En estadística, además de conocer un valor central de los datos, es importante analizar qué tan dispersos o separados se encuentran. Para ello se utilizan las medidas de dispersión, que permiten identificar la variabilidad de un conjunto de datos, y los cuartiles, que ayudan a comprender cómo se distribuyen los valores.

Una de las medidas de dispersión más simples es el rango, que se obtiene restando el valor menor del valor mayor del conjunto de datos. Esta medida ofrece una idea rápida de la amplitud de los datos, aunque no indica cómo se distribuyen internamente.

Otra medida importante es la desviación respecto a la media, que analiza qué tan lejos se encuentra cada dato del promedio. Cuando los datos están muy cerca de la media, se dice que la dispersión es baja; cuando están muy alejados, la dispersión es alta. Aunque en cursos iniciales no siempre se calcula formalmente la desviación estándar, comprender esta idea ayuda a interpretar los resultados de manera más crítica.

Los cuartiles dividen un conjunto de datos ordenados en cuatro partes iguales. Para encontrarlos, primero es necesario ordenar los datos de menor a mayor. El primer cuartil (Q1) corresponde al valor debajo del cual se encuentra el 25 % de los datos. El segundo cuartil (Q2) coincide con la mediana y divide al conjunto en dos partes iguales. El tercer cuartil (Q3) indica el valor debajo del cual se encuentra el 75 % de los datos.

Los cuartiles permiten analizar la dispersión de los datos alrededor de la mediana y detectar posibles valores extremos. Por ejemplo, si la distancia entre Q1 y Q3 es grande, significa que los datos presentan mayor variabilidad. Esta diferencia se conoce como rango intercuartílico, una medida resistente a valores atípicos.

En conjunto, las medidas de dispersión y los cuartiles complementan a las medidas de tendencia central, ofreciendo una visión más completa del comportamiento de los datos y facilitando comparaciones entre distintos conjuntos de información.