Como hacer coeficiente de variacion en excel

Coeficiente de variación excel deutsch

La dispersión de los datos significa cuánto difieren los resultados individuales de la media. La medida más directa de la dispersión es el rango, pero no es muy útil porque tiende a seguir aumentando a medida que se muestrean más datos. La varianza y la desviación estándar son medidas mucho mejores de la dispersión. La varianza es simplemente la desviación estándar al cuadrado.

Una muestra de datos suele resumirse con dos estadísticas: su valor medio y una medida de su dispersión. La varianza y la desviación estándar son medidas de la dispersión. Varias funciones permiten calcular la varianza en Excel. A continuación, explicaremos cómo decidir cuál usar y cómo encontrar la varianza en Excel.

Si las calcularas a mano, empezarías por encontrar la media de todos tus datos. A continuación, encontrarías la diferencia entre cada observación y la media, elevarías al cuadrado todas esas diferencias, las sumarías todas y las dividirías por el número de observaciones.

De este modo se obtendría la varianza, una especie de media de todas las diferencias elevadas al cuadrado. Al tomar la raíz cuadrada de la varianza se corrige el hecho de que todas las diferencias se elevaron al cuadrado, lo que da como resultado la desviación estándar. La utilizarás para medir la dispersión de los datos. Si esto es confuso, no te preocupes. Excel hace los cálculos reales.

Excel de desviación

Un estadístico de prueba es un número calculado por una prueba estadística. Describe lo lejos que están los datos observados de la hipótesis nula de que no hay relación entre las variables o de que no hay diferencias entre los grupos de la muestra.

El estadístico de prueba indica la diferencia entre dos o más grupos con respecto a la media general de la población, o la diferencia entre una pendiente lineal y la pendiente predicha por una hipótesis nula. Se utilizan diferentes estadísticos de prueba en diferentes pruebas estadísticas.

La significación estadística es un término utilizado por los investigadores para afirmar que es poco probable que sus observaciones se hayan producido bajo la hipótesis nula de una prueba estadística. La significación suele indicarse con un valor p, o valor de probabilidad.

La significación estadística es arbitraria: depende del umbral, o valor alfa, elegido por el investigador. El umbral más habitual es p < 0,05, lo que significa que es probable que los datos se produzcan menos del 5% de las veces bajo la hipótesis nula.

Una prueba t es una prueba estadística que compara las medias de dos muestras. Se utiliza en las pruebas de hipótesis, con una hipótesis nula de que la diferencia de las medias de los grupos es cero y una hipótesis alternativa de que la diferencia de las medias de los grupos es diferente de cero.

Coeficiente de variación r

El coeficiente de variación es una medida estadística de un conjunto de datos en torno a la media o al promedio. Esta medida se utiliza para analizar la diferencia de dispersión de los datos en relación con el valor medio o promedio. El coeficiente de variación se obtiene dividiendo la desviación estándar entre la media o el promedio.

Espero que haya entendido cómo obtener el coeficiente de variación utilizando la función de desviación estándar y promedio en Excel. Explore más artículos sobre las funciones de Excel aquí. Por favor, siéntase libre de indicar su consulta o retroalimentación para el artículo anterior.

Fórmula del coeficiente de variación

En el mundo real, se utiliza a menudo en finanzas para comparar el rendimiento medio esperado de una inversión con la desviación estándar esperada de la misma. Esto permite a los inversores comparar la relación riesgo-rendimiento entre las inversiones.

No existe una fórmula integrada en Excel para calcular el coeficiente de variación de un conjunto de datos, pero afortunadamente es relativamente fácil de calcular utilizando un par de fórmulas sencillas. El siguiente ejemplo ilustra cómo calcular el coeficiente de variación para un conjunto de datos determinado.