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Página del Colegio de Matemáticas del Plantel 8 de la ENP-UNAM Estadística para interpretar grandes cantidades de datos Autor: Dr. José Manuel Becerra Espinosa

Y así sucesivamente hasta:

99
ó : 100 é ó
99

Y se identifican en la serie de datos ordenados qué valor le corresponde a cada uno de ellos.

Ejemplo:
A continuación se presentan las edades de 25 pacientes que ingresan en una sala de espera de un hospital
a una determinada hora:
4, 24, 35, 2, 8, 17, 19, 7, 12, 33, 14, 37, 7, 14, 18, 31, 28, 18, 6, 36, 41, 9, 7, 27, 30

Primero se deben ordenar los datos de manera creciente:
2, 4, 6, 7, 7, 7, 8, 9, 12, 14, 14, 17, 18, 18, 19, 24, 27, 28, 30, 31, 33, 35, 36, 37, 41

Nombrando las posiciones:

Posición 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
Dato 2 4 6 7 7 7 8 9 12 14 14 17 18 18 19 24 27 28 30 31 33 35 36 37 41

Calculando las posiciones para los cuartiles:

25
ó : = 4 = 6.25
1
4

2 2(25)
ó : 4 = 4 = 12.5
2

3 3(25)
ó : = = 18.75
3
4 4

Cuando la ubicación del cuartil no corresponde a un valor exacto, se realiza el promedio de los dos valores
entre los cuales se encontraría el cuartil que se está calculando.

La posición del primer cuartil dio 6.25. Esto significa que se encuentra ubicado entre la sexta y la
1
1
séptima observación, entonces resulta de hacer el promedio de estas dos observaciones:
1

7 + 8
= 2 = 7.5 ñ
1

La posición de dio 12.5. Esto significa que se encuentra ubicado entre la doceava y la treceava
2
2
observación, entonces resulta de hacer el promedio de estas dos observaciones:
2

17 + 18
= 2 = 17.5 ñ
2

De la misma manera se procede para el tercer cuartil , que en este caso se considera el promedio
3
entre la decimoctava y decimonovena observación:

28 + 30
= = 29 ñ
3
2

Ahora, se calculan las posiciones para los deciles:

25
ó : = = 2.5
1
10 10
28