¿Cómo se hace un histograma en Excel?

Desde hace relativamente poco tiempo, podemos trabajar en Excel con histogramas de una forma súper sencilla e intuitiva. Toda una maravilla para los amantes del control de variabilidad en procesos. En este artículo veremos cómo se hace un histograma en Excel.

El concepto

Un histograma es una modalidad de gráfico que emplea barras para mostrar la frecuencia de cada valor de una variable. La altura de cada barra es proporcional a cuántas veces se repite ese valor en los datos. Un histograma es útil para ver la distribución de una variable continua, o sea, que puede tomar cualquier valor dentro de un intervalo. Así se puede estudiar la forma de la distribución y sus propiedades.

Por ejemplo, si el histograma tiene una forma de campana y las barras están cerca de la media, significa que los datos tienen poca variabilidad y poca desviación típica. Si el histograma tiene una forma más plana y las barras están lejos de la media, significa que los datos tienen mucha variabilidad y mucha desviación típica.

¿Cómo se hace en Excel?

Primero, se debe tener una tabla con los datos de la variable que se quiere representar sin necesidad de agruparlos por intervalos, simplemente todos los datos seguidos, en formato lista.

Segundo, se debe seleccionar todo el rango de la tabla y luego hacer clic en Insertar > Gráfico estadístico > