Uno de los cálculos estadísticos de Excel más simples y comunes Cómo calcular estadísticas básicas en Excel: una guía para principiantes Cómo calcular estadísticas básicas en Excel: una guía para principiantes ¡Microsoft Excel puede hacer estadísticas! Puede calcular los porcentajes, los promedios, la desviación estándar, el error estándar y las pruebas T del alumno. Leer más que podría hacer es una correlación. Es una estadística simple, pero puede ser muy informativo cuando se quiere ver si dos variables están relacionadas. Si conoce los comandos correctos, encontrar el coeficiente de correlación en Excel es extremadamente fácil.
Echaremos un vistazo a la correlación para darle una idea de la información que le brinda. Luego pasaremos a buscar el coeficiente de correlación en Excel usando dos métodos y un buen gráfico para observar las correlaciones. Finalmente, le daré una introducción muy rápida a la regresión lineal, otra función estadística que puede resultar útil cuando se buscan correlaciones.
¿Qué es la correlación?
Antes de comenzar, analicemos la definición de correlación. Es una simple medida de cómo se relacionan las cosas. Echemos un vistazo a dos variables que no tienen correlación alguna.
Estas dos variables (una trazada en el eje X, una en la Y) son totalmente aleatorias y no están estrechamente relacionadas.
Las dos variables a continuación, sin embargo, están correlacionadas:
En general, a medida que una variable aumenta, también lo hace la otra. Esa es una correlación. (Tenga en cuenta que también puede ser al revés, si uno sube y el otro baja, esa es una correlación negativa).
Comprender el coeficiente de correlación
El coeficiente de correlación le dice cuán relacionadas están las dos variables. El coeficiente está entre -1 y 1. Un coeficiente de correlación de 0 significa que no hay absolutamente ninguna correlación entre dos variables. Esto es lo que debe obtener cuando tiene dos conjuntos de números aleatorios.
Un coeficiente de -1 significa que tiene una correlación negativa perfecta: a medida que una variable aumenta, la otra disminuye proporcionalmente. Un coeficiente de 1 es una correlación positiva perfecta: a medida que una variable aumenta, la otra también aumenta proporcionalmente.
Cualquier número entre ellos representa una escala. Una correlación de .5, por ejemplo, es una correlación positiva moderada.
Como puede ver en el siguiente gráfico, la correlación solo busca una relación lineal. Dos variables pueden estar fuertemente relacionadas de otra manera y aún tener un coeficiente de correlación de cero:
Cómo encontrar el coeficiente de correlación en Excel usando CORREL
Hay una función incorporada para la correlación en Excel. La función CORREL tiene una sintaxis muy simple:
=CORREL(array1, array2) array1 es tu primer grupo de números, y array2 es el segundo grupo. Excel escupirá un número, y ese es su coeficiente de correlación. Veamos un ejemplo.
En esta hoja de cálculo, tenemos una lista de autos, con modelo y año, y sus valores. Usé la función CORREL para ver si el año modelo y el valor estaban relacionados:
Hay una correlación positiva muy débil; así que a medida que avanza el año, también lo hace el valor del vehículo. Pero no por mucho.
Correlaciones gráficas
Cuando ejecuta correlaciones, es una buena idea utilizar un diagrama de dispersión para obtener una comprensión visual de cómo se relacionan sus conjuntos de datos. Vaya a Gráficos> Dispersión para ver cómo son sus datos:
Puede ver que en estos datos, el año del automóvil no afecta mucho el valor. Hay una ligera tendencia positiva, pero es débil. Eso es lo que encontramos con nuestra función CORREL.
Otro elemento útil en un diagrama de dispersión es una línea de tendencia, que se ve así:
La línea de tendencia puede ser útil cuando desee hacer una correlación clara en su diagrama de dispersión. En Windows, haga clic en Herramientas de gráfico> Diseño> Agregar elemento de gráfico y seleccione línea de tendencia . En una Mac, deberá ir a Diseño de gráfico o Diseño de gráfico, según la edición de Excel.
Y no se olvide de consultar nuestra guía para crear excelentes gráficos en Excel Cómo crear gráficos y gráficos potentes en Microsoft Excel Cómo crear gráficos y gráficos potentes en Microsoft Excel Un buen gráfico puede marcar la diferencia entre expresar su punto o dejarlo todos dormidos. Le mostramos cómo crear gráficos potentes en Microsoft Excel que involucrarán e informarán a su audiencia. ¡Lea más antes de presentar cualquier hallazgo!
