Calculadora de la prueba de Grubbs
Compruebe si un valor se aleja sospechosamente del resto: en 10, 11, 10, 12 y 50, el candidato es 50, frente a una media de 18,6 y la desviación estándar muestral. Obtiene el estadístico G para compararlo con su valor crítico. Gratis en su navegador.
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Ejemplo resuelto
- Valores
- 10, 11, 10, 12, 50
- Cantidad
- 5
- Media
- 18,6
- Desviación estándar
- 17,5727061092
- Estadístico
- 1,7868619554
La calculadora de la prueba de Grubbs mide cuánto se aleja la observación más extrema de la media muestral en relación con la desviación estándar de la muestra. Introduzca al menos tres números finitos y obtendrá el estadístico G bilateral, el valor candidato, su índice original, la media y la desviación estándar muestral. El resultado sirve para evaluar un posible valor atípico en datos aproximadamente normales. La herramienta informa el estadístico sin elegir en silencio un nivel de significación, para que usted lo compare con el valor crítico adecuado.
Cómo se calcula el estadístico de Grubbs
La calculadora comprueba primero que values sea un arreglo de al menos tres números finitos. Calcula la media aritmética y después la desviación estándar muestral con denominador n menos uno. Para cada observación obtiene la distancia absoluta a la media.
La mayor distancia determina el candidato a valor atípico, y el estadístico G es esa distancia dividida por la desviación estándar. Al usar una distancia absoluta, la modalidad es bilateral y considera por igual valores inusualmente bajos o altos. Si dos datos tienen la misma desviación máxima, se elige el primero para mantener un resultado determinista.
Todos los datos, incluido el candidato, intervienen en la media y la desviación estándar; ninguno se elimina ni modifica durante el cálculo.
Cómo preparar los datos e interpretar la respuesta
Se admiten enteros, decimales, negativos, repeticiones y cero; se rechazan cadenas numéricas, null, NaN, infinito y arreglos con menos de tres elementos. Si todos los valores son iguales, la desviación es cero y G no está definido. Para interpretar el resultado, use una tabla crítica bilateral que corresponda exactamente al tamaño de la muestra y al nivel de significación elegido.
Cuándo resulta apropiado este resultado
La prueba de Grubbs evalúa un solo valor atípico en una muestra que razonablemente procede de una población aproximadamente normal. Un G grande indica distancia en unidades de desviación estándar, pero no constituye por sí solo una decisión de rechazo. Compárelo con el valor crítico correcto o aplique un procedimiento de valor p bien definido.
Revise la normalidad y el contexto, sobre todo con datos asimétricos, de colas pesadas, multimodales o dependientes del tiempo. Varios extremos pueden ocultarse entre sí al desplazar la media e inflar la desviación. Si elimina un dato justificado y repite la prueba, debe considerar el carácter secuencial.
Una rareza estadística tampoco demuestra un error: investigue calibración, recogida, unidades y transcripción antes de cambiar el dato. Conserve los valores originales y documente estadístico, tamaño, regla y decisión.
Qué puede hacer con ella
Revisar mediciones de laboratorio
Cuantifique la lectura más alejada de la media antes de revisar instrumentos, muestras y unidades registradas.
Examinar muestras de control de calidad
Calcule G para mediciones aproximadamente normales y compárelo con un valor crítico preseleccionado.
Enseñar pruebas de valores atípicos
Muestre la relación entre media, desviación estándar, desviación máxima y estadístico de Grubbs.
Preguntas frecuentes
¿Qué mide el estadístico de Grubbs?
Mide la mayor desviación absoluta respecto de la media dividida por la desviación estándar muestral.
¿La calculadora decide si el dato es atípico?
No. Identifica el candidato y calcula G; usted debe compararlo con el valor crítico bilateral adecuado.
¿Puede la prueba encontrar varios valores atípicos?
Este cálculo busca un candidato. Varios extremos pueden enmascararse y las repeticiones requieren un método secuencial riguroso.
¿Debo borrar el valor que señala la prueba de Grubbs?
