Estadística en Excel y Google Sheets

1 · Qué se puede hacer bien

Más de lo que suele admitirse. Con una planilla se resuelve, sin problemas:

• Carga de datos con validaciones.
• Toda la estadística descriptiva.
• Tablas de frecuencias y de contingencia, con tablas dinámicas.
• Gráficos correctos —no vistosos, pero correctos—.
• Pruebas t, chi-cuadrado, ANOVA de un factor y regresión simple.

2 · Las funciones que hacen falta

Posición y dispersión

=PROMEDIO(rango)              media
=MEDIANA(rango)               mediana
=MODA.UNO(rango)              modo
=DESVEST.M(rango)             desvío estándar, n−1   ← la que va
=DESVEST.P(rango)             desvío poblacional, n
=VAR.M(rango)                 varianza muestral
=CUARTIL.INC(rango; 1)        primer cuartil
=PERCENTIL.INC(rango; 0,9)    percentil 90
=MAX(rango)-MIN(rango)        rango

Forma

=COEFICIENTE.ASIMETRIA(rango)
=CURTOSIS(rango)              devuelve el exceso: la normal da 0
=NORMALIZACION(x; media; desv)   puntaje z

Conteos y condiciones

=CONTAR(rango)                cuántos números
=CONTARA(rango)               cuántas celdas no vacías
=CONTAR.BLANCO(rango)         faltantes
=CONTAR.SI(rango; criterio)
=CONTAR.SI.CONJUNTO(...)      para tablas de contingencia a mano
=PROMEDIO.SI.CONJUNTO(...)

Ponderado

=SUMAPRODUCTO(valores; pesos)/SUMA(pesos)

Esa última es la que resuelve la media ponderada, que en Excel no tiene función propia.

3 · Las herramientas que no son fórmulas

Tabla dinámica. Es lo mejor que tiene Excel para estadística descriptiva. Resuelve tablas de frecuencias, tablas de contingencia, promedios por grupo y porcentajes de fila o columna, todo sin escribir una fórmula. Vale la pena aprenderla bien.

Validación de datos. Listas desplegables y rangos permitidos. Es lo que evita errores de carga; ver cargar datos sin errores.

Análisis de datos. Un complemento que viene con Excel pero está desactivado: Archivo › Opciones › Complementos › Herramientas para análisis. Agrega histograma, estadística descriptiva completa, pruebas t, ANOVA y regresión.

4 · Dónde está el límite

Conviene pasar a R o Python cuando aparece alguna de estas cuatro:

No podés rehacerlo. Si el análisis es una cadena de clics y copiar-pegar, no hay forma de revisar qué se hizo ni de repetirlo con datos actualizados. Es la razón más importante y la que menos se tiene en cuenta.

Más de unas decenas de miles de filas. La planilla se vuelve lenta y frágil.

Hace falta algo que Excel no tiene. Regresión logística, modelos mixtos, análisis factorial, muestras con diseño complejo.

El análisis se repite. Si hay que rehacerlo cada mes con datos nuevos, un script lo hace solo.

5 · Google Sheets

Casi todas las funciones son las mismas, con dos diferencias prácticas:

• Los nombres a veces cambian (STDEV en vez de DESVEST.M, según el idioma de la hoja).
• No tiene el complemento de análisis de datos, pero sí =QUERY(), que es muy potente para agrupar y filtrar.

A cambio, el trabajo colaborativo y el historial de versiones son mucho mejores —y ese historial es, de hecho, una forma primitiva de trazabilidad.

6 · Errores frecuentes

• Usar DESVEST.P cuando corresponde DESVEST.M. La “M” es de muestra y es la que casi siempre va.
• Rangos que se corren al copiar. Sin $ en las referencias, arrastrar una fórmula desplaza el rango. Es la fuente de errores silenciosos más común.
• Datos con formato de texto. Un número importado como texto no entra en PROMEDIO y el resultado sale mal sin ningún aviso.
• Celdas combinadas en la base. Rompen tablas dinámicas y exportaciones.
• Confundir el redondeo de visualización con el del valor. Mostrar dos decimales no cambia el número guardado: los cálculos siguen usando todos.
• Análisis no reproducible. Si nadie puede rehacer los pasos, el resultado no es verificable.
• Guardar la base y el análisis en la misma hoja. Datos en una hoja, cálculos en otra, gráficos en otra.

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