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La mayoría de las veces, cuando ejecuta estadísticas, desea utilizar software estadístico. Estas herramientas están diseñadas para realizar cálculos como t -pruebas, pruebas de chi-cuadrado, correlaciones, etc. Excel no está diseñado para el análisis de datos. Pero eso no significa que no puedas hacerlo.
Desafortunadamente, las funciones estadísticas de Excel no siempre son intuitivas. Y normalmente te dan resultados esotéricos. Entonces, en lugar de usar funciones de estadísticas, usaremos el complemento de estadísticas de Excel: el Análisis de los datos Paquete de herramientas.
El paquete de herramientas, a pesar de su ortografía bastante desafortunada, incluye una amplia gama de funciones estadísticas útiles. Veamos qué podemos hacer con las estadísticas de Excel.
Agregar el paquete de herramientas de análisis de datos de Excel
Mientras tu pueden hacer estadísticas sin el paquete de herramientas de análisis de datos, es mucho más fácil con él. Para instalar el paquete de herramientas en Excel 2016, vaya a Archivo> Opciones> Complementos .
Hacer clic Ir junto a 'Administrar: complementos de Excel'.
En la ventana resultante, marque la casilla junto a Paquete de herramientas de análisis y luego haga clic en OK .
Si agregó correctamente el paquete de herramientas de análisis de datos a Excel, verá un Análisis de los datos botón en el Datos pestaña, agrupada en la Análisis sección:
Si desea aún más potencia, asegúrese de consultar los otros complementos de Excel.
Estadística descriptiva en Excel
Independientemente de la prueba estadística que esté realizando, probablemente desee obtener primero las estadísticas descriptivas de Excel. Esto le dará información sobre medias, medianas, varianza, desviación estándar y error, curtosis, asimetría y una variedad de otras cifras.
Ejecutar estadísticas descriptivas en Excel es fácil. Hacer clic Análisis de los datos en la pestaña Datos, seleccione Estadísticas descriptivas, y seleccione su rango de entrada. Haga clic en la flecha junto al campo de rango de entrada, haga clic y arrastre para seleccionar sus datos y presione Ingresar (o haga clic en la flecha hacia abajo correspondiente), como en el GIF a continuación.
Después de eso, asegúrese de decirle a Excel si sus datos tienen etiquetas, si desea la salida en una nueva hoja o en la misma, y si desea estadísticas resumidas y otras opciones.
Después de eso, golpea OK y obtendrá sus estadísticas descriptivas:
Prueba t de Student en Excel
los t -test es una de las pruebas estadísticas más básicas y es fácil de calcular en Excel con Toolpak. Haga clic en el Análisis de los datos y desplácese hacia abajo hasta que vea el t -opciones de prueba.
Tienes tres opciones:
- Prueba t: dos muestras emparejadas para medias debe utilizarse cuando se emparejaron sus mediciones u observaciones. Úselo cuando tomó dos medidas de los mismos sujetos, como medir la presión arterial antes y después de una intervención.
- Prueba t: dos muestras asumiendo varianzas iguales debe usarse cuando sus mediciones son independientes (lo que generalmente significa que se realizaron en dos grupos de sujetos diferentes). Discutiremos la parte de 'variaciones iguales' en un momento.
- Prueba t: dos muestras asumiendo varianzas desiguales también es para medidas independientes, pero se utiliza cuando las variaciones son desiguales.
Para probar si las varianzas de sus dos muestras son iguales, deberá ejecutar una prueba F. Encontrar Prueba F de dos muestras para varianzas en la lista Herramientas de análisis, selecciónelo y haga clic en OK .
Ingrese sus dos conjuntos de datos en los cuadros de rango de entrada. Deje el valor alfa en 0.05 a menos que tenga una razón para cambiarlo; si no sabe lo que eso significa, simplemente váyase. Finalmente, haga clic en OK .
Excel le dará los resultados en una nueva hoja (a menos que haya seleccionado Rango de salida y una celda en su hoja actual):
Estás mirando el valor P aquí. Si es inferior a 0,05, tiene variaciones desiguales . Entonces para ejecutar el t -prueba, debe utilizar la opción de variaciones desiguales.
Para ejecutar un t -prueba, seleccione la prueba adecuada de la ventana Herramientas de análisis y seleccione ambos conjuntos de datos de la misma manera que lo hizo para la prueba F. Deje el valor alfa en 0.05 y presione OK .
Los resultados incluyen todo lo que necesita para informar t -prueba: las medias, los grados de libertad (gl), el estadístico t y los valores P para las pruebas de una y dos colas. Si el valor P es menor que 0.05, las dos muestras son significativamente diferentes.
Si no está seguro de si debe usar una cola de una o dos colas t -prueba, echa un vistazo este explicador de UCLA .
ANOVA en Excel
El paquete de herramientas de análisis de datos de Excel ofrece tres tipos de análisis de varianza (ANOVA). Desafortunadamente, no le da la capacidad de ejecutar las pruebas de seguimiento necesarias como Tukey o Bonferroni. Pero puede ver si existe una relación entre algunas variables diferentes.
