El Box Plot nos permite identificar la mediana, la dispersión y los outliers, facilitando el análisis de la distribución y la comparación entre grupos.
El Box Plot nos permite identificar la mediana, la dispersión y los outliers, facilitando el análisis de la distribución y la comparación entre grupos.
¡Hola Estudiante, espero que estés bien!
Entiendo que estás analizando boxplots comparativos y quieres asegurarte de entender correctamente cómo interpretar la información que proporcionan. Vamos a repasar las afirmaciones basadas en los boxplots de las dos sucursales:
Afirmación A: "El 50% de los clientes de la Sucursal A esperan entre 5 y 15 minutos." Esta afirmación es correcta porque el 50% de los datos se encuentran entre el primer cuartil (Q1) y el tercer cuartil (Q3), que son 5 y 15 minutos respectivamente.
Afirmación B: "Es más probable experimentar un tiempo de espera extremadamente largo (más de 30 minutos) en la Sucursal B." Esto es correcto, ya que se mencionan outliers más allá de los 30 minutos en la Sucursal B, lo que indica la presencia de tiempos de espera más largos.
Afirmación C: "El tiempo de espera promedio en la Sucursal B es mayor que en la Sucursal A." Esta es la afirmación incorrecta. Aunque la mediana de la Sucursal B es mayor que la de la Sucursal A, el promedio no necesariamente es mayor, especialmente considerando los outliers que pueden afectar el promedio de manera significativa.
Afirmación D: "La Sucursal B tiene mayor variabilidad en los tiempos de espera que la Sucursal A." Esto es correcto, ya que la distancia entre los bigotes y la presencia de outliers en la Sucursal B indican una mayor dispersión en los datos.
Espero que esta explicación te ayude a entender mejor cómo interpretar los boxplots y las afirmaciones relacionadas. ¡Espero haber ayudado y buenos estudios!