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Calculadora de Outliers

Etapa 1 / 3 Valores atípicos
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Cole uma lista de números e esta calculadora sinaliza os valores atípicos com a regra de Tukey do 1,5 × IQR. Ela ordena os dados, calcula o primeiro quartil (Q1), o terceiro quartil (Q3) e a amplitude interquartil (IQR = Q3 - Q1) e, em seguida, deriva o limite inferior (Q1 - 1,5 × IQR) e o limite superior (Q3 + 1,5 × IQR). Qualquer valor fora desses limites é reportado como atípico, útil para limpar respostas de pesquisas, registros de sensores, notas de provas ou dados de teste A/B antes de confiar na média.

Como encontrar valores atípicos

  1. 1

    Cole seus números

    Insira ao menos quatro valores separados por vírgulas, espaços ou novas linhas. O analisador ignora espaços em branco e itens não numéricos.

  2. 2

    Revise a regra

    A ferramenta aplica a regra 1,5 × IQR a Q1 e Q3, o mesmo método por trás do bigode de um boxplot clássico.

  3. 3

    Leia os valores atípicos

    Veja os valores sinalizados junto com Q1, Q3, IQR e os limites inferior e superior, para justificar cada exclusão.

A regra do 1,5 × IQR

A amplitude interquartil é a dispersão dos 50 % centrais dos seus dados:

IQR = Q3 − Q1

Os limites de Tukey marcam a fronteira entre a dispersão “normal” e um valor suspeito de ser atípico:

  • Limite inferior = Q1 − 1,5 × IQR
  • Limite superior = Q3 + 1,5 × IQR

Qualquer valor abaixo do limite inferior ou acima do superior é sinalizado. O multiplicador 1,5 é uma convenção escolhida para que, em dados aproximadamente normais, apenas cerca de 0,7 % dos pontos sejam sinalizados por engano. Usar 3 × IQR identifica, em vez disso, valores atípicos extremos.

Exemplo resolvido

Conjunto de dados: 2, 5, 6, 7, 8, 9, 50

Etapa Valor
Q1 (primeiro quartil) 5,5
Q3 (terceiro quartil) 8,5
IQR = Q3 − Q1 3
Limite inferior = Q1 − 1,5 × IQR 1
Limite superior = Q3 + 1,5 × IQR 13

O valor 50 está muito acima do limite superior de 13, portanto é o único valor atípico. Todos os demais valores ficam confortavelmente dentro dos limites, de modo que o conjunto tem um valor atípico.

Por que usar o método IQR

  • Robusto: ao contrário da abordagem média ± desvio padrão, os quartis não são puxados na direção de um valor extremo, então um único número gigante não consegue se esconder.
  • Poucas suposições: o método não presume que seus dados sejam perfeitamente normais, o que o torna uma primeira triagem segura para amostras reais desorganizadas.
  • Transparente: os limites são fáceis de relatar e defender em um relatório ou auditoria.

Armadilhas a evitar

  • Amostras pequenas: com menos de cerca de 8 pontos os quartis são instáveis, então trate qualquer sinalização como um alerta para investigar, não para excluir.
  • Dados assimétricos: para dados fortemente assimétricos à direita (rendas, tempos de resposta) a regra sinaliza demais a cauda longa. Considere primeiro uma transformação logarítmica.
  • Exclusão automática: um valor atípico não é automaticamente um erro. Verifique sempre se o valor é um sinal genuíno antes de removê-lo.

Perguntas frequentes

Pela regra 1,5 × IQR, um valor atípico é qualquer valor abaixo de Q1 - 1,5 × IQR (o limite inferior) ou acima de Q3 + 1,5 × IQR (o limite superior). É uma heurística robusta, não um teste de hipótese formal.

Pelo menos quatro. Os quartis precisam de pontos suficientes para dividir os dados em metades, então a calculadora só retorna resultados quando você tem quatro ou mais valores numéricos.

Existem várias definições publicadas de quartil. Esta calculadora usa interpolação linear (o padrão do NumPy/pandas), então, em amostras pequenas, os valores podem diferir uma fração em relação ao Excel ou a alguns livros didáticos.

Não. O cálculo é executado na sessão do seu navegador e nada é enviado, salvo ou compartilhado. Seus números nunca saem da página.

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