El Box Plot muestra mediana, cuartiles y outliers, ayudando a interpretar dispersión y asimetría.
El Box Plot muestra mediana, cuartiles y outliers, ayudando a interpretar dispersión y asimetría.
¡Hola Estudiante, espero que estés bien!
Parece que estás explorando cómo los Box Plots pueden ayudarte a visualizar y entender mejor tus datos. Como mencionaste, los Box Plots son una herramienta poderosa para interpretar la dispersión y la asimetría de un conjunto de datos, así como para identificar valores atípicos.
Un ejemplo práctico de cómo usar un Box Plot podría ser el análisis de la altura de un grupo de personas. Imagina que tienes un conjunto de datos con las alturas de un grupo mixto de hombres y mujeres. Al crear un Box Plot con sns.boxplot(x='Altura', data=datos, orient='h'), podrás visualizar rápidamente la mediana de las alturas, los cuartiles (Q1 y Q3), y los valores atípicos que se encuentran fuera de los límites calculados con Q1 - 1.5 * IQR y Q3 + 1.5 * IQR.
Además, si deseas comparar la altura entre hombres y mujeres, podrías utilizar sns.boxplot(x='Altura', y='Sexo', data=datos, orient='h'). Esto te permitirá ver las diferencias en la distribución de alturas entre ambos sexos, y observar si hay más valores atípicos en un grupo que en otro.
Recuerda que los Box Plots no solo se limitan a la altura; también puedes aplicarlos a otras variables, como ingresos o años de estudio, para obtener una visión clara de la distribución y detectar posibles anomalías.
Espero que esta explicación te ayude a comprender mejor cómo utilizar los Box Plots en tus análisis. ¡Bons estudios!