Estadísticas descriptivas:
* `promedio`: Calcula la media aritmética.
* `mediana ': Encuentra el valor medio en un conjunto de datos. Robusto para los valores atípicos en comparación con la media.
* `MODE`: Determina el valor más frecuente.
* `stdev.p` (o` stdev.s`): Calcula la desviación estándar de la población (o muestra), midiendo la propagación o la dispersión de los datos.
* `var.p` (o` var.s`): Calcula la varianza de la población (o muestra) (el cuadrado de la desviación estándar).
* `min`: Encuentra el valor más pequeño.
* `max`: Encuentra el mayor valor.
* `Quartile`: Devuelve los valores del cuartil (dividiendo los datos en cuatro partes iguales). Útil para crear gráficos de caja.
* `percentil.inc`: Devuelve el percentil K-TH de un conjunto de datos.
* `Count`: Cuenta el número de celdas que contienen números.
* `Countta`: Cuenta el número de celdas no vacías.
Distribución de datos y probabilidad:
* `Frecuencia`: Calcula cuántos valores caen dentro de los rangos (contenedores) especificados. Esta es una función de matriz, lo que significa que debe seleccionar un rango de celdas antes de ingresar a la fórmula y presionar CTRL+Shift+Enter.
* `norm.dist` (o` norm.inv`, `norm.s.dist`,` norm.s.inv`): Estas funciones se relacionan con la distribución normal; Son cruciales para las pruebas de hipótesis y otros análisis estadísticos.
Otras funciones útiles:
* `Sum`: Agrega todos los números en una variedad de células.
* `Sumif`/` Sumifs`: Valores de suma basados en uno o más criterios. Útil para analizar subgrupos dentro de sus datos.
* `promedio` promedioifs`: Promedia valores basados en uno o más criterios.
* `countif`/` countifs`: Cuenta de células que cumplen con un criterio específico.
Elegir la función correcta depende de su objetivo analítico específico. Por ejemplo:
* Para comprender la tendencia central:use `promedio ',` mediana' o 'modo'.
* Para comprender la propagación:use `stdev.p`,` stdev.s`, `var.p` o` var.s`.
* Para identificar valores atípicos:examine los valores `min`,` max` y `cuartilil ', o cree un diagrama de caja.
* Para analizar la distribución:use 'frecuencia' y potencialmente gráficos de histograma.
Recuerde considerar siempre si está trabajando con una población o una muestra al elegir entre la población y las versiones de las funciones de muestra (por ejemplo, `stdev.p` vs.` stdev.s`).