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Calculadora de Estadísticas

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Guía

Calculadora de Estadísticas

Calcule estadísticas descriptivas completas para cualquier conjunto de datos. Pegue o escriba una lista de números y obtenga instantáneamente la media, mediana, moda, desviación estándar, varianza, cuartiles, asimetría, curtosis y más. Incluye una visualización de histograma, tabla de distribución de frecuencias, resumen de cinco números y la opción de alternar entre cálculos de población y muestra. Exporte sus resultados como CSV.

Cómo Usar

Ingrese o pegue sus números en el área de texto. La calculadora detecta automáticamente delimitadores, incluyendo comas, espacios, saltos de línea, punto y coma y tabulaciones, por lo que puede pegar directamente desde hojas de cálculo o archivos CSV. Alterna entre el modo de población y muestra para ajustar los cálculos de varianza y desviación estándar. Todas las estadísticas se actualizan en tiempo real. Utilice el histograma para visualizar la distribución y exporte todo como CSV para un análisis posterior.

Características

Estadísticas Descriptivas Completas – Conteo, suma, media, mediana, moda(s), rango, mínimo, máximo, cuartiles, IQR, varianza, desviación estándar, error estándar, coeficiente de variación
Medidas Avanzadas – Asimetría y curtosis para el análisis de la forma de la distribución
Alternar Población vs Muestra – Cambie entre cálculos de población (dividir por n) y muestra (dividir por n-1) para varianza y desviación estándar
Visualización de Histograma – Gráfico de barras basado en lienzo con cálculo automático de intervalos utilizando la regla de Sturges
Distribución de Frecuencia – Tabla que muestra cada valor único y su conteo
Resumen de cinco números – Mínimo, Q1, mediana, Q3, máximo de un vistazo
Detectar Delimitadores Automáticamente – Pegar desde hojas de cálculo, archivos CSV o listas de texto sin formato
Exportación CSV – Descargue todas las estadísticas calculadas como un archivo CSV

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 Preguntas frecuentes

¿Cuál es la diferencia entre la desviación estándar de la población y la de la muestra?

La desviación estándar de la población divide la suma de las desviaciones cuadradas entre n (el recuento total), mientras que la desviación estándar de la muestra divide entre n-1. La corrección n-1, llamada corrección de Bessel, tiene en cuenta el hecho de que una muestra subestima la variabilidad real de la población. Utilice la población cuando sus datos incluyan a todos los miembros del grupo que está analizando. Utilice la muestra cuando sus datos sean un subconjunto extraído de una población más grande. Para la mayoría de los conjuntos de datos del mundo real donde se trabaja con una muestra, n-1 es la opción correcta.
¿Qué le dicen la asimetría y la curtosis sobre los datos?

La asimetría mide la asimetría de una distribución. Una asimetría de 0 significa que los datos son simétricos. Una asimetría positiva significa que la cola derecha es más larga (datos sesgados a la derecha), mientras que una asimetría negativa significa que la cola izquierda es más larga. La curtosis mide cuán pesadas son las colas en comparación con una distribución normal. Una distribución normal tiene una curtosis de 3 (exceso de curtosis de 0). Una curtosis más alta significa colas más pesadas y más valores atípicos. Estas medidas le ayudan a comprender la forma de sus datos más allá de lo que revelan la media y la desviación estándar.
¿Cómo se calculan los cuartiles?

Los cuartiles dividen los datos ordenados en cuatro partes iguales. El Q1 (percentil 25) es la mediana de la mitad inferior, el Q2 (percentil 50) es la mediana general y el Q3 (percentil 75) es la mediana de la mitad superior. El rango intercuartílico (IQR) es Q3 menos Q1 y representa el 50% central de los datos. El IQR es útil para identificar valores atípicos: los valores por debajo de Q1 menos 1.5 veces el IQR o por encima de Q3 más 1.5 veces el IQR se consideran típicamente valores atípicos. Esta calculadora utiliza el método inclusivo para el cálculo de cuartiles.
¿Qué es el coeficiente de variación y cuándo debo usarlo?

El coeficiente de variación (CV) es la desviación estándar dividida por la media, expresada como un porcentaje. Mide la variabilidad relativa, lo que lo hace útil para comparar la dispersión de conjuntos de datos con diferentes unidades o medias muy diferentes. Por ejemplo, comparar la variabilidad de las alturas (medidas en centímetros) con los pesos (medidos en kilogramos) no tiene sentido usando solo la desviación estándar, pero el CV permite una comparación justa. Un CV por debajo del 15% generalmente indica baja variabilidad, mientras que por encima del 30% sugiere alta variabilidad.