Correlación de múltiples variables con la herramienta de análisis de datos
Si tiene muchos conjuntos diferentes de números y desea encontrar correlaciones entre ellos, debe ejecutar la función CORREL en cada combinación. Sin embargo, al usar Data Analysis Toolpak, puede seleccionar una cantidad de datasets y ver dónde se encuentran las correlaciones.
¿No está seguro si tiene la herramienta de análisis de datos? Consulte nuestra guía básica sobre cómo hacer un análisis de datos básicos en Excel Cómo hacer un análisis de datos básicos en Excel Excel no está diseñado para el análisis de datos, pero aún puede manejar estadísticas. Le mostraremos cómo usar el complemento Data Analysis Toolpak para ejecutar estadísticas de Excel. Lea más para descargarlo y familiarícese con él.
Para iniciar Toolpak, vaya a Datos> Análisis de datos . Verá una lista de opciones:
Seleccione Correlación y presione OK .
En la ventana resultante, seleccione todos sus conjuntos de datos en el cuadro Intervalo de entrada y diga a Excel dónde desea ubicar los resultados:
Esto es lo que obtendrá cuando presione OK :
En la imagen de arriba, hemos correlaciones en cuatro conjuntos de datos diferentes: el año, la población mundial y dos conjuntos de números aleatorios.
La correlación de cada conjunto de datos con sí misma es 1. El año y la población mundial tienen una correlación extremadamente fuerte, mientras que hay correlaciones muy débiles en otros lugares, como cabría esperar con números aleatorios.
Correlación vs. Regresión lineal en Excel
La correlación es una medida simple: ¿cuán estrechamente relacionadas están dos variables? Esta medida, sin embargo, no tiene ningún valor predictivo o causal. El hecho de que dos variables estén correlacionadas no significa que uno esté causando cambios en el otro. Eso es algo crucial para entender sobre la correlación.
Si está interesado en hacer una afirmación sobre la causalidad, deberá usar la regresión lineal. También puede acceder a esto a través de Data Analysis Toolpak. (Este artículo no cubrirá los detalles de cómo funciona la regresión lineal, pero hay muchos recursos de estadísticas gratuitos. Aprende estadísticas de forma gratuita con estos 6 recursos. Aprende estadísticas de forma gratuita con estos 6 recursos. Las estadísticas tienen la reputación de ser un tema difícil de entender .Pero aprender del recurso correcto lo ayudará a comprender los resultados de la encuesta, los informes electorales y las asignaciones de las clases estadísticas en muy poco tiempo. Lea más que lo guiará a través de los conceptos básicos).
Abra la herramienta de análisis de datos, seleccione Regresión y haga clic en Aceptar .
Complete los rangos X e Y (el valor X es la variable explicativa, y el valor Y es el valor que está tratando de predecir). Luego, seleccione dónde desea que vaya su salida y vuelva a hacer clic en Aceptar .
El número que querrá enfocar aquí es el valor de p para su variable explicativa:
Si es menor a 0.05, tiene un fuerte argumento de que los cambios en su variable X están causando cambios en su variable Y. En la imagen de arriba, hemos demostrado que el año es un predictor significativo de la población mundial.
La regresión lineal también es útil porque puede mirar valores múltiples. Aquí, hemos utilizado la regresión para ver si el año y la población son predictores significativos del precio del petróleo crudo:
Ambos valores de p son menores a 0.05, por lo que podemos concluir que tanto la población mundial como la del año son predictores significativos del precio del petróleo crudo. (Aunque las fuertes correlaciones entre las variables X pueden causar sus propios problemas).
De nuevo, esta es una explicación muy simplista de la regresión lineal, y si está interesado en la causalidad, debería leer algunos tutoriales sobre estadísticas.
¡Pero ahora tiene una idea de cómo ir más allá de la simple correlación si está buscando más información estadística!
Obtenga mejores datos de Excel
Comprender las funciones estadísticas básicas en Excel puede ayudarlo a obtener mucha más información útil de sus datos. La correlación es una medida simple, pero puede ser una gran ayuda cuando intenta hacer afirmaciones sobre los números en su hoja de cálculo.
Por supuesto, puede ejecutar muchas otras medidas más complicadas. Pero a menos que se sienta cómodo con las estadísticas, le conviene comenzar por lo básico. 8 Consejos para aprender a usar Excel rápidamente 8 Consejos para aprender a usar Excel rápidamente ¿No es tan cómodo con Excel como le gustaría? Comience con consejos simples para agregar fórmulas y administrar datos. Sigue esta guía y estarás actualizado en poco tiempo. Lee mas .
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