Mientras que las medidas o parámetros de centralización señalan los valores del centro hacia los que tiende la distribución, estas medidas de posición permiten caracterizar las series o distribuciones de datos según otras características diferentes a los valores centrales.
Los más usados son los cuartiles, Q1, Q2 y Q3, que son tres puntos, que dividen la distribución en cuatro partes iguales (¡fíjate en la imagen!); deciles o nueve puntos que dividen la distribución en 10 partes iguales (d1, d2… d9) y percentiles (p1, p2, p3..., p99), que son 99 puntos o parámetros que dividen la distribución en cien partes iguales.
En el caso de temas de salud, se usan mucho los percentiles y son los únicos que vamos a estudiar en este apartado.
Los percentiles son 99 puntos que dividen una distribución de datos en 100 partes iguales.
Veamos lo primero qué significa este parámetro estadístico antes de aprender a calcularlo. Por ejemplo, si una persona está en el percentil 25 en cuanto al peso, significa que hay un 25% de gente que pesa menos que ella y un 75% que pesa más que ella. Si alguien está el percentil 80 en cuanto a talla, quiere decir que hay un 80% de gente que está por debajo y un 20% que está por encima, o sea es una persona bastante alta en su grupo de población.
Es decir, cuando calculamos el valor de estos parámetros, sabemos qué parte (porcentaje en el caso de los percentiles) de los datos están por encima y qué parte está por debajo (es mayor o menor). Es la misma idea que para la mediana (“en la mitad”), por lo que se calculan de modo similar. Siempre se representan los menores valores de la variable a la izquierda y los valores más altos a la derecha.
