infla la desviación estándar lo suficiente para esconderse a sí mismo: un fenómeno llamado enmascaramiento.
- El multiplicador 1,5 marca alrededor del 0,7 % de las observaciones incluso en datos perfectamente normales. En una columna de 10 000 filas espera unos setenta puntos fuera de las vallas sin que nada vaya mal.
- Ambas reglas suponen una única población. Si tu columna mezcla facturas minoristas y mayoristas, las mayoristas se marcarán como atípicas cuando el problema real es que se juntaron dos grupos.
Cómo se calcula
La regla del IQR construye vallas en Q1 − 1,5·IQR y Q3 + 1,5·IQR. Como los cuartiles son posicionales, las vallas no se mueven cuando un atípico se vuelve más extremo: un valor diez veces demasiado grande se detecta con la misma fiabilidad que uno el doble de grande.
La regla de la z mide cada valor en desviaciones estándar respecto a la media y marca todo lo que pase de tres. Ambos ingredientes están a su vez distorsionados por los atípicos, que es justo la debilidad que la regla del IQR no comparte, y la razón de ejecutar las dos en lugar de una.
Un tercer umbral en 3·IQR marca los atípicos extremos por separado. La distinción es práctica: un valor apenas pasada la valla resulta a menudo legítimo, mientras que uno más allá de tres rangos intercuartílicos suele ser o un error o un tipo de evento completamente distinto.
Cada fila marcada se lista con su posición en el archivo para que puedas volver y mirarla. La exportación contiene todas las filas con sus puntuaciones z y una columna de marca, así que la decisión sobre qué hacer con ellas sigue siendo tuya y no se aplica en silencio.
Preguntas y respuestas
¿Debo eliminar los atípicos?
No automáticamente. Borrar valores porque resultan incómodos es la forma en que los análisis se tuercen. Investiga primero: un error se corrige, un evento extremo genuino se reporta y una población mezclada se separa en grupos.
Las dos reglas discrepan. ¿A cuál hago caso?
Prefiere la del IQR cuando entren en conflicto, porque no la distorsionan los propios atípicos. La regla de la z resulta más útil como medida de cuán extremo es un valor que como detector.
¿Por qué no se marcó nada si veo un atípico evidente?
Probablemente enmascaramiento: con pocas filas, un valor extremo infla la desviación estándar lo bastante para mantener su propia z por debajo de 3. Comprueba si la regla del IQR lo detectó; normalmente lo hace.
¿Cuántos atípicos son demasiados?
Más de un 2–3 % de tus filas sugiere que las reglas no detectan anomalías sino que describen una distribución sesgada. Comprueba la normalidad: en datos sesgados las vallas marcan una cola entera.
¿Se suben mis datos?
No. Ambas reglas se ejecutan enteramente en tu navegador.