Estadísticas de datos en Calc

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Utilice las estadísticas de datos de Calc para ejecutar análisis de datos complejos

Para trabajar en análisis estadísticos o de ingeniería, es posible ahorrar pasos y tiempo mediante las Estadísticas de datos de Calc. Proporcione los datos y los parámetros para cada análisis y el conjunto de herramientas utilizará las funciones estadísticas o de ingeniería adecuadas para calcular y mostrar los resultados en una tabla.

Muestreo

Crea una tabla con datos tomados de otra tabla.

Choose Data - Statistics - Sampling

El muestreo le permite seleccionar datos de una tabla de origen para rellenar una tabla de destino. El muestreo puede ser al azar o periódico.

Note.png El muestreo se realiza por filas. Esto significa que los datos obtenidos por muestreo se transferirán con sus filas completas a la tabla de destino.

Datos

Intervalo de entrada: la referencia al área que contiene los datos que se analizarán.

Resultados en: la referencia de la celda en la esquina superior izquierda del intervalo donde los resultados se mostrarán.

Método de muestreo

Aleatorio: selecciona al azar exactamente el número de líneas de Tamaño de muestra en la tabla de origen.

Tamaño de muestra: Cantidad de líneas muestreadas a partir de la tabla de origen.

Periódico: selecciona líneas según el ritmo establecido por Período.

Periodo: el número de filas que omitir periódicamente durante el muestreo.

Ejemplo

Los datos siguientes se utilizarán como ejemplo de la tabla de origen para el muestreo:

A B C
1 11 21 31
2 12 22 32
3 13 23 33
4 14 24 34
5 15 25 35
6 16 26 36
7 17 27 37
8 18 28 38
9 19 29 39

El muestreo con un periodo de 2 producirá la tabla siguiente:

12 22 32
14 24 34
16 26 36
18 28 38

Estadísticas descriptivas

Rellene una tabla en la hoja de cálculo con las propiedades estadísticas principales del conjunto de datos.

Vaya a Datos ▸ Estadísticas ▸ Estadísticas descriptivas

La herramienta analítica Estadísticas descriptivas genera un informe de estadísticas de una variable para los datos que se provean en el intervalo de entrada. Así podrá encontrar información sobre la tendencia central y la variabilidad de sus datos.

Note.png Para obtener más información acerca de las estadísticas descriptivas, refiérase al artículo correspondiente de la Wikipedia.

Datos

Intervalo de entrada: la referencia al área que contiene los datos que se analizarán.

Resultados en: la referencia de la celda en la esquina superior izquierda del intervalo donde los resultados se mostrarán.

Agrupados por

Seleccione si los datos de entrada se organizarán en columnas o en filas.

Ejemplo

Los datos siguientes se utilizarán como ejemplo

A B C
1 Matemáticas Física Biología
2 47 67 33
3 36 68 42
4 40 65 44
5 39 64 60
6 38 43
7 47 84 62
8 29 80 51
9 27 49 40
10 57 49 12
11 56 33 60
12 57
13 26

La tabla siguiente muestra los resultados de las estadísticas descriptivas obtenidas de los datos de muestra anteriores.

Columna 1 Columna 2 Columna 3
Media 41.9090909091 59.7 44.7
Error estándar 3.5610380138 5.3583786934 4.7680650629
Modo 47 49 60
Mediana 40 64.5 43.5
Varianza 139.4909090909 287.1222222222 227.3444444444
Desviación estándar 11.8106269559 16.944681237 15.0779456308
Curtosis -1.4621677981 -0.9415988746 1.418052719
Asimetría 0.0152409533 -0.2226426904 -0.9766803373
Intervalo 31 51 50
Mínimo 26 33 12
Máximo 57 84 62
Suma 461 597 447
Count 11 10 10

Análisis de varianza (ANOVA)

Efectúa el análisis de varianza (ANOVA) de un conjunto de datos especificado

Vaya a Datos ▸ Estadísticas ▸ Análisis de varianza (ANOVA)

ANOVA son las siglas inglesas de ANalysis Of VAriance (‘análisis de varianza’). Esta herramienta produce un análisis de varianza para un conjunto de datos que se especifique

Note.png Para obtener más información acerca de ANOVA, refiérase al artículo correspondiente de la Wikipedia.

Datos

Intervalo de entrada: la referencia al área que contiene los datos que se analizarán.

