Calcular la mediana en SQL Server

Calcular la mediana en SQL Server puede ser un desafío, pero no te preocupes, aquí te mostraremos diferentes métodos para lograrlo. La mediana es un valor muy útil en el análisis de datos, ya que nos permite entender mejor la distribución de los mismos.

Acompáñanos en este recorrido donde te enseñaremos cómo obtener la mediana en SQL Server de más de una forma. Ademas te exorto conocer mas de los campos calculados de sql server y como crearlos.

Sql mediana, como calcular?

Antes de adentrarnos en los métodos para calcular la mediana en SQL Server, es importante entender qué es la mediana. La mediana es el valor que se encuentra en el centro de un conjunto de datos ordenados.

Si el número de elementos es par, la mediana será el promedio de los dos valores centrales.

Tabla de ejemplo de sql server mediana

Para ilustrar los ejemplos en este artículo, vamos a crear una tabla de ejemplo llamada «datos» con una columna llamada «valor».

A continuación, se muestra el script para crear la tabla y agregar algunos datos de ejemplo:

CREATE TABLE datos (
  id INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,
  valor DECIMAL(10, 2) NOT NULL
);

INSERT INTO datos (valor)
VALUES (10), 
(20), (30), (40), 
(50),(60), (70),
(80), (90), (100);

Formulas de sql mediana

Asi como calculamos el precio de venta de un producto tambien mas de una formas de calcular la mediana en SQL Server. Este articulo al igual que hicimos con la formula de calcular el porcentaje te mostramos paso a paso como hacerla.

A continuación, te presentamos cinco métodos que puedes utilizar para calcular:

Método 1: Usando la función NTILE

Esta función divide el conjunto de datos en grupos, y asigna un número de grupo a cada fila en función de su posición. Para calcular la mediana, se puede dividir el conjunto en dos grupos y seleccionar el valor central.

Ejemplo práctico

WITH TablaTemporal AS (
  SELECT valor, NTILE(2) OVER (ORDER BY valor) AS grupo
  FROM datos
)
SELECT AVG(valor) AS mediana
FROM TablaTemporal
WHERE grupo = 1
  AND (SELECT COUNT(*)
       FROM TablaTemporal WHERE grupo = 1) 
       = (SELECT COUNT(*) FROM TablaTemporal 
          WHERE grupo = 2);

Método 2: Usando la función ROW_NUMBER

La función ROW_NUMBER asigna un número a cada fila en función de su posición. Podemos utilizar esta función para encontrar el valor central.

Ejemplo práctico

WITH TablaTemporal AS (
  SELECT valor, ROW_NUMBER() 
  OVER (ORDER BY valor) AS num_fila,
  COUNT(*) OVER () AS total_filas
  FROM datos
)
SELECT AVG(valor) AS mediana
FROM TablaTemporal
WHERE num_fila 
IN (CEILING(total_filas / 2.0),
    FLOOR(total_filas / 2.0) + 1);

Método 3: Usando la función DENSE_RANK

La función DENSE_RANK asigna un rango a cada valor en función de su posición, sin saltar números. Al igual que con ROW_NUMBER, podemos usar DENSE_RANK para encontrar el valor central.

Ejemplo práctico

WITH TablaTemporal AS (
  SELECT valor, DENSE_RANK() 
  OVER (ORDER BY valor) AS rango,
  COUNT(*) OVER () AS total_filas
  FROM datos
)
SELECT AVG(valor) AS mediana
FROM TablaTemporal
WHERE rango
IN (CEILING(total_filas / 2.0), 
    FLOOR(total_filas / 2.0) + 1);

Método 4: Usando la función PERCENTILE_CONT SQL

La función de sql PERCENTILE_CONT calcula el percentil continuo para un conjunto de datos. Para encontrar la mediana, simplemente calculamos el percentil 0.5.

Ejemplo percentile_cont sql

SELECT PERCENTILE_CONT(0.5) 
WITHIN GROUP (ORDER BY valor) AS mediana
FROM datos;

Método 5: Usando la función PERCENTILE_DISC

La función PERCENTILE_DISC calcula el percentil discreto para un conjunto de datos. Al igual que con PERCENTILE_CONT, podemos usar esta función para calcular la mediana.

Ejemplo práctico

SELECT PERCENTILE_DISC(0.5)
WITHIN GROUP (ORDER BY valor) AS mediana
FROM datos;

Consideraciones al elegir un método

Al elegir un método para calcular la mediana en SQL Server, es importante tener en cuenta la eficiencia, la facilidad de uso y la compatibilidad con diferentes sistemas de bases de datos. Algunos métodos pueden ser más rápidos o más fáciles de implementar, mientras que otros pueden ser más portátiles entre diferentes sistemas.

Ventajas y desventajas de cada método

Cada método tiene sus propias ventajas y desventajas:

1. NTILE es fácil de implementar y entender, pero puede ser menos eficiente en grandes conjuntos de datos.
2. ROW_NUMBER y DENSE_RANK son más eficientes que NTILE, pero pueden ser más difíciles de entender.
3. PERCENTILE_CONT y PERCENTILE_DISC son funciones específicas para calcular percentiles y medianas, pero pueden no ser compatibles con todos los sistemas de bases de datos.

Conclusión

Hemos explorado cinco métodos diferentes para calcular la mediana en SQL Server, cada uno con sus propias ventajas y desventajas. La elección del método adecuado dependerá de tus necesidades específicas, la eficiencia requerida y la compatibilidad con tu sistema de bases de datos.

Es importante probar y comparar estos métodos en tu propio entorno para determinar cuál es el más adecuado para tus necesidades.

Preguntas frecuentes

¿Qué es la mediana?

La mediana es el valor que se encuentra en el centro de un conjunto de datos ordenados. Si el número de elementos es par, la mediana será el promedio de los dos valores centrales.

¿Por qué es útil calcular la mediana en SQL Server?

La mediana es un valor muy útil en el análisis de datos, ya que permite entender mejor la distribución de los mismos. Calcular la mediana en SQL Server nos ayuda a obtener información valiosa sobre nuestros datos.

¿Cuál es la diferencia entre PERCENTILE_CONT y PERCENTILE_DISC?

PERCENTILE_CONT calcula el percentil continuo, mientras que PERCENTILE_DISC calcula el percentil discreto. Ambas funciones pueden ser utilizadas para calcular la mediana, pero pueden arrojar resultados ligeramente diferentes en función de la distribución de los datos.

¿Qué método debo utilizar para calcular la mediana en SQL Server?

La elección del método depende de la eficiencia, facilidad de uso y compatibilidad con diferentes sistemas de bases de datos. Es importante elegir el método que mejor se adapte a tus necesidades y al sistema de base de datos que estás utilizando.

¿Son compatibles todos los métodos con diferentes sistemas de bases de datos?

No todos los métodos pueden ser compatibles con todos los sistemas de bases de datos. Algunas funciones, como PERCENTILE_CONT y PERCENTILE_DISC, pueden no estar disponibles en todos los sistemas. Es importante verificar la compatibilidad antes de implementar un método específico.