Cómo usar la función FISHER en Excel

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Descripción

La función FISHER en Excel calcula la transformación de Fisher, también conocida como coeficiente Z. Esta transformación es una operación matemática utilizada para convertir un coeficiente de correlación de Pearson (r) en una variable que sigue aproximadamente una distribución normal. La transformación de Fisher es especialmente útil en análisis estadísticos donde se requiere estabilizar la varianza de los coeficientes de correlación, facilitando así la realización de pruebas de hipótesis y la construcción de intervalos de confianza.

FISHER es esencial en áreas como investigación científica, psicología, biología, finanzas y cualquier disciplina que utilice análisis de correlación. Al transformar los coeficientes de correlación, esta función mejora la precisión y la validez de las inferencias estadísticas basadas en correlaciones observadas entre variables.

Por ejemplo, al analizar la correlación entre dos variables económicas, se utilizaría la siguiente fórmula:

FISHER(0.5)

Excel devolverá el coeficiente Z correspondiente a un coeficiente de correlación de Pearson de 0.5, permitiendo una interpretación más robusta en análisis estadísticos posteriores.

Sintaxis

FISHER(número)

número: Obligatorio. Es el coeficiente de correlación de Pearson que se desea transformar. Debe ser un número real comprendido entre -1 y 1 (excluyendo estos valores).

Notas adicionales

Requisitos de los argumentos

Para que la función FISHER funcione correctamente, es esencial que:

número sea un número real comprendido entre -1 y 1. Los valores exactamente iguales a -1 o 1 no son permitidos, ya que la transformación no está definida en estos puntos.
No se requieren otros parámetros ya que la transformación de Fisher se basa únicamente en el coeficiente de correlación proporcionado.

Manejo de errores comunes

Error #¡VALOR!: Se produce si:
- número no es un número.
- número está fuera del rango permitido (-1 < número < 1).
Error #¡NUM!: Aparece si:
- número es exactamente -1 o 1, ya que la transformación de Fisher no está definida para estos valores.

Uso con referencias y expresiones

La función FISHER puede utilizar referencias a celdas y expresiones dentro de sus argumentos. A continuación, se presentan algunos ejemplos variados:

Análisis de Correlación en Investigación Científica
- Fórmula: =FISHER(A2)
- Descripción: Calcula la transformación de Fisher del coeficiente de correlación ubicado en la celda A2, permitiendo una evaluación más robusta en análisis estadísticos posteriores.
Evaluación de Relaciones en Psicología
- Fórmula: =FISHER(0.3)
- Descripción: Determina el coeficiente Z correspondiente a una correlación de Pearson de 0.3, facilitando la realización de pruebas de hipótesis sobre la relación entre dos variables psicológicas.
Uso con Referencias de Celdas para Parámetros Dinámicos
- Fórmula: =FISHER(B1)
- Descripción: Calcula la transformación de Fisher utilizando el coeficiente de correlación especificado en la celda B1.
Análisis de Correlación en Finanzas
- Fórmula: =FISHER(C5)
- Descripción: Transforma el coeficiente de correlación de Pearson ubicado en la celda C5, facilitando un análisis más preciso de las relaciones entre variables financieras.
Estudios de Biología
- Fórmula: =FISHER(D10)
- Descripción: Calcula el coeficiente Z para una correlación de Pearson de 0.6 ubicada en la celda D10, mejorando la interpretación de la relación entre dos variables biológicas.

Compatibilidad con formatos numéricos

El resultado de la función FISHER se devuelve como un número que representa el coeficiente Z de la transformación de Fisher. Este resultado puede formatearse como número estándar, número con decimales o con cualquier formato personalizado según las necesidades del usuario, utilizando los formatos de número estándar de Excel.

Limitaciones

FISHER está limitada a calcular la transformación de Fisher para coeficientes de correlación comprendidos entre -1 y 1 (excluyendo estos valores).
No puede manejar coeficientes de correlación fuera de este rango ni valores exactos de -1 o 1.
La función asume que el coeficiente de correlación proporcionado es válido y calculado correctamente.
No es adecuada para transformaciones de otros tipos de coeficientes de correlación o estadísticas.
La precisión de los resultados puede verse afectada por valores extremos cercanos a -1 o 1, debido a la naturaleza asintótica de la transformación de Fisher.

Relación con otras funciones

La función FISHER se complementa con varias otras funciones en Excel, facilitando operaciones avanzadas en cálculos estadísticos y análisis de datos:

FISHERINV: Calcula la transformación inversa de Fisher (coeficiente de correlación original) a partir del coeficiente Z.
CORREL: Calcula el coeficiente de correlación de Pearson entre dos conjuntos de datos.
PEARSON: Otra función que calcula el coeficiente de correlación de Pearson.
ESTIMACION.LINEAL: Proporciona estadísticas de regresión lineal que pueden ser utilizadas en conjunto con transformaciones de correlación.
COEF.DE.CORREL: Calcula el coeficiente de correlación entre dos conjuntos de datos.
PROMEDIO: Calcula el promedio de un conjunto de números.
DESVEST.P y DESVEST.M: Calculan la desviación estándar poblacional y muestral, respectivamente.
VAR.P y VAR.M: Calculan la varianza poblacional y muestral, respectivamente.
LINEST: Proporciona estadísticas de regresión más completas que pueden complementar el uso de transformaciones de correlación.

Tipo de uso

La función FISHER se utiliza en diversas aplicaciones prácticas, incluyendo:

Análisis de Correlación: Para transformar coeficientes de correlación de Pearson en coeficientes Z, facilitando pruebas de hipótesis y construcción de intervalos de confianza.
Investigación Científica: Para evaluar la significancia estadística de correlaciones observadas entre variables en estudios experimentales.
Psicología: Para analizar y transformar correlaciones entre variables psicológicas, mejorando la interpretación de resultados.
Finanzas: Para transformar correlaciones entre variables financieras, facilitando análisis más precisos de relaciones y riesgos.
Biología: Para evaluar y transformar correlaciones entre variables biológicas, mejorando la precisión de las inferencias estadísticas.
Economía: Para transformar correlaciones en modelos económicos, facilitando análisis más robustos de relaciones entre variables económicas.
Ciencias Sociales: Para transformar correlaciones entre variables sociales, mejorando la interpretación de relaciones y comportamientos.
Educación: Como herramienta para enseñar conceptos de correlación y transformaciones estadísticas, proporcionando una comprensión práctica de cómo estabilizar la varianza de los coeficientes de correlación.
Gestión de Proyectos: Para transformar y analizar correlaciones entre variables de proyecto, mejorando la precisión en la evaluación de relaciones entre diferentes factores.
Desarrollo de Modelos Predictivos: Para transformar correlaciones que forman parte de modelos predictivos, mejorando la precisión y validez de las predicciones.

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