Cómo calcular el rango: una guía práctica para obtener la amplitud de tus datos estadísticos

Mariam Letizia Reyes Rey enero 29, 2023 6 min de lectura

Si eres estudiante o profesional de la estadística, seguramente has oído hablar del rango. Pero, ¿sabes realmente qué es y cómo se calcula? En este artículo, te explicaremos todo lo que necesitas saber sobre el rango: desde su definición y cálculo hasta su interpretación y errores comunes al calcularlo. Además, te mostraremos algunos ejemplos prácticos para que puedas aplicar lo aprendido en tus propios análisis de datos.

¿Qué es el rango?

Definición y concepto

El rango es una medida de dispersión que indica la amplitud de los datos de una muestra o población. Se define como la diferencia entre el valor máximo y el valor mínimo de la muestra.

En otras palabras, el rango nos permite conocer cuánto varían los datos de una muestra o población. Por ejemplo, si estamos analizando la estatura de un grupo de personas y el rango es de 20 cm, significa que la diferencia entre la persona más alta y la más baja es de 20 cm.

Cálculo del rango en datos no agrupados

En datos no agrupados, el cálculo del rango es muy sencillo. Solo necesitamos identificar el valor máximo y el valor mínimo de la muestra y restarlos entre sí.

Para calcular el rango, utilizamos la siguiente fórmula:

Rango = Valor máximo – Valor mínimo

Por ejemplo, si tenemos los siguientes datos de estatura en cm: 160, 170, 165, 155, 180, el valor máximo es 180 y el valor mínimo es 155. Por lo tanto, el rango es:

Rango = 180 – 155 = 25 cm

Cálculo del rango en datos agrupados

En datos agrupados, el cálculo del rango es un poco más complejo. Primero debemos identificar los límites de cada intervalo y luego calcular el rango como la diferencia entre el límite superior del último intervalo y el límite inferior del primer intervalo.

Para calcular el rango en datos agrupados, utilizamos la siguiente fórmula:

Rango = Límite superior del último intervalo – Límite inferior del primer intervalo

Por ejemplo, si tenemos los siguientes datos de edad agrupados en intervalos de 10 años:

Los límites de cada intervalo serían:

10 – 19: Límite inferior = 10, Límite superior = 19
20 – 29: Límite inferior = 20, Límite superior = 29
30 – 39: Límite inferior = 30, Límite superior = 39
40 – 49: Límite inferior = 40, Límite superior = 49

Por lo tanto, el rango sería:

Rango = 49 Р10 = 39 a̱os

¿Para qué sirve el rango?

Uso del rango en estadística descriptiva

El rango es una medida de dispersión muy útil en estadística descriptiva, ya que nos permite conocer la amplitud de los datos de una muestra o población. Al conocer el rango, podemos tener una idea de cuánto varían los datos y qué tan dispersos están.

Aplicaciones prácticas del rango

El rango tiene múltiples aplicaciones prácticas en diversos campos, como la medicina, la ingeniería o la economía. Por ejemplo, en medicina se puede utilizar el rango para analizar la variabilidad en los resultados de un tratamiento, mientras que en ingeniería se puede utilizar para analizar la variabilidad en la resistencia de materiales.

¿Cómo interpretar el rango?

Análisis de la amplitud y dispersión de los datos

La interpretación del rango depende del contexto en el que se esté utilizando. En general, un rango alto indica que los datos están muy dispersos, mientras que un rango bajo indica que los datos están muy concentrados.

Por ejemplo, si estamos analizando la duración de las llamadas telefónicas en una empresa y el rango es de 10 minutos, significa que hay una gran variabilidad en la duración de las llamadas. Por el contrario, si el rango es de 1 minuto, significa que la duración de las llamadas es muy similar entre sí.

Relación del rango con otras medidas de dispersión

El rango es una medida de dispersión muy básica y no nos da información detallada sobre la distribución de los datos. Por lo tanto, es recomendable utilizar otras medidas de dispersión, como la desviación estándar o el coeficiente de variación, para obtener una visión más completa de los datos.

Errores comunes al calcular el rango

Confusión con el rango intercuartílico

Es común confundir el rango con el rango intercuartílico, que es otra medida de dispersión utilizada en estadística descriptiva. El rango intercuartílico se calcula como la diferencia entre el tercer y el primer cuartil de la muestra.

Uso incorrecto de los datos extremos

Es importante tener en cuenta que el rango puede ser muy sensible a los datos extremos. Por lo tanto, es recomendable analizar los datos extremos por separado y, si es necesario, eliminarlos antes de calcular el rango.

Ejemplos de cálculo del rango

1. Tenemos los siguientes datos de temperatura en grados Celsius: 10, 12, 15, 18, 20. ¿Cuál es el rango?
Rango = 20 – 10 = 10 grados Celsius

2. Tenemos los siguientes datos de ingresos mensuales en miles de pesos: 10, 15, 20, 25, 30, 35. ¿Cuál es el rango?
Rango = 35 – 10 = 25 miles de pesos

Conclusión

El rango es una medida de dispersión muy sencilla y útil en estadística descriptiva. Nos permite conocer la amplitud de los datos de una muestra o población y analizar su dispersión. Sin embargo, es importante tener en cuenta que el rango puede ser muy sensible a los datos extremos y que es recomendable utilizar otras medidas de dispersión para obtener una visión más completa de los datos.

Preguntas frecuentes

¿El rango puede ser un valor negativo?

No, el rango siempre será un valor positivo o cero.

¿Cómo afectan los datos extremos al cálculo del rango?

Los datos extremos pueden afectar significativamente el cálculo del rango, ya que este se basa en el valor máximo y mínimo de la muestra. Si existen datos extremos, es recomendable analizarlos por separado y, si es necesario, eliminarlos antes de calcular el rango.

¿Para qué tipo de datos es más útil el rango?

El rango es útil para cualquier tipo de datos numéricos, tanto en datos no agrupados como agrupados.

¿Existe algún software que calcule el rango automáticamente?

Sí, la mayoría de los programas estadísticos, como Excel, SPSS o R, tienen funciones para calcular el rango automáticamente.