Rango de muestra

Actualizado por ultima vez el 7 de octubre de 2021, por Luis Benites.

El rango de muestra es una forma popular y sencilla de comparar la variabilidad entre diferentes distribuciones de datos. Se basa en dos valores en un conjunto de datos: el máximo y el mínimo:

fórmula de rango de muestra

La fórmula para el rango de muestra es el valor más grande menos el valor más pequeño.


El rango de la muestra es una medida importante de la variabilidad de las variables continuas . Actúa como un estimador del rango en la población y también es la base para encontrar la desviación estándar de la población . El rango de la muestra siempre será más pequeño que el rango de la población, a menos que tenga la suerte de tener el valor máximo y el valor mínimo verdaderos en su muestra (en la vida real, esto rara vez sucede). Nunca puede ser mayor que el rango de población.

Desventajas del rango de muestra

El rango de muestra es útil para describir qué tan dispersos están sus datos. Sin embargo, generalmente no se considera una medida aceptable de dispersión , ya que subrepresentará constantemente el verdadero rango de población [1].

Al igual que la media de la muestra, el rango es sensible a los valores atípicos . En otras palabras, un valor extremo puede tener un efecto significativo en sus estadísticas; debe interpretar el rango de la muestra con precaución, teniendo en cuenta cualquier extremo en los datos de la muestra [2].

Ejemplos de rango de muestra

El rango de muestra de una variable depende de la escala de medición. Por ejemplo, el rango de muestra para el peso corporal humano se mide en libras y la altura se mide en pies/pulgadas o centímetros. Digamos que tomas una muestra de personas y encuentras que la persona más baja mide 130 cm y la más alta 173 cm:

  • Rango de altura = 173 cm – 130 cm = 43 cm.

Para el mismo grupo de personas, el peso más ligero podría ser de 100 libras y el más pesado de 201 libras:

  • Rango de peso = 201 libras – 100 libras = 101 libras.

Referencias

[1] Gerstman, B. Estadísticas resumidas .
[2] Resumen de datos: estadísticas descriptivas. Introducción .

Tengo una Maestría en Ciencias en Estadística Aplicada y he trabajado en algoritmos de aprendizaje automático para empresas profesionales tanto en el sector de la salud como en el comercio minorista.

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