Aquí están las tres pruebas ANOVA en Excel:
- ANOVA: factor único analiza la varianza con una variable dependiente y una variable independiente. Es preferible utilizar varios t -pruebas cuando tienes más de dos grupos.
- ANOVA: dos factores con replicación es similar al emparejado t -prueba; implica múltiples mediciones en sujetos individuales. La parte de 'dos factores' de esta prueba indica que hay dos variables independientes.
- ANOVA: dos factores sin replicación involucra dos variables independientes, pero sin replicación en la medición.
Repasaremos el análisis de factor único aquí. En nuestro ejemplo, veremos tres conjuntos de números, denominados 'Intervención 1', 'Intervención 2' e 'Intervención 3'. Para ejecutar un ANOVA, haga clic en Análisis de los datos , luego seleccione ANOVA: factor único .
Seleccione el rango de entrada y asegúrese de decirle a Excel si sus grupos están en columnas o filas. También seleccioné 'Etiquetas en la primera fila' aquí para que los nombres de los grupos se muestren en los resultados.
Después de golpear OK , obtenemos los siguientes resultados:
Tenga en cuenta que el valor P es menor que 0.05, por lo que tenemos un resultado significativo. Eso significa que hay una diferencia significativa entre al menos dos de los grupos de la prueba. Pero debido a que Excel no proporciona pruebas para determinar cuales grupos difieren, lo mejor que puede hacer es mirar los promedios que se muestran en el resumen. En nuestro ejemplo, la Intervención 3 parece probablemente el que difiere.
Esto no es estadísticamente sólido. Pero si solo desea ver si hay una diferencia y ver qué grupo probablemente la está causando, funcionará.
El ANOVA de dos factores es más complicado. Si desea obtener más información sobre cuándo utilizar el método de dos factores, consulte este video de Sophia.org y el ' sin replicación ' y ' con replicación 'ejemplos de Estadísticas reales.
Correlación en Excel
Calcular la correlación en Excel es mucho más simple que t -prueba o un ANOVA. Utilizar el Análisis de los datos para abrir la ventana Herramientas de análisis y seleccionar Correlación .
Seleccione su rango de entrada, identifique sus grupos como columnas o filas y dígale a Excel si tiene etiquetas. Después de eso, golpea OK .
No obtendrá ninguna medida de importancia, pero puede ver cómo se correlaciona cada grupo con los demás. Un valor de uno es una correlación absoluta, lo que indica que los valores son exactamente iguales. Cuanto más cerca de uno sea el valor de correlación, más fuerte será la correlación.
Regresión en Excel
La regresión es una de las pruebas estadísticas más utilizadas en la industria, y Excel tiene una sorprendente cantidad de poder para este cálculo. Ejecutaremos una regresión múltiple rápida en Excel aquí. Si no está familiarizado con la regresión, consulte Guía de HBR para utilizar la regresión para empresas .
Digamos que nuestra variable dependiente es la presión arterial y nuestras dos variables independientes son el peso y la ingesta de sal. Queremos ver cuál es un mejor predictor de la presión arterial (o si ambos son buenos).
Hacer clic Análisis de los datos y seleccione Regresión . Debe tener cuidado al completar los cuadros de rango de entrada esta vez. los Input Y Range El cuadro debe contener su única variable dependiente. los Rango de entrada X El cuadro puede incluir múltiples variables independientes. Para una regresión simple, no se preocupe por el resto (aunque recuerde decirle a Excel si seleccionó etiquetas).
Así es como se ve nuestro cálculo:
Después de golpear OK , obtendrá una gran lista de resultados. He resaltado el valor P aquí tanto para el peso como para la ingesta de sal:
Como puede ver, el valor P para el peso es mayor que 0.05, por lo que no hay una relación significativa allí. Sin embargo, el valor P de la sal está por debajo de 0,05, lo que indica que es un buen predictor de la presión arterial.
Si planea presentar sus datos de regresión, recuerde que puede agregar una línea de regresión a un diagrama de dispersión en Excel. Es un gran ayuda visual para este análisis.
Estadísticas de Excel: sorprendentemente capaz
Si bien Excel no es conocido por su poder estadístico, en realidad incluye algunas funciones realmente útiles, como la herramienta PowerQuery , que es útil para tareas como combinar conjuntos de datos. (Aprenda a generar su primer Microsoft Power Query Script). También existe el complemento de estadísticas de Data Analysis Toolpak, que realmente resalta algunas de las mejores características de Excel. Espero que haya aprendido a usar el paquete de herramientas y que ahora pueda jugar por su cuenta para descubrir cómo usar más de sus funciones.
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Con esto ahora en su haber, lleve sus habilidades de Excel al siguiente nivel con nuestros artículos sobre usando la función de búsqueda de objetivos de Excel para procesar más datos y buscando valores con vlookup . En algún momento, es posible que también desee aprender a importar datos de Excel a Python.
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Dann es un consultor de marketing y estrategia de contenido que ayuda a las empresas a generar demanda y clientes potenciales. También escribe en un blog sobre estrategia y marketing de contenidos en dannalbright.com.
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