Resultados en: la referencia de la celda en la esquina superior izquierda del intervalo donde los resultados se mostrarán.

Agrupados por

Seleccione si los datos de entrada se organizarán en columnas o en filas.

Tipo

Seleccione si el análisis ANOVA es para un factor único o para dos factores.

Parámetros

Alfa: el nivel de precisión de la prueba.

Filas por muestra: define cuántas filas contiene una muestra.

Ejemplo

Los datos siguientes se utilizarán como ejemplo

A B C
1 Matemáticas Física Biología
2 47 67 33
3 36 68 42
4 40 65 44
5 39 64 60
6 38 43
7 47 84 62
8 29 80 51
9 27 49 40
10 57 49 12
11 56 33 60
12 57
13 26

La tabla siguiente muestra los resultados del análisis de varianza (ANOVA) de los datos de muestra anteriores.

ANOVA: factor único
Alfa 0.05
Grupos Count Suma Media Varianza
Columna 1 11 461 41.9090909091 139.4909090909
Columna 2 10 597 59.7 287.1222222222
Columna 3 10 447 44.7 227.3444444444
Origen de variaciones SS df MS F Valor p
Entre grupos 1876.5683284457 2 938.2841642229 4.3604117704 0.0224614952
Dentro de los grupos 6025.1090909091 28 215.1824675325
Total 7901.6774193548 30

Correlación

Calcula la correlación entre dos conjuntos de datos numéricos.

Vaya a Datos ▸ Estadísticas ▸ Correlación

El coeficiente de correlación (un valor entre −1 y +1) indica la fuerza de la relación entre dos variables. Es posible utilizar la función COEF.DE.CORREL o las Estadísticas de datos para determinar el coeficiente de correlación entre dos variables.

Un coeficiente de correlación de +1 indica una correlación positiva perfecta.

Un coeficiente de correlación de −1 indica una correlación negativa perfecta.

Note.png Para obtener más información acerca de la correlación estadística, refiérase al artículo correspondiente de la Wikipedia.

Datos

Intervalo de entrada: la referencia al área que contiene los datos que se analizarán.

Resultados en: la referencia de la celda en la esquina superior izquierda del intervalo donde los resultados se mostrarán.

Agrupados por

Seleccione si los datos de entrada se organizarán en columnas o en filas.

Ejemplo

Los datos siguientes se utilizarán como ejemplo

A B C
1 Matemáticas Física Biología
2 47 67 33
3 36 68 42
4 40 65 44
5 39 64 60
6 38 43
7 47 84 62
8 29 80 51
9 27 49 40
10 57 49 12
11 56 33 60
12 57
13 26

La tabla siguiente muestra los resultados de la correlación de los datos de muestra anteriores.

Correlaciones Columna 1 Columna 2 Columna 3
Columna 1 1
Columna 2 -0.4029254917 1
Columna 3 -0.2107642836 0.2309714048 1

Covarianza

Calcula la covarianza entre dos conjuntos de datos numéricos.

Vaya a Datos ▸ Estadísticas ▸ Covarianza

La covarianza es una medida que indica cuánto cambian dos variables aleatorias en conjunto.

Note.png Para obtener más información acerca de la covarianza estadística, refiérase al artículo correspondiente de la Wikipedia.

Datos

Intervalo de entrada: la referencia al área que contiene los datos que se analizarán.

Resultados en: la referencia de la celda en la esquina superior izquierda del intervalo donde los resultados se mostrarán.

Agrupados por

Seleccione si los datos de entrada se organizarán en columnas o en filas.

Ejemplo

Los datos siguientes se utilizarán como ejemplo

A B C
1 Matemáticas Física Biología
2 47 67 33
3 36 68 42
4 40 65 44
5 39 64 60
6 38 43
7 47 84 62
8 29 80 51
9 27 49 40
10 57 49 12
11 56 33 60
12 57
13 26

La tabla siguiente muestra los resultados de la covarianza de los datos de muestra anteriores.

Covarianzas Columna 1 Columna 2 Columna 3
Columna 1 126.8099173554
Columna 2 -61.4444444444 258.41
Columna 3 -32 53.11 204.61

Alisamiento exponencial

Produce una serie de datos alisada

Vaya a Datos ▸ Estadísticas ▸ Alisamiento exponencial

El alisamiento exponencial es una técnica de filtración que, cuando se aplica a un conjunto de datos, produce resultados emparejados, con menos variación residual. Se utiliza en muchos campos, como el mercado accionario, en economía y en muestreo de medidas.

