Calculadora de rango estadístico: el recorrido de tus datos al instante
Calcula el rango (o recorrido) de un conjunto de datos: valor máximo menos valor mínimo, junto con el mínimo, el máximo, el rango medio y el número de datos.
Cómo funciona
Rango = valor máximo − valor mínimo · Rango medio = (máximo + mínimo) ÷ 2
El rango, también llamado recorrido o amplitud, es la medida de dispersión más sencilla que existe: restas el dato más pequeño al más grande. Se lee rápido, pero es frágil, porque solo toma en cuenta los dos valores extremos e ignora todo lo que hay entre ellos; basta un dato atípico para inflarlo. Junto al rango verás el rango medio, que es el promedio del mínimo y el máximo y marca el centro de ese intervalo, aunque también se deja arrastrar por los extremos.
Ejemplo resuelto
Sofía anotó los minutos que tardó en llegar a la escuela durante seis días: 12, 5, 22, 30, 7 y 18. El dato más pequeño es 5 y el más grande es 30, así que el rango es 30 − 5 = 25 minutos. El rango medio es (30 + 5) ÷ 2 = 17.5 minutos.
Fuentes: Range (statistics) — Wikipedia
Preguntas frecuentes
¿Cómo se calcula el rango en estadística?
Ordena los datos o simplemente ubica el mayor y el menor, y réstalos: rango = máximo − mínimo. Si tus datos van de 5 a 30, el rango es 25.
¿Por qué el rango es una medida de dispersión débil?
Porque depende solo de los dos valores extremos: un único dato muy alto o muy bajo lo distorsiona por completo y no dice nada de cómo se reparte el resto de los datos. El rango intercuartílico y la desviación estándar dan una imagen más robusta.
¿Qué es el rango medio?
Es el punto exacto a la mitad entre el mínimo y el máximo, y se obtiene promediándolos. Sirve como estimación rápida del centro, pero igual que el rango es muy sensible a los datos atípicos, por eso casi no se usa como medida principal de tendencia central.
¿El rango puede ser cero?
Sí. Si todos los datos son iguales, el máximo coincide con el mínimo y el rango vale 0, lo que significa que no hay ninguna dispersión.
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Herramienta con fines educativos: revisa los supuestos (tamaño de la muestra, distribución) antes de usar estadísticas para tomar decisiones reales.