Cómo utilizar la función PEARSON en Excel

Descripción y uso general

La correlación de Pearson es una medida de la relación lineal entre dos variables cuantitativas. Comprender cómo calcular y interpretar este coeficiente es fundamental en muchos campos, como la estadística, la economía y las ciencias sociales. Tanto Microsoft Excel como Google Sheets ofrecen una función integrada para calcular la correlación de Pearson, facilitando así el análisis estadístico.

Sintaxis y ejemplos

En Excel, la función se escribe:

=PEARSON(matriz1, matriz2)

Dónde matriz1 y matriz2 representan los rangos de datos de las dos variables cuya correlación se desea calcular.

Google Sheets utiliza una función idéntica para este propósito:

=PEARSON(matriz1, matriz2)

Veamos un ejemplo práctico. Supongamos que tenemos datos para dos variables X e Y:

X Y
1 2
2 4
3 5

Para calcular la correlación de Pearson entre X e Y, aplicaríamos la siguiente fórmula en Excel o Google Sheets:

=PEARSON(A2:A4, B2:B4)

Este cálculo dará como resultado un coeficiente que varía entre -1 y 1, donde 1 indica una correlación positiva perfecta, -1 indica una correlación negativa perfecta, y 0 indica que no hay correlación.

Aplicaciones prácticas

  • Investigación científica

    En la investigación científica, comprender la relación entre dos fenómenos es esencial. Por ejemplo, un investigador podría estar interesado en la correlación entre el número de horas estudiadas y las notas obtenidas por los estudiantes. Utilizar esta función facilita la evaluación de la fuerza y dirección de la relación.

    =PEARSON(rango_horas_estudiadas, rango_calificaciones)
  • En el mercado financiero

    Los analistas financieros a menudo analizan la correlación entre distintas acciones, índices o instrumentos financieros para desarrollar estrategias de diversificación. Supongamos que un analista quiere conocer la correlación entre los rendimientos de dos acciones durante un período específico:

    =PEARSON(rango_accion1, rango_accion2)

    Una correlación cercana a 1 indica que las acciones tienden a moverse en la misma dirección, mientras que una correlación cercana a -1 sugiere que se mueven en direcciones opuestas.

Consideraciones finales

Aunque la correlación de Pearson es una herramienta poderosa para detectar relaciones lineales, es importante recordar que no identifica relaciones no lineales ni implica causalidad. Para un análisis más completo, podría ser necesario explorar otros métodos estadísticos.

Maggiori informazioni: https://support.microsoft.com/es-es/office/función-pearson-0c3e30fc-e5af-49c4-808a-3ef66e034c18

Otras funciones
Devuelve la función de distribución beta acumulativa
Devuelve la función inversa de la función de distribución acumulativa de una distribución beta especificada
Devuelve la probabilidad de una variable aleatoria discreta siguiendo una distribución binomial
Devuelve la probabilidad de un resultado de prueba siguiendo una distribución binomial
Devuelve el intervalo de confianza de la media de una población
Devuelve el menor valor cuya distribución binomial acumulativa es menor o igual a un valor de criterio