No solo por el estadístico. Ser estadísticamente raro no demuestra un error de medición: revise primero la calibración, las unidades, la transcripción y las condiciones de recogida, y conserve los datos originales con una nota de lo que decidió.
¿Cuántos valores necesito y qué pasa si todos son iguales?
Necesita al menos tres números. Si todos los valores son idénticos, la desviación estándar es cero y G exigiría dividir entre cero, así que la calculadora rechaza esos datos en lugar de mostrar un resultado engañoso.
Herramientas relacionadas
Para desarrolladores — acceso por API
Todo lo de esta página está disponible por programación. Esta sección es para equipos que quieren integrarlo en sus sistemas; el resto puede usar la herramienta de arriba sin más.
Endpoint de API
¿Prefiere automatizarlo? Un POST autenticado crea la tarea; el resultado llega por webhook o enlace firmado. La misma capacidad también se ejecuta aquí en la web, por email y desde Telegram — y pronto también desde nuestra app.
Llámela desde su stack
curl -X POST https://api.kit.forhosting.com/stat/grubbs-test \
-H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"values":[10,11,10,12,50]}'const res = await fetch("https://api.kit.forhosting.com/stat/grubbs-test", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${process.env.KIT_KEY}`,
"Content-Type": "application/json"
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body: JSON.stringify({
"values": [
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12,
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})
});
const { task_id } = await res.json();import os, requests
res = requests.post(
"https://api.kit.forhosting.com/stat/grubbs-test",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['KIT_KEY']}"},
json={
"values": [
10,
11,
10,
12,
50
]
},
)
task_id = res.json()["task_id"]<?php
$res = file_get_contents("https://api.kit.forhosting.com/stat/grubbs-test", false, stream_context_create([
"http" => [
"method" => "POST",
"header" => "Authorization: Bearer " . getenv("KIT_KEY") . "\r\nContent-Type: application/json",
"content" => '{"values":[10,11,10,12,50]}',
],
]));
$task = json_decode($res, true);body := bytes.NewBufferString(`{"values":[10,11,10,12,50]}`)
req, _ := http.NewRequest("POST", "https://api.kit.forhosting.com/stat/grubbs-test", body)
req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+os.Getenv("KIT_KEY"))
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)Ejemplo de solicitud
{
"values": [
10,
11,
10,
12,
50
]
}Ejemplo de respuesta
{
"task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
"type": "stat.grubbs_test",
"status": "queued",
"_links": {
"result": "/tasks/tsk_…/result"
}
}La API es asíncrona: la llamada devuelve un task_id al instante y el resultado llega por webhook. El polling está limitado a 1 req/s por tarea.
Precio
Precio publicado — sin tokens ni créditos inventados. Una tarea fallida no se cobra.
Límites
max_items | 100000 |
Errores
| HTTP | Código | Significado |
|---|---|---|
401 | unauthorized | API key ausente o inválida. |
402 | insufficient_balance | El saldo no cubre el precio de la tarea. |
404 | unknown_type | El tipo de tarea no existe. |
429 | rate_limited | Demasiadas peticiones. Use el webhook en vez de sondear. |
Notas técnicas
Cómo se calcula el estadístico de Grubbs
La respuesta conserva la posición original en outlier_index, presenta el dato en outlier_value e indica la dirección.
Cómo preparar los datos e interpretar la respuesta
Envíe un arreglo JSON en el campo values. También se rechazan magnitudes que produzcan cálculos no finitos. count confirma el tamaño, mean muestra la media y standard_deviation la desviación estándar muestral. statistic contiene G. outlier_value y outlier_index localizan el dato extremo sin ordenar el arreglo, mientras direction indica si queda por debajo o por encima de la media. Cada cálculo correcto mediante API cuesta $0.002.
Preguntas técnicas
¿Por qué se exigen al menos tres valores?
El procedimiento solicitado necesita al menos tres observaciones; un arreglo menor produce invalid_input.
¿Qué sucede si todos los valores son iguales?
La desviación estándar es cero y la razón no está definida, por lo que se devuelve invalid_input.