Por ejemplo, supongamos que un experimento consiste en averiguar el peso de ratas de laboratorio y los valores en gramos son 320, 367, 423, 471 y 480. En este caso, el rango se calcula simplemente como 480-320 = 160 gramos.
Algunas limitaciones del rango
El rango es una indicación bastante útil de la dispersión de los datos, pero tiene algunas limitaciones graves. Esto se debe a que a veces los datos pueden tener valores atípicos que están muy alejados de los otros puntos de datos. En estos casos, el rango puede no dar una indicación real de la dispersión de los datos.
Por ejemplo, en nuestro caso anterior, considere una pequeña rata bebé añadida al conjunto de datos que pesa sólo 50 gramos. Ahora el rango se calcula como 480-50 = 430 gramos, lo que parece una indicación falsa de la dispersión de los datos.
Esta limitación del rango es de esperar principalmente porque el rango se calcula teniendo en cuenta sólo dos puntos de datos. Por lo tanto, no puede dar una muy buena estimación de cómo se comportan los datos en general.
Utilidad práctica del rango
En muchos casos, sin embargo, los datos están estrechamente agrupados y si el número de observaciones es muy grande, entonces puede dar un buen sentido de la distribución de datos. Por ejemplo, consideremos una enorme encuesta sobre los niveles de CI de los estudiantes universitarios que conste de 10.000 estudiantes de diferentes orígenes. En este caso, el rango puede ser una herramienta útil para medir la dispersión de los valores de CI entre los estudiantes universitarios.
A veces, definimos el rango de tal manera que se eliminan los valores atípicos y los puntos extremos en el conjunto de datos. Por ejemplo, el rango intercuartil en estadística se define como la diferencia entre el tercer y el primer cuartil. Puedes ver inmediatamente cómo esta nueva definición de rango es más sólida que la anterior. Aquí los valores atípicos no importan y esta definición tiene en cuenta toda la distribución de los datos y no sólo los valores máximos y mínimos.
Hay que señalar que, a pesar de varias limitaciones, el rango puede ser una indicación útil para muchos casos. Como estudiante de estadística debe entender qué tipos de datos son los más adecuados para ser definidos en base al rango. Si hay demasiados valores atípicos, puede no ser una buena idea. Pero el rango da una indicación rápida y fácil de estimar sobre la dispersión de los datos.