Mediana en R: median, quantile y mediana por grupo

La mediana en R se calcula con median(x): devuelve el valor central de los datos ordenados, o el promedio de los dos centrales si la cantidad es par. No hace falta ordenar antes. Igual que mean, devuelve NA si falta algún dato, salvo que agregues na.rm = TRUE. Para cuartiles y otros percentiles, usa quantile(x, probs).

Sintaxis

median(x, na.rm = FALSE)
quantile(x, probs = c(0.25, 0.5, 0.75), na.rm = FALSE, type = 7)
tapply(valores, grupos, median)        # mediana por grupo

quantile(x, 0.5) da el mismo número que median(x) con cualquier type que interpole, aunque con un nombre (50%) en el resultado.

Paso a paso

Guarda los datos en un vector o toma la columna con df$columna.
Llama a median(x); agrega na.rm = TRUE si hay faltantes.
Compárala con mean(x): si están lejos, hay asimetría o valores extremos.
Si necesitas cuartiles, usa quantile y anota qué type usaste.

Ejemplos resueltos

Ejemplo 1: precios de vivienda con un valor extremo

Seis departamentos, en miles de pesos:

precios <- c(1850, 2100, 1990, 2400, 9800, 2250)
median(precios)
mean(precios)

[1] 2175
[1] 3398.333

Ordenados quedan 1850, 1990, 2100, 2250, 2400 y 9800. Con 6 valores, los centrales son el tercero y el cuarto: (2100 + 2250) / 2 = 2175. El departamento de 9,800 sube el promedio a 3,398, una cifra mayor que 5 de los 6 precios. Por eso los reportes inmobiliarios suelen usar la mediana.

Ejemplo 2: cuartiles y el argumento type

quantile(precios, c(0.25, 0.5, 0.75))
quantile(precios, 0.75, type = 6)

   25%    50%    75% 
2017.5 2175.0 2362.5 
 75% 
4250

R ofrece nueve métodos para calcular cuantiles. El de omisión, type = 7, es el mismo de CUARTIL.INC en Excel y de numpy.quantile. type = 6 es el que usan SPSS y Minitab, y con pocos datos da un tercer cuartil muy distinto: 4,250 contra 2,362.5. La mediana coincide en ambos. Si comparas resultados entre programas, revisa el método antes de pensar que hay un error. La teoría está en cuartiles.

Ejemplo 3: mediana por grupo

df <- data.frame(
  area   = c("Ventas", "Ventas", "Ventas", "Ventas", "Sistemas", "Sistemas", "Sistemas"),
  sueldo = c(14500, 16200, 15800, 61000, 28000, 31500, 26000)
)
tapply(df$sueldo, df$area, median)
aggregate(sueldo ~ area, data = df, FUN = median)

Sistemas   Ventas 
   28000    16000 
      area sueldo
1 Sistemas  28000
2   Ventas  16000

tapply devuelve un vector con nombres; aggregate devuelve un data frame, más cómodo para seguir trabajando o exportar. Los grupos salen en orden alfabético. Con dplyr: df |> group_by(area) |> summarise(mediana = median(sueldo)).

Errores comunes

Resultado NA. Falta al menos un dato. Usa median(x, na.rm = TRUE) y reporta cuántos faltaban con sum(is.na(x)).
need numeric data. Pasaste un factor o un data frame entero. Para un data frame, aplica la función a cada columna con sapply(df, median); para un factor, convierte con as.numeric(as.character(f)).
Números guardados como texto. Con un vector de texto y cantidad impar, median no avisa: ordena como texto, donde «100» va antes que «9», y devuelve una cadena que no es la mediana numérica. Convierte antes con as.numeric(gsub(",", "", x)) si el CSV trae comas de miles.
Esperar un valor de los datos con cantidad par. median interpola. Si necesitas un valor observado, usa quantile(x, 0.5, type = 1), que devuelve el menor de los dos centrales.

Comprueba el resultado con la calculadora de mediana o la de cuartiles. Si necesitas la diferencia conceptual con el promedio, lee mediana.

Fuentes

R Core Team, documentación de median (paquete stats). Argumento na.rm. Consultado el 11 de noviembre de 2026.
R Core Team, documentación de quantile (paquete stats). Los nueve tipos de cálculo; type = 7 por omisión. Consultado el 11 de noviembre de 2026.

Cómo calcular la mediana en R