Las medidas de tendencia central y dispersión nos ayudan a entender los datos como un todo, pero ¿y si queremos analizar un dato concreto y compararlo con el resto? Para ello podemos usar los llamados percentiles. Antes de contestar a qué son los percentiles debemos entender qué son las medidas de posición. Las medidas de posición nos informan de dónde se alejan del centro los valores de la distribución. Para hacerlo, dividen un conjunto de datos en grupos con el mismo número de individuos.
¿Qué son los Percentiles?
Los percentiles son parámetros estadísticos que nos permiten ubicar un dato y saber dónde queda respecto al resto de la población. Son los 99 valores que dividen la serie de datos en 100 partes iguales. Los percentiles dan los valores correspondientes al 1%, al 2%... y al 99% de los datos. Los percentiles pertenecen a las medidas de posición, y son la forma más precisa de obtener este indicador.
Comúnmente, nos referimos a tres categorías principales: el percentil 25 (Q1 o cuartil primero), el percentil 50 (mediana o Q2 que es el cuartil segundo) y el percentil 75 (Q3 o cuartil tercero). Denominamos percentil 50 a aquel valor que deja al 50 % de la población por debajo. Seguramente te habrás dado cuenta de que ya conoces al percentil 50. Efectivamente, lo llamamos mediana. En los histogramas y las distribuciones de frecuencia significa que la mitad del área de la gráfica queda a la izquierda de ese valor.
Percentiles 2 y 5: Su Significado
Dentro de esta serie de 99 valores, los percentiles 2 y 5 son indicadores específicos. El percentil 2 es aquel valor que deja al 2% de la población de datos por debajo. Esto significa que el 98% de los datos son iguales o superiores a este valor. De manera similar, el percentil 5 es el valor que deja al 5% de la población por debajo, indicando que el 95% de los datos son iguales o superiores.
Estos percentiles son muy útiles para identificar los valores más bajos o atípicos en una distribución, lo que puede ser crítico en análisis de rendimiento o calidad. Por ejemplo, en un contexto empresarial, un percentil 2 en el tiempo de respuesta de un sistema podría indicar que solo el 2% de las solicitudes se procesan en un tiempo igual o inferior a ese valor, lo que podría señalar cuellos de botella para un pequeño subconjunto de usuarios o transacciones. La misma fórmula y el mismo concepto se aplican, lo que varía es cuánto de precisos necesitemos o queramos ser al establecer umbrales o identificar extremos.
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Utilidad de los Percentiles en el Contexto Empresarial y de Datos
Los percentiles son muy usados para comparar y contextualizar los datos. Proporcionan información valiosa y detallada sobre la posición relativa de los datos en una distribución.
- Evaluación financiera: En la parte económica, los percentiles se usan para evaluar el rendimiento de inversiones y KPIs. Permiten entender cómo se compara una inversión o un indicador clave de rendimiento con el resto.
- Benchmarking empresarial: Los percentiles se aplican para comparar el rendimiento de una compañía con respecto a otras del mismo sector. Por ejemplo, un percentil 5 en un indicador de eficiencia podría mostrar que el 5% de las empresas del sector tienen una eficiencia igual o peor, mientras que el resto es más eficiente.
- Análisis de datos socioeconómicos: Los percentiles se aplican para analizar datos socioeconómicos, como ingresos familiares, para entender la distribución de la riqueza.
- Métricas de rendimiento: Hay ciertas métricas para testing de performance que es fundamental entenderlas bien. Es incluso recomendado analizar más de un valor de percentiles (como lo hace JMeter o Gatling en sus reportes de resultados), mostrando cuánto es el p90, p95 y p99.
El percentil es una medida muy útil, dando una medida bajo la cual se encuentra un porcentaje de la muestra. Se suele usar el percentil para establecer criterios de aceptación, indicando que el 90% de la muestra debería estar por debajo de cierto valor. Por eso los SLA’s siempre tienen un valor de porcentaje, tal como “El servicio debe responder en menos de 1 segundo para el 99% de los casos”.
Percentiles vs. Promedio y Desviación Estándar
Para calcular el promedio sumo todos los valores de las muestras y lo divido sobre la cantidad de muestras. El problema de esto es que da la falsa sensación de que todos los tiempos de respuesta están alrededor de los tres segundos, algunos un poco más y otros un poco menos, pero eso no es así. La desviación estándar es una medida de la dispersión con respecto al promedio, qué tanto varían los valores con respecto a su promedio, qué tan alejados o concentrados están. Si todos los valores son iguales, la desviación estándar es 0. Sin embargo, los percentiles ofrecen una visión más granular de la distribución, especialmente en los extremos, que el promedio o la desviación estándar podrían ocultar.
Ahora sabrás en qué percentil están hablando cuando en las noticias afirman que 1 de cada 5 personas se encuentra feliz con su trabajo o 3 de cada 10 personas practica deporte 3 veces a la semana. En la práctica, ordenar y calcular dónde está la frontera te lo hace un PC muy rápidamente. Simplemente entender qué significa el resultado es clave.
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