Note.png Para obtener más información acerca del alisamiento exponencial, refiérase al artículo correspondiente de la Wikipedia.

Datos

Intervalo de entrada: la referencia al área que contiene los datos que se analizarán.

Resultados en: la referencia de la celda en la esquina superior izquierda del intervalo donde los resultados se mostrarán.

Agrupados por

Seleccione si los datos de entrada se organizarán en columnas o en filas.

Parámetros

Factor de alisamiento: un parámetro entre 0 y 1 que representa el factor alfa de amortiguación en la ecuación de alisamiento.

Ejemplo

La tabla siguiente contiene dos series temporales: una representa la función de impulso en el tiempo t=0, y la otra, la función de impulso en el tiempo t=2.

A B
1 1 0
2 0 0
3 0 1
4 0 0
5 0 0
6 0 0
7 0 0
8 0 0
9 0 0
10 0 0
11 0 0
12 0 0
13 0 0

El alisamiento resultante más abajo es producto del factor de 0,5:

Alfa
0.5
Columna 1 Columna 2
1 0
1 0
0.5 0
0.25 0.5
0.125 0.25
0.0625 0.125
0.03125 0.0625
0.015625 0.03125
0.0078125 0.015625
0.00390625 0.0078125
0.001953125 0.00390625
0.0009765625 0.001953125
0.0004882813 0.0009765625
0.0002441406 0.0004882813

Media móvil

Calcula la media móvil de una serie temporal

Vaya a Datos ▸ Estadísticas ▸ Media móvil

Note.png Para obtener más información acerca de la media móvil, refiérase al artículo correspondiente de la Wikipedia.

Datos

Intervalo de entrada: la referencia al área que contiene los datos que se analizarán.

Resultados en: la referencia de la celda en la esquina superior izquierda del intervalo donde los resultados se mostrarán.

Agrupados por

Seleccione si los datos de entrada se organizarán en columnas o en filas.

Parámetros

Intervalo: el número de muestras utilizadas en el cálculo de la media móvil.

Ejemplo

La tabla siguiente contiene dos series temporales: una representa la función de impulso en el tiempo t=0, y la otra, la función de impulso en el tiempo t=2.

A B
1 1 0
2 0 0
3 0 1
4 0 0
5 0 0
6 0 0
7 0 0
8 0 0
9 0 0
10 0 0
11 0 0
12 0 0
13 0 0

Resultados de la media móvil:

Columna 1 Columna 2
#N/D #N/D
0.3333333333 0.3333333333
0 0.3333333333
0 0.3333333333
0 0
0 0
0 0
0 0
0 0
0 0
0 0
0 0
#N/D #N/D

Prueba t

Calcula la prueba t de dos muestras de datos.

Vaya a Datos ▸ Estadísticas ▸ Prueba t

Una prueba t es cualquier prueba estadística de hipótesis que sigue una distribución t de Student.

Note.png Para obtener más información sobre las pruebas t, refiérase al artículo correspondiente de la Wikipedia.

Datos

Intervalo de 1.ª variable: la referencia del intervalo de la primera serie de datos que se analizará.

Intervalo de 2.ª variable: la referencia del intervalo de la segunda serie de datos que se analizará.

Resultados en: la referencia de la celda superior izquierda del intervalo donde se mostrará la prueba.

Agrupados por

Seleccione si los datos de entrada se organizarán en columnas o en filas.

Ejemplo

La tabla siguiente contiene dos conjuntos de datos.

A B
1 28 19
2 26 13
3 31 12
4 23 5
5 20 34
6 27 31
7 28 31
8 14 12
9 4 24
10 0 23
11 2 19
12 8 10
13 9 33

Resultados para la prueba t:

La tabla siguiente muestra la prueba t de la serie de datos anterior:

Prueba t
Alfa 0.05
Diferencia media hipotética 0
Variable 1 Variable 2
Media 16.9230769231 20.4615384615
Varianza 125.0769230769 94.4358974359
Observaciones 13 13
Correlación de Pearson -0.0617539772
Diferencia media observada -3.5384615385
Varianza de las diferencias 232.9358974359
df 12
Estadística t -0.8359262137
P (T<=t) unilateral 0.2097651442
t crítica unilateral 1.7822875556
P (T<=t) bilateral 0.4195302884
t crítica bilateral 2.1788128297

Prueba F

Calcula la prueba F de dos muestras de datos.

