Cuartiles y curtosis en Google Sheets

Cuando ya conoces la media, la mediana, la moda y la dispersión de tus datos, el siguiente paso es ubicarlos con precisión. Aquí entran los cuartiles y percentiles, dos herramientas que te permiten saber exactamente dónde cae cada valor dentro de tu conjunto y son clave si trabajas con análisis de datos en Google Sheets.

Imagina que tienes 500 candidatos para un puesto en Platzi. No te interesan todos, solo el 10% más alto o quienes están por encima de la media. Para eso sirven estas medidas de posición.

¿Qué son los cuartiles y cómo se relacionan con los percentiles?

Los cuartiles dividen tus datos en cuatro partes iguales y se conectan directamente con los percentiles, que los expresan en una escala de 100.

• Cuartil 1 (Q1): equivale al percentil 25. Por debajo de este valor está el 25% de los datos.
• Cuartil 2 (Q2): equivale al percentil 50 y coincide con la mediana.
• Cuartil 3 (Q3): equivale al percentil 75. Por debajo está el 75% de los datos.
• Cuartil 4: sería el 100%, es decir, el valor máximo, por eso no se reporta como tal [03:00].

¿Cuál es la diferencia entre cuartil y percentil? El cuartil divide los datos en cuatro bloques (25%, 50%, 75%) y el percentil los divide en cien partes. Q1 es el percentil 25, Q2 el 50 y Q3 el 75.

¿Cómo calcular cuartiles en Google Sheets?

Usando los datos de tiempo en celular, la fórmula es directa con la función CUARTIL. Selecciona el rango y luego indica qué cuartil quieres:

• =CUARTIL(rango, 1) para Q1, que arrojó 4.1 horas.
• =CUARTIL(rango, 2) para Q2, que coincide con la mediana de 5.15 horas [05:30].
• =CUARTIL(rango, 3) para Q3, el corte donde cae el 75% de los datos.

Un buen control es verificar que el cuartil 2 coincida con la mediana calculada por separado. Si no coincide, algo está mal en tu rango.

¿Qué es el sesgo y cómo interpretar la asimetría de los datos?

El sesgo o coeficiente de asimetría te dice hacia qué lado están cargados tus datos respecto a una campana ideal.

• Sesgo positivo: los datos se inclinan hacia la derecha.
• Sesgo negativo: los datos se inclinan hacia la izquierda.
• Sesgo cero: distribución perfectamente simétrica, algo que solo ocurre en escenarios ideales.

En Google Sheets buscas la función coeficiente de asimetría, seleccionas tus datos y listo. Para el tiempo en celular el resultado fue 0.11, un valor muy cercano a cero, lo que indica una distribución bastante balanceada con una ligera carga hacia un lado [07:00].

¿Qué significa un sesgo de 0.11? Que los datos están casi simétricos, con una mínima inclinación. No representa un problema de distribución y permite seguir usando análisis estadísticos estándar.

¿Qué es la curtosis y para qué sirve en estadística?

La curtosis mide qué tan picuda o aplanada es tu distribución comparada con una campana normal. No habla del lado, sino de la altura.

Tipos de curtosis que debes conocer

• Leptocúrtica: distribución picuda, con curtosis mayor que cero.
• Mesocúrtica: distribución normal, curtosis igual a cero.
• Platicúrtica: distribución aplanada, curtosis menor que cero.

En Google Sheets escribes =CURTOSIS(rango) y obtienes el valor. Para el tiempo en celular el resultado fue -0.7, lo que indica una distribución platicúrtica, ligeramente más aplanada que la normal [08:30].

¿Qué indica una curtosis negativa? Que tu distribución es más plana que la campana normal, con valores más dispersos y menos concentración en el centro.

Con cuartiles, percentiles, sesgo y curtosis ya tienes el panorama completo de tus datos: dónde está cada valor, hacia dónde se inclinan y qué forma tiene la distribución. El siguiente paso es dar el salto de describir lo que ya pasó a predecir lo que podría ocurrir, y ahí la estadística se conecta con la probabilidad.

¿Qué tipo de distribución te ha salido en tus propios análisis? Cuéntame en los comentarios.