Hortalizas

Medidas de posición no central

Los cuantiles 0.25, 0.50 y 0.75 de la distribución normal. Más conocidos como los cuartiles Q_1, Q_2 y Q_3, dividen la distribución en cuatro bloques, cada uno de los cuales contiene el 25% de los datos.

En estadística descriptiva, las medidas de posición no central permiten conocer otros puntos característicos de la distribución que no son los valores centrales. Entre las medidas de posición no central más importantes están los cuantiles.

El término cuantil fue usado por primera vez por Kendall en 1940. El cuantil de orden p de una distribución (con 0 < p < 1) es el valor de la variable que marca un corte de modo que una proporción p de valores de la población es menor o igual que . Por ejemplo, el cuantil de orden 0.36 dejaría un 36% de valores por debajo y el cuantil de orden 0.50 se corresponde con la medianade la distribución.

Los cuantiles suelen usarse por grupos que dividen la distribución en partes iguales; entendidas estas como intervalos que comprenden la misma proporción de valores. Los más usados son:

• Los Cuartiles, que dividen a la distribución en cuatro partes (corresponden a los cuantiles 0.25, 0.50 y 0.75);

• Los Quintiles, que dividen a la distribución en cinco partes (corresponden a los cuantiles 0.20, 0.40, 0.60 y 0.80) ;

• Los Deciles, que dividen a la distribución en diez partes;

• Los Percentiles, que dividen a la distribución en cien partes.

En el cálculo de cuantiles con distribuciones de variable continua (por ejemplo, con datos agrupados) puede conseguirse fácilmente que las partes en que se divide la distribución sean exactamente iguales. Sin embargo, en las distribuciones de variable discreta (como el caso de datos aislados) debemos conformarnos con que estas partes sean aproximadamente iguales. Por desgracia, no hay consenso sobre la forma en que realizar esta aproximación, existiendo en la literatura científica nueve métodos diferentes, que conducen a resultados diferentes. Por ello, al calcular cualquier cuantil de datos no agrupados por medio de calculadora, software o manualmente, es básico el saber e indicar el método utilizado.

La función que a cada p le asigna el punto de corte , es decir, el valor del cuantil de orden p, se denomina función cuantil.

Índice

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• 1 Cálculo de cuartiles de datos agrupados en intervalos

• 2 Cuartiles destacados

o 2.1 Cuartiles

o 2.2 Percentiles

• 3 Cálculos con ordenador

o 3.1 Con paquetes de software estadístico

o 3.2 Con software matemático de propósito general

• 4 Referencias

• 5 Véase también

[editar]Cálculo de cuartiles de datos agrupados en intervalos

Calcularemos el cuantil de orden 0.30 de la edad de la población de una aldea resumida en la tabla:

Edad de la población habitantes frecuencia acumulada

0-20 9 9

20-40 18 27

40-60 26 53

60-80 7 60

80-100 4 64

Nuestro primer paso será hallar el intervalo en que se encuentra nuestro cuantil: De un total de 64 datos, el cuantil 0.30 ocupará la posición np=64×0.3=19.2. Observamos en la columna de frecuencias acumuladas que este valor, por estar comprendido entre 9 y 27, corresponde al intervalo 20-40.

Dentro de este intervalo, seleccionaremos el valor de nuestro cuantil por simple interpolación lineal. Para ello, siguiendo las indicaciones del gráfico, sólo será necesario hacer una regla de tres.

Observamos en la figura dos triángulos semejantes: OAB y OCD. El cuantil buscado corresponderá a la abscisa 20+x. Razonando por semejanza, OB=x es a AB=10.2, como OD=20 es aCD=18. Despejando obtenemos x=11.33, luego el cuantil buscado es a 20+x=31.33.

[editar]Cuartiles destacados

[editar]Cuartiles

Los cuartiles son los tres valores que dividen al conjunto de datos ordenados en cuatro partes porcentualmente iguales. Aparecen citados en la literatura científica por primera vez en 1879 por D. McAlister.1

La diferencia entre el tercer cuartil y el primero se conoce como rango intercuartílico. Se representa gráficamente como la anchura de las cajas en los llamados diagramas de cajas.

Dada una serie de valores X1,X2,X3 ...Xn ordenados en forma creciente, podemos pensar que su cálculo podría efectuarse:

• Primer cuartil (Q1) como la mediana de la primera mitad de valores;

• Segundo cuartil (Q2) como la propia mediana de la serie;

• Tercer cuartil (Q3) como la mediana de la segunda mitad de valores.

Pero esto conduce a distintos métodos de cálculo de los cuartiles primero (resp. tercero) según la propia mediana se incluya o excluya en la serie de la primera (resp. segunda) mitad de valores.

Cálculo con datos no Agrupados

No hay uniformidad sobre su cálculo. en la bibliografía se encuentran hasta cinco métodos que dan resultados diferentes.2 Uno de los métodos es el siguiente: dados n datos ordenados,

• El primer cuartil:

(n+3)/4

• Para el tercer cuartil

(3n+1)/4

[editar]Percentiles

Se representan con la letra P. Para el percentil i-ésimo, donde la i toma valores del 1 al 99. El i % de la muestra son valores menores que él y el 100-i % restante son mayores.

Aparecen citados en la literatura científica por primera vez por Francis Galton en 18853

• P25 = Q1.

• P50 = Q2 = mediana.

• P75 = Q3.

Cálculo con datos no Agrupados

Un método para calcular un percentil sería el siguiente: Calculamos donde n es el número de elementos de la muestra e i el percentil. El resultado de realizar esta operación da como resultado un número real con parte entera E y parte decimal D. Teniendo en cuenta estos 2 valores, aplicamos la siguiente función:

El resultado de esta última operación es el valor del percentil pedido.

Ejemplo en Youtube : http://www.youtube.com/watch?v=Ww0tPH_-31w

[editar]Cálculos con ordenador

[editar]Con paquetes de software estadístico

Hay varios métodos, que conducen a resultados distintos, para estimar el valor de los cuantiles.4 La batería completa de nueve métodos está disponible en el lenguaje de programación R;5 SAS incluye cinco de los métodos citados; STAT, cuatro. A diferencia de estos, software de propósito general como Microsoft Excel incluye sólo uno de los métodos.

[editar]Con software matemático de propósito general

Citaremos en este caso el uso de Scilab, Matlab y Excel.

Percentiles

En Scilab,

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