Aprende a interpretar la relación de varias variables en Excel

Analizar datos en Excel

Cualquier variable que calcules en Excel tiene una dispersión, pero si en vez de una variable tienes dos es fácil que estén relacionadas entre sí. A veces, el crecimiento de una variable implica que la otra también crezca, pero también puedes encontrarte con la situación contraria, donde una variable crece y la otra retrocede. Para interpretar varias variables en Excel tenemos la Función Covarianza, una de las muchas funciones que nos ofrece este programa y que deberías aprender a utilizar si vas a trabajar a menudo con variables.

Cómo interpretar la Función Covarianza en Excel

Lo primero de todo será definir la covarianza, que no es otra cosa que la media aritmética de los productos de las desviaciones de cada variable respecto a sus medias respectivas. Dicho con otras palabras, la covarianza calcula las distancias a la media de los datos de la primera y la segunda variable. A partir de ahí se establece una especie de ponderación entre las dos distancias, y tiene la sintaxis COVARIANZA.M(matriz1;matriz2), siendo las dos matrices obligatorias. La matriz1 es el primer rango de celdas de números enteros y la matriz2 corresponde al segundo rango de celdas de números enteros.

Cuando utilizamos la función de COVIRANZA.M, los argumentos deben ser números o nombres, matrices o referencias que contengan números. Si el argumento matricial incluye texto, valores lógicos o celdas vacías, estos argumentos se ignoran a la hora de calcular la matriz aunque sí que se incluyen aquellas celdas con el valor 0. En caso de que los argumentos matriz1 y matriz2 tengan números diferentes de puntos de datos, si solo hay un punto de datos en cada uno o si uno de los dos argumentos está vacío, la función COVARIANZA.M nos dará error.

Una vez introducidos todos los datos en Excel y aplicada la función tenemos dos posibles resultados para la covarianza: un resultado positivo o un resultado negativo. Cuando la covarianza es positiva, es decir está por encima de 0, significa que las dos variables están directamente relacionadas. Si la variable que tenemos en el eje X crece, la que está en el eje Y también lo hará; si la variable X decrece, la variable Y también se reducirá.



Por el contrario, cuando tenemos una covarianza negativa, con un valor inferior a 0, hablamos de una relación inversa entre las dos variables. Esto quiere decir que si la variable que hay en el eje X crece, la que hay en Y decrece; mientras que a medida que la variable Y gana peso, la variable que hay en el eje X lo pierde. Un tercer escenario sería una covarianza 0, que implica la ausencia de una relación lineal entre las dos variables. Los movimientos de una no afectará a la otra, ni para bien ni para mal.

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Recuerda que la interpretación de la covarianza no es cuantitativa, los números no nos dicen nada -o no deberían hacerlo-. La interpretación es cualitativa, de dirección de dispersión, de signo. El valor de los números depende de las unidades, así que no se puede interpretar. Lo único que nos interesa saber es si es positiva o negativa.

Sin lugar a dudas, Excel es la mejor herramienta para calcular la covarianza de dos variables. Se puede calcular manualmente a través de una fórmula compleja, pero Excel nos evita tener que hacer los cálculos a mano, lo que hace que los procesos sean mucho más rápidos. Para que el cálculo de la covarianza sea efectivo, es muy importante introducir correctamente todos los datos de cada variable en la hoja de Excel para que se puedan hacer los cálculos sin problemas y el resultado que obtengamos sea el correcto.

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