CĆ³mo usar la funciĆ³n PEARSON en Excel
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DescripciĆ³n
La funciĆ³n PEARSON en Excel calcula el coeficiente de correlaciĆ³n de Pearson entre dos conjuntos de datos. Este coeficiente mide la fuerza y la direcciĆ³n de una relaciĆ³n lineal entre dos variables. El valor resultante oscila entre -1 y 1:
- 1 indica una correlaciĆ³n positiva perfecta (es decir, a medida que una variable aumenta, la otra tambiĆ©n lo hace de forma proporcional).
- -1 indica una correlaciĆ³n negativa perfecta (es decir, a medida que una variable aumenta, la otra disminuye de manera proporcional).
- 0 indica que no hay correlaciĆ³n lineal entre las dos variables.
La funciĆ³n PEARSON es fundamental en el anĆ”lisis de datos estadĆsticos y es muy utilizada en regresiĆ³n, anĆ”lisis de tendencias y estudios de dependencia entre variables.
PEARSON facilita tareas como:
- AnĆ”lisis de relaciones lineales: Evaluar si existe una relaciĆ³n lineal entre dos conjuntos de datos, como el precio y la demanda de un producto.
- InvestigaciĆ³n cientĆfica: Determinar la relaciĆ³n entre dos variables en experimentos o estudios de comportamiento.
- Modelado financiero: Estimar cĆ³mo se comportan dos activos financieros en relaciĆ³n entre sĆ.
Sintaxis
=PEARSON(rango1; rango2)
- rango1: Obligatorio. Es el primer conjunto de datos numƩricos. Este rango debe contener los valores que se correlacionarƔn con los datos de rango2.
- rango2: Obligatorio. Es el segundo conjunto de datos numƩricos. Debe tener la misma cantidad de valores que rango1, ya que se comparan los valores en paralelo.
Notas adicionales
- Rango de valores: El coeficiente de correlaciĆ³n de Pearson tiene un rango de -1 a 1, donde:
- 1 indica una correlaciĆ³n lineal positiva perfecta,
- -1 indica una correlaciĆ³n lineal negativa perfecta,
- 0 indica que no hay correlaciĆ³n lineal.
- CorrelaciĆ³n lineal: PEARSON solo mide la correlaciĆ³n lineal, por lo que si la relaciĆ³n entre las variables no es lineal, el valor de PEARSON podrĆa ser bajo, aunque pueda existir una relaciĆ³n significativa entre las variables.
- Datos no numĆ©ricos o vacĆos: Si los rangos contienen celdas vacĆas o valores no numĆ©ricos, Excel devolverĆ” un error #Ā”VALOR!. AsegĆŗrate de que todos los valores sean numĆ©ricos y no haya celdas vacĆas en los rangos que se comparan.
- Igualdad de tamaƱo de los rangos: Ambos rangos deben contener la misma cantidad de celdas, ya que la funciĆ³n calcula la correlaciĆ³n de los valores en paralelo. Si los rangos no son del mismo tamaƱo, Excel devolverĆ” un error #Ā”NUM!.
RelaciĆ³n con otras funciones
- CORREL: La funciĆ³n CORREL es esencialmente una versiĆ³n mĆ”s antigua de PEARSON. Ambas funciones realizan el mismo cĆ”lculo, pero PEARSON es mĆ”s ampliamente utilizada en Excel, especialmente en versiones mĆ”s recientes.
- COVAR: La funciĆ³n COVAR calcula la covarianza entre dos variables. Aunque ambas miden la relaciĆ³n entre dos conjuntos de datos, COVAR se basa en la covarianza, que mide la direcciĆ³n de la relaciĆ³n, mientras que PEARSON normaliza la relaciĆ³n a una escala de -1 a 1.
- SLOPE: Si estĆ”s realizando un anĆ”lisis de regresiĆ³n lineal, SLOPE puede ser utilizada para calcular la pendiente de la lĆnea de regresiĆ³n entre dos conjuntos de datos. El valor de PEARSON puede ser Ćŗtil para evaluar la fuerza de la relaciĆ³n entre las variables antes de realizar una regresiĆ³n.
- RANK.EQ: Si deseas evaluar el rango de los datos en tĆ©rminos de su orden relativo en relaciĆ³n con otros datos, puedes usar RANK.EQ en combinaciĆ³n con PEARSON para ver cĆ³mo se ordenan las variables.
Tipo de uso
ImplementaciĆ³n de anĆ”lisis de correlaciĆ³n y dependencias entre variables:
- AnĆ”lisis de tendencias econĆ³micas: Evaluar la relaciĆ³n entre variables econĆ³micas, como la inflaciĆ³n y el desempleo, mediante el cĆ”lculo del coeficiente de correlaciĆ³n de Pearson.
- Estudios cientĆficos y tĆ©cnicos: Determinar la relaciĆ³n entre dos variables medidas en un experimento, como la temperatura y la velocidad de una reacciĆ³n quĆmica.
- AnĆ”lisis de mercado: Evaluar la relaciĆ³n entre las ventas de un producto y la inversiĆ³n en publicidad, para entender cĆ³mo la publicidad afecta las ventas.
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