Cómo utilizar la fórmula COVAR en Google Sheets

El análisis de los datos nos lleva a múltiples interpretaciones sobre cuál es su naturaleza subyacente. Y tenemos muchas herramientas y métricas estadísticas importantes que nos ayudan con este ejercicio. Una de esas métricas importantes que los matemáticos tienen a su disposición es la covarianza. Mide la variabilidad conjunta de dos variables aleatorias. Dados dos conjuntos de datos, podemos calcular esto utilizando la información fácilmente disponible cubriren Google Sheets.

Si la covarianza es positiva, indica que las variables tienden a cambiar juntas en la misma dirección. Por otro lado, la covarianza negativa indica que tienden a cambiar juntas en la dirección opuesta (es decir, el aumento en una provoca la disminución en la otra). Si te interesa entender cómo calculamos matemáticamente la covarianza, aquí tienes enlace a ello.

Sintaxis

COVAR(data_y, data_x)

• datos_y – es el rango de valores o una referencia al rango de celdas que consta de los datos dependientes.
• datos_x – el rango de valores o una referencia al rango de celdas que consta de los datos independientes.

Uso: fórmula COVAR en Google Sheets

Ahora, vayamos y profundicemos en la aplicación práctica de esta fórmula. Porque los ejemplos siempre nos ayudan a reforzar nuestra comprensión. Por favor, revisen la siguiente instantánea tomada de la aplicación Google Sheets.

Los parámetros aceptan los valores de entrada de dos maneras diferentes. Podemos optar por introducir los conjuntos de datos numéricos directos usando llaves que indican rangos (primer ejemplo). O podemos simplemente usar referencias de rango (últimos tres ejemplos).

Notará que hemos utilizado tres conjuntos diferentes de datos y contra un único conjunto de datos x. No hay una relación particular entre los conjuntos de datos de las columnas A y D. Pero, observe los conjuntos de datos de las columnas B y C. Y compárelos con el de la columna D. Verá que tienen relaciones lineales positivas y negativas respectivamente. El signo de la covarianza muestra la tendencia en la relación lineal entre las variables. Esto fue evidente en el tercer y cuarto ejemplos.

Sin embargo, no es fácil interpretar la magnitud de la covarianza. Esto se debe a que no está normalizada y, por lo tanto, depende de las magnitudes de las variables. Si necesitamos evaluar la fuerza de la relación lineal, podemos usar la CORREL fórmula.