# Detector de Valores Atípicos Detecta valores atípicos en datos numéricos usando varios métodos estadísticos incluyendo IQR, Z-score y Z-score modificado > Página canónica: https://elysiatools.com/es/tools/outlier-detector - **Categoría:** Data Analysis - **Palabras clave:** atípico, anomalía, detección, estadística, datos, análisis, z-score, iqr ## Descripción general El Detector de Valores Atípicos es una herramienta de análisis estadístico diseñada para identificar anomalías en conjuntos de datos numéricos. Utilizando métodos robustos como el Rango Intercuartil (IQR) y el Z-score, permite limpiar tus datos y mejorar la precisión de tus modelos analíticos con facilidad. ## Entradas - **Datos Numéricos** (textarea): Enter numerical data separated by delimiter... 12.5, 15.2, 13.8, 45.6, 18.9, 16.1, 14.7, 17.3, 22.1 - **Delimitador de Datos** (select) - **Delimitador Personalizado** (text): Ingrese delimitador personalizado - **Método de Detección** (select) - **Umbral de Sensibilidad** (number): Sensibilidad de detección (1-3) - **Incluir Detalles Estadísticos** (checkbox) - **Formato de Salida** (select) ## Cuándo usarlo - Al preparar conjuntos de datos para análisis estadístico o aprendizaje automático. - Cuando necesitas identificar errores de entrada o mediciones inusuales en tus reportes. - Para validar la consistencia de series temporales o métricas de rendimiento financiero. ## Cómo funciona - Ingresa tus datos numéricos en el área de texto y selecciona el delimitador utilizado. - Elige el método estadístico de detección, como IQR o Z-score, según la distribución de tus datos. - Ajusta el umbral de sensibilidad para definir qué tan estricta debe ser la detección. - Genera el resultado en el formato deseado, ya sea como resumen, tabla o JSON. ## Casos de uso - Limpieza de datos financieros para eliminar transacciones erróneas o fraudulentas. - Validación de sensores industriales para detectar lecturas fuera de rango normal. - Análisis de rendimiento académico para identificar estudiantes con resultados excepcionalmente altos o bajos. ## Preguntas frecuentes ### ¿Qué es un valor atípico? Es un punto de datos que difiere significativamente del resto de las observaciones en una muestra, lo que puede indicar variabilidad o errores. ### ¿Cuál es la diferencia entre IQR y Z-score? El IQR es más robusto ante valores extremos, mientras que el Z-score mide cuántas desviaciones estándar se aleja un dato de la media. ### ¿Cómo ajusto la sensibilidad? Un valor de sensibilidad más bajo hace que la detección sea más estricta, identificando más puntos como atípicos. ### ¿Puedo procesar datos con delimitadores personalizados? Sí, selecciona la opción 'Personalizado' en el menú de delimitadores e ingresa el carácter específico que separa tus valores. ### ¿Qué formatos de salida están disponibles? Puedes obtener los resultados en formato resumido, tabla, visual, JSON o simple según tus necesidades de integración. ## Herramientas relacionadas - [Analizador de Distribución de Datos](https://elysiatools.com/es/tools/distribution-analyzer): Análisis comprehensivo de distribución de datos con pruebas de normalidad, detección de valores atípicos y evaluaciones de bondad de ajuste - [Analizador de Asimetría](https://elysiatools.com/es/tools/skewness-analyzer): Analizar la asimetría de los datos para medir la asimetría de la distribución de probabilidad e identificar patrones de datos - [Analizador de Desviación Estándar](https://elysiatools.com/es/tools/standard-deviation-analyzer): Análisis comprehensivo de desviación estándar con evaluación de variabilidad, intervalos de confianza e insights prácticos - [Procesador de Valores Atípicos](https://elysiatools.com/es/tools/data-outlier-processor): Herramienta avanzada de detección y procesamiento de valores atípicos que identifica, elimina o reemplaza valores anómalos usando múltiples métodos estadísticos. - [Calculadora de raíces por Newton-Raphson](https://elysiatools.com/es/tools/newton-raphson-root-finder): Resuelve f(x) = 0 con la iteración de Newton-Raphson x_{k+1} = x_k − f(x_k)/f'(x_k): la derivada puede darse analíticamente (si se deja vacía se usa una diferencia central numérica), y se muestran la tabla de iteraciones (x_k y f(x_k)), el criterio de parada (|f| < tolerancia o |Δx| < tolerancia·max(1,|x|)), el número de iteraciones y el |f(raíz)| final. Clásicos: x²−2 desde x₀=1 converge en 4 pasos a √2 ≈ 1.4142135624; cos(x)−x converge al número de Dottie 0.7390851332. Derivada nula, pasos divergentes o exceder el límite de iteraciones se informan explícitamente. - [Contador de Elementos de Array](https://elysiatools.com/es/tools/array-element-counter): Cuenta ocurrencias de elementos específicos en arrays con soporte para múltiples modos de conteo y análisis estadístico - [Detector de cortes de audio](https://elysiatools.com/es/tools/audio-dropout-detector): Detecta cortes breves y huecos de silencio en audio - [Detector de anomalias en series temporales](https://elysiatools.com/es/tools/time-series-anomaly-detector): Sube datos de series temporales en CSV o JSON, detecta anomalías con Z-Score e IQR y devuelve un informe con grafico ## Ejemplos - [Ejemplos de Reemplazo de Regex](https://elysiatools.com/es/samples/regex-replace): Colección de patrones de reemplazo de regex comunes y útiles para transformación de texto y limpieza de datos - [Muestras PDF](https://elysiatools.com/es/samples/pdf-samples): Muestras PDF generadas por herramientas 2026-02-01 a 2026-02-10 - [Test Pyramid Examples - Guía de Estrategia de Testing](https://elysiatools.com/es/samples/test-pyramid-examples): Ejemplos completos de implementación de pirámide de pruebas incluyendo pruebas unitarias, pruebas de integración, pruebas E2E, organización de pruebas y patrones de prueba estratégicos para aseguramiento de calidad de software balanceado - [Ejemplos de Markdown](https://elysiatools.com/es/samples/markdown-samples): Ejemplos de formato Markdown desde estructuras simples hasta complejas ## Contenido relacionado - [Flujos de calidad de datos e investigación de anomalías](https://elysiatools.com/es/hubs/data-quality-anomaly-workflows): Perfila datos tabulares, aísla duplicados, faltantes, rupturas referenciales, valores atípicos y anomalías temporales, y convierte los hallazgos en evidencia defendible.