Las medidas de dispersión indican cuánto varían los datos. Dos conjuntos pueden tener la misma media y, sin embargo, ser muy distintos si uno está concentrado y el otro se extiende lejos del centro.
En los ejemplos se tratará cada lista como población completa, salvo cuando se indique expresamente que es una muestra usada para estimar. Declarar esta decisión evita mezclar denominadores.
Cuatro medidas y qué describe cada una
Qué se resuelve primero
- Decide si los datos son la población completa o una muestra.
- Calcula la media correspondiente.
- Resta la media a cada dato.
- Eleva cada desviación al cuadrado y suma.
- Divide entre N o entre n − 1 según el propósito.
- Extrae la raíz si necesitas desviación estándar e interpreta la unidad.
Estas medidas completan las medidas de tendencia central. Revisa el proceso en estadísticas y observa la distribución mediante los tipos de gráficas estadísticas.
10 ejemplos explicados paso a paso
Cada ejemplo muestra el centro, las desviaciones, el denominador, la unidad y una interpretación comprobable.
Rango básico
El rango usa solo el máximo y el mínimo.
- Ordena: 2, 4, 6, 8.
- Mínimo: El menor valor es 2.
- Máximo: El mayor valor es 8.
- Resta: 8 − 2 = 6.
- Interpreta: Los datos abarcan 6 unidades de extremo a extremo.
Misma media, distinto rango
La dispersión distingue grupos con igual centro.
- Media A: (4 + 5 + 6) ÷ 3 = 5.
- Media B: (0 + 5 + 10) ÷ 3 = 5.
- Rango A: 6 − 4 = 2.
- Rango B: 10 − 0 = 10.
- Interpreta: B está mucho más disperso aunque ambas medias sean 5.
Varianza poblacional
El conjunto se trata como la población completa.
- Centro: μ = (2 + 4 + 6) ÷ 3 = 4.
- Desviaciones: −2, 0 y 2.
- Cuadrados: 4, 0 y 4; suman 8.
- Varianza: σ² = 8 ÷ 3 ≈ 2.67.
- Desviación: σ = √2.67 ≈ 1.63 unidades.
Sin dispersión
Si todos los datos son iguales, ninguna observación se aleja del centro.
- Centro: μ = 2.
- Desviaciones: 0, 0 y 0.
- Cuadrados: Todos valen 0.
- Varianza: 0 ÷ 3 = 0.
- Interpreta: La desviación estándar 0 indica ausencia de variabilidad.
Cuatro datos simétricos
Las desviaciones se compensan solo después de elevarlas al cuadrado.
- Centro: μ = 4.
- Desviaciones: −3, −1, 1 y 3.
- Cuadrados: 9 + 1 + 1 + 9 = 20.
- Varianza: 20 ÷ 4 = 5.
- Desviación: √5 ≈ 2.24.
Datos equidistantes
La simetría permite revisar las desviaciones.
- Centro: μ = 7.
- Desviaciones: −4, −2, 0, 2 y 4.
- Cuadrados: 16 + 4 + 0 + 4 + 16 = 40.
- Varianza: 40 ÷ 5 = 8.
- Desviación: √8 ≈ 2.83.
Misma forma, centro distinto
Trasladar todos los datos no cambia su dispersión.
- Centro: μ = 14.
- Desviaciones: −4, −2, 0, 2 y 4.
- Cuadrados: Suman 40.
- Varianza: 40 ÷ 5 = 8.
- Interpreta: Tiene la misma dispersión que {3,5,7,9,11}, aunque otra media.
Rango intercuartílico
El RIC mide la amplitud del 50% central.
- Ordena: Los datos ya están ordenados.
- Cuartil 1: Mediana de 1,2,3,4: Q1 = (2 + 3) ÷ 2 = 2.5.
- Cuartil 3: Mediana de 5,6,7,8: Q3 = (6 + 7) ÷ 2 = 6.5.
- Resta: RIC = 6.5 − 2.5 = 4.
- Interpreta: La mitad central ocupa 4 unidades.
Efecto de un valor extremo
El rango cambia mucho; el RIC se concentra en la zona central.
- Ordena: 4,4,5,5,5,6,6,6,30.
- Rango: 30 − 4 = 26.
- Cuartiles: Q1 = 4.5 y Q3 = 6.
- RIC: 6 − 4.5 = 1.5.
- Interpreta: El 30 amplía el rango, pero la mayoría de los datos sigue entre 4 y 6.
Población o muestra
El denominador depende del propósito del cálculo.
- Centro: La media es 4 y la suma de cuadrados es 8.
- Población: Si son todos los elementos, σ² = 8 ÷ 3.
- Muestra: Si estiman una población, s² = 8 ÷ (3 − 1) = 4.
- Conserva: No mezcles N y n − 1 dentro del mismo cálculo.
- Interpreta: Declara siempre si trabajas con población o muestra.
Varianza y desviación estándar no usan la misma unidad
Si los datos están en centímetros, la varianza queda en centímetros cuadrados. La desviación estándar extrae la raíz y vuelve a centímetros, por eso suele ser más directa para interpretar la separación habitual respecto del centro.
Errores frecuentes
- Restar mínimo menos máximo y obtener rango negativo.
- Omitir la media antes de calcular desviaciones.
- Sumar desviaciones sin elevarlas al cuadrado; en torno a la media se cancelan.
- Confundir N con n − 1.
- Interpretar la varianza como si conservara la unidad original.
- Ocultar un valor extremo que explica un rango grande.
Preguntas frecuentes
¿Puede una medida de dispersión ser negativa?
El rango, la varianza, la desviación estándar y el RIC no son negativos.
¿Por qué se elevan al cuadrado las desviaciones?
Para evitar que las positivas y negativas se cancelen y para dar más peso a separaciones grandes.
¿Qué unidad tiene la varianza?
La unidad original al cuadrado.
¿Qué unidad tiene la desviación estándar?
La misma unidad de los datos originales.
¿Cuándo se divide entre n − 1?
Cuando los datos son una muestra usada para estimar la variabilidad de una población.
Pon a prueba lo aprendido
Pregunta 1 de 10
¿Cuál es el rango de 2, 4, 6 y 8?
Pregunta 2 de 10
Dos grupos con igual media pueden tener:
Pregunta 3 de 10
Si todos los datos son iguales, la desviación estándar es:
Pregunta 4 de 10
La varianza poblacional divide entre:
Pregunta 5 de 10
La varianza muestral para estimar una población divide entre:
Pregunta 6 de 10
La desviación estándar es:
Pregunta 7 de 10
Si los datos están en cm, la varianza queda en:
Pregunta 8 de 10
¿Qué mide el rango intercuartílico?
Pregunta 9 de 10
¿Qué medida usa únicamente mínimo y máximo?
Pregunta 10 de 10
En {2,4,6}, la suma de desviaciones cuadradas respecto de 4 es:
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Fuentes y revisión editorial
Cómo citar este artículo
Editorial Ejemplode. (2026, 5 de agosto). Medidas de dispersión: qué son y ejemplos. https://www.ejemplode.com/matematicas/medidas-de-dispersion/
Fuentes consultadas
- NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods: Measures of ScaleRango, varianza, desviación estándar, desviaciones absolutas y rango intercuartílico.
- NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods: Measures of LocationMedia, mediana, moda, valores típicos, asimetría y efecto de valores extremos.
- NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods: Graphical TechniquesGalería de histogramas, diagramas de caja, dispersión y otras técnicas gráficas para análisis exploratorio.
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