Estadísticas de datos en Calc

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.

Para acceder a esta orden…

Vaya a Datos ▸ Estadísticas ▸ Muestreo


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.

Icono de nota

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.

Para acceder a esta orden…

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.

Icono de nota

For more information on descriptive statistics, refer to the corresponding Wikipedia article.


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

Para acceder a esta orden…

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

Icono de nota

For more information on ANOVA, refer to the corresponding Wikipedia article.


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

F-critical

Entre grupos

1876.5683284457

2

938.2841642229

4.3604117704

0.0224614952

3.340385558

Dentro de los grupos

6025.1090909091

28

215.1824675325

Total

7901.6774193548

30


Correlación

Calcula la correlación entre dos conjuntos de datos numéricos.

Para acceder a esta orden…

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.

Icono de nota

For more information on statistical correlation, refer to the corresponding Wikipedia article.


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.

Para acceder a esta orden…

Vaya a Datos ▸ Estadísticas ▸ Covarianza


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

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For more information on statistical covariance, refer to the corresponding Wikipedia article.


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

Para acceder a esta orden…

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.

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For more information on exponential smoothing, refer to the corresponding Wikipedia article.


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

Para acceder a esta orden…

Vaya a Datos ▸ Estadísticas ▸ Media móvil


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For more information on the moving average, refer to the corresponding Wikipedia article.


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 pareada

Calcula la prueba t pareada de dos muestras de datos.

Para acceder a esta orden…

Vaya a Datos ▸ Estadísticas ▸ Prueba t pareada


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

Icono de nota

For more information on paired t-tests, refer to the corresponding Wikipedia article.


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 t pareada:

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

Prueba t pareada

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 de 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.

Para acceder a esta orden…

Vaya a Datos ▸ Estadísticas ▸ Prueba F


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

Icono de nota

For more information on F-tests, refer to the corresponding Wikipedia article.


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.

Para acceder a esta orden…

Vaya a Datos ▸ Estadísticas ▸ Prueba Z


Icono de nota

For more information on Z-tests, refer to the corresponding Wikipedia article.


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 de 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.

Para acceder a esta orden…

Vaya a Datos ▸ Estadísticas ▸ Prueba ji cuadrado


Icono de nota

For more information on chi-square tests, refer to the corresponding Wikipedia article.


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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