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¡Hola! ¿Te apetece leer un poco sobre estadística? ¿Qué hacer con esos datos extremos que estropean tus predicciones? Vente conmigo, que voy a resumir este post de mi blog sobre los outliers en un HILO. ⤵️⤵️⤵️ fernandoblancopsy.com/2019/11/07/c...

¿Qué es un outlier?* Es un dato con un valor anormalmente extremo, comparado con el resto de la muestra. A veces es fruto de un error, otras veces cuestión de suerte. Y te deja como en la imagen ¯\_(ツ)_/¯ * (me limito a la definición univariada)

La figura también sirve para ilustrar que, mientras que la media es muy sensible a la presencia de valores extremos (ved como cambia al introducir un solo outlier), la mediana es bastante robusta.

Moraleja: si tu distribución tiene valores extremos, es mejor usar la mediana como parámetro de centralidad. Por eso los expertos suelen preferir hablar de sueldo mediano en vez de sueldo medio:

Además, ya metidos en la tarea de la estimación de modelos estadísticos, los outliers te pueden distorsionar el resultado. Aquí veis cómo cambian las conclusiones por culpa de un caso extremo: