El análisis bivariado es una herramienta poderosa en el mundo de los datos y puede proporcionar valiosas ideas y conocimientos sobre la relación entre dos variables. Si eres un usuario de Excel, estás de suerte, ya que este programa popular también puede ser utilizado para realizar análisis bivariado. En este artículo, te guiaremos a través de los pasos necesarios para realizar un análisis bivariado en Excel, junto con ejemplos prácticos que te ayudarán a entender mejor este proceso. ¡Prepárate para descubrir cómo desentrañar las conexiones entre variables utilizando la potencia de Excel!
El término análisis bivariado Se refiere al análisis de dos variables. Puedes recordar esto porque el prefijo «bi» significa «dos».
El propósito del análisis bivariado es comprender la relación entre dos variables.
Hay tres formas comunes de realizar análisis bivariado:
1. Gráfico de dispersión
2. Coeficientes de correlación
3. Regresión lineal simple
El siguiente ejemplo muestra cómo realizar cada uno de estos tipos de análisis bivariado en Excel utilizando el siguiente conjunto de datos que contiene información sobre dos variables: (1) Horas dedicadas a estudiar y (2) Puntuación del examen recibida por 20 estudiantes diferentes:
1. Diagramas de dispersión
Para crear un diagrama de dispersión de horas versus puntaje, podemos resaltar celdas A2:B21y luego haga clic en Insertar pestaña a lo largo de la cinta superior, luego haga clic Insertar gráfico de dispersión dentro de Gráficos grupo:
También podemos modificar los límites del eje y para obtener una mejor vista de los puntos de datos.
Para hacerlo, haga doble clic en el eje y. En el Eje de formato panel que aparece en el lado derecho de la pantalla, haga clic en Opciones de eje y luego cambiar el Mínimo y Máximo límites a 60 y 100, respectivamente.
El eje y se actualizará automáticamente:
El eje x muestra las horas estudiadas y el eje y muestra la puntuación del examen recibida.
Del gráfico podemos ver que existe una relación positiva entre las dos variables. A medida que aumentan las horas estudiadas, la puntuación de los exámenes también tiende a aumentar.
2. Coeficientes de correlación
Un coeficiente de correlación de Pearson es una forma de cuantificar la relación lineal entre dos variables.
Podemos utilizar la siguiente fórmula en Excel para calcular el coeficiente de correlación entre las horas estudiadas y la puntuación del examen:
=CORREL(A2:A21, B2:B21)
El coeficiente de correlación resulta ser 0.891.
Este valor es cercano a 1, lo que indica una fuerte correlación positiva entre las horas estudiadas y la puntuación del examen recibida.
3. Regresión lineal simple
La regresión lineal simple es un método estadístico que podemos utilizar para cuantificar la relación entre dos variables.
Para ajustar un modelo de regresión lineal simple en Excel, haga clic en el Datos pestaña a lo largo de la cinta superior, luego haga clic en el Análisis de los datos opción en el Analizar grupo. En el nuevo panel que aparece, haga clic en Regresión y luego haga clic DE ACUERDO.
Nota: Si no ve la opción Análisis de datos, primero debe cargar el paquete de herramientas de análisis de Excel.
En el panel que aparece, ingrese la siguiente información y luego haga clic en DE ACUERDO:
Una vez que hagas clic DE ACUERDOaparecerán los resultados del modelo de regresión:
La ecuación de regresión ajustada resulta ser:
Puntuación del examen = 69,0734 + 3,8471*(horas estudiadas)
Esto nos dice que cada hora adicional estudiada está asociada con un aumento promedio de 3.8471 en la puntuación del examen.
También podemos utilizar la ecuación de regresión para estimar la puntuación que recibirá un estudiante en función del total de horas estudiadas.
Por ejemplo, se estima que un estudiante que estudia durante 3 horas recibirá una puntuación de 81.6147:
- Puntuación del examen = 69,0734 + 3,8471*(horas estudiadas)
- Puntuación del examen = 69,0734 + 3,8471*(3)
- Puntuación del examen = 81,6147
Recursos adicionales
Los siguientes tutoriales proporcionan información adicional sobre el análisis bivariado:
Una introducción al análisis bivariado
5 ejemplos de datos bivariados en la vida real
Introducción a la regresión lineal simple
Preguntas frecuentes sobre análisis bivariado en Excel
¿Qué es un análisis bivariado?
El análisis bivariado es una técnica estadística que permite analizar la relación entre dos variables. En Excel, es posible realizar análisis bivariados utilizando diversas herramientas y funciones.
¿Cómo puedo hacer un análisis bivariado en Excel?
Existen varios métodos para realizar análisis bivariados en Excel. Uno de los enfoques más comunes es utilizar tablas de contingencia o tablas cruzadas. Estas tablas muestran la distribución conjunta de dos variables y permiten identificar patrones y relaciones.
Otra forma de realizar un análisis bivariado en Excel es utilizando gráficos de dispersión. Estos gráficos representan la relación entre dos variables mediante puntos en un plano cartesiano, lo que facilita la identificación de posibles correlaciones.
¿Cuáles son las herramientas de Excel que puedo utilizar para análisis bivariado?
Excel ofrece varias herramientas que facilitan el análisis bivariado. Algunas de las más utilizadas son:
- Tablas de contingencia o tablas cruzadas: Permiten calcular la frecuencia conjunta de dos variables y analizar su relación en términos de porcentajes o proporciones.
- Gráficos de dispersión: Facilitan la representación visual de la relación entre dos variables mediante puntos en un plano cartesiano.
- Correlación: Excel cuenta con varias funciones que permiten calcular coeficientes de correlación, como el coeficiente de correlación de Pearson, que mide el grado de relación lineal entre dos variables.
¿Dónde puedo encontrar más información sobre análisis bivariado en Excel?
Si deseas obtener más información sobre cómo realizar análisis bivariado en Excel, te recomendamos consultar los siguientes recursos:
- Crear una tabla de contingencia en Excel
- Crear un gráfico de dispersión en Excel
- Coeficiente de correlación de Pearson en Excel
Recuerda que el análisis bivariado es una herramienta poderosa para entender la relación entre variables en Excel, y puede ser de utilidad en diversas áreas, como la investigación, el marketing y el análisis de datos.