Vaya a Datos ▸ Estadísticas ▸ Prueba F

Una prueba F es cualquier prueba estadística basada en una distribución F bajo una hipótesis nula.

Note.png Para obtener más información sobre las pruebas F, refiérase al artículo correspondiente de la Wikipedia.

Datos

Intervalo de 1.ª variable: la referencia del intervalo de la primera serie de datos que se analizará.

Intervalo de 2.ª variable: la referencia del intervalo de la segunda serie de datos que se analizará.

Resultados en: la referencia de la celda superior izquierda del intervalo donde se mostrará la prueba.

Agrupados por

Seleccione si los datos de entrada se organizarán en columnas o en filas.

Ejemplo

La tabla siguiente contiene dos conjuntos de datos.

A B
1 28 19
2 26 13
3 31 12
4 23 5
5 20 34
6 27 31
7 28 31
8 14 12
9 4 24
10 0 23
11 2 19
12 8 10
13 9 33

Resultados de la prueba F:

La tabla siguiente muestra la prueba F de la serie de datos anterior:

Prueba F
Alfa 0.05
Variable 1 Variable 2
Media 16.9230769231 20.4615384615
Varianza 125.0769230769 94.4358974359
Observaciones 13 13
df 12 12
F 1.3244637524
P (F<=f) lateral derecha 0.3170614146
F crítica, lateral derecha 2.6866371125
P (F<=f) lateral izquierda 0.6829385854
F crítica, lateral izquierda 0.3722125312
P bilateral 0.6341228293
F crítica bilateral 0.3051313549 3.277277094

Prueba Z

Calcula la prueba z de dos muestras de datos.

Vaya a Datos ▸ Estadísticas ▸ Prueba Z

Note.png Para obtener más información sobre las pruebas Z, refiérase al artículo correspondiente de la Wikipedia.

Datos

Intervalo de 1.ª variable: la referencia del intervalo de la primera serie de datos que se analizará.

Intervalo de 2.ª variable: la referencia del intervalo de la segunda serie de datos que se analizará.

Resultados en: la referencia de la celda superior izquierda del intervalo donde se mostrará la prueba.

Agrupados por

Seleccione si los datos de entrada se organizarán en columnas o en filas.

Ejemplo

La tabla siguiente contiene dos conjuntos de datos.

A B
1 28 19
2 26 13
3 31 12
4 23 5
5 20 34
6 27 31
7 28 31
8 14 12
9 4 24
10 0 23
11 2 19
12 8 10
13 9 33

Resultados de la prueba z:

La tabla siguiente muestra la prueba z de la serie de datos anterior:

Prueba z
Alfa 0.05
Diferencia media hipotética 0
Variable 1 Variable 2
Varianza conocida 0 0
Media 16.9230769231 20.4615384615
Observaciones 13 13
Diferencia media observada -3.5384615385
z #DIV/0!
P (Z<=z) unilateral #DIV/0!
z crítica unilateral 1.644853627
P (Z<=z) bilateral #DIV/0!
z crítica bilateral 1.9599639845

Prueba de ji cuadrado

Calcula la prueba de ji cuadrado de una muestra de datos.

Vaya a Datos ▸ Estadísticas ▸ Prueba ji cuadrado

Note.png Para obtener más información sobre las pruebas de ji cuadrado, refiérase al artículo correspondiente de la Wikipedia.

Datos

Intervalo de entrada: la referencia al área que contiene la serie de datos que se analizará.

Resultados en: la referencia de la celda superior izquierda del intervalo donde se mostrará la prueba.

Agrupados por

Seleccione si los datos de entrada se organizarán en columnas o en filas.

Ejemplo

La tabla siguiente contiene dos conjuntos de datos.

A B
1 28 19
2 26 13
3 31 12
4 23 5
5 20 34
6 27 31
7 28 31
8 14 12
9 4 24
10 0 23
11 2 19
12 8 10
13 9 33

Resultados de la prueba de ji cuadrado:

Prueba de independencia (ji cuadrado)
Alfa 0.05
df 12
Valor p 2.32567054678584E-014
Estadística de prueba 91.6870055842
Valor crítico 21.0260698175

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