Cómo encontrar el coeficiente de asimetría de Pearson en Excel

Actualizado por ultima vez el 5 de noviembre de 2021, por Luis Benites.

El coeficiente de asimetría de Pearson es un método desarrollado por Karl Pearson para encontrar la asimetría en una muestra utilizando estadísticas descriptivas como la media y la moda . La asimetría es una medida de la forma de un conjunto de datos. No hay una función de Excel para encontrar el coeficiente de asimetría de Pearson. En el área de estadísticas descriptivas de Data Analysis Toolpak , la asimetría se calcula usando la tercera potencia de las desviaciones alrededor de la media . Esto es diferente del coeficiente de asimetría de Pearson, que utiliza la moda o la media. Hay una solución alternativa que puede usar combinando algunas funciones básicas de Excel.

El coeficiente de asimetría de Pearson (segundo método) se calcula multiplicando la diferencia entre la media y la mediana , por tres. El resultado se divide por la desviación estándar . Puede usar las funciones de Excel PROMEDIO , MEDIANA y DESVEST.P para obtener un valor para esta medida.

coeficiente de asimetría de pearson en excel

Segundo método de Pearson para encontrar la asimetría.

Cómo encontrar el coeficiente de asimetría de Pearson en Excel

Paso 1: escriba «Coeficiente de asimetría» en una celda vacía. por ejemplo, en la celda A1.
Paso 2: escriba la siguiente fórmula en una segunda celda vacía. Por ejemplo, en la celda A2:
“=3*( PROMEDIO(B2:B29)-MEDIANA(B2:B29) ) / STDEV.P(B2:B29)”
Paso 3: Cambie las ubicaciones de las celdas para reflejar dónde están realmente sus datos . En este ejemplo, los datos están en B2 a B29 (B2:B29), así que cambie las ubicaciones de sus celdas en consecuencia.
Paso 4: Presione «Entrar».

Sugerencia : si ya conoce la media, la mediana y la desviación estándar, ingrese los números reales en la fórmula. Por ejemplo, si quiere decir 100, su mediana es 50 y su desviación estándar es 12, debe ingresar:
“=3*(100-50)/12”

Tengo una Maestría en Ciencias en Estadística Aplicada y he trabajado en algoritmos de aprendizaje automático para empresas profesionales tanto en el sector de la salud como en el comercio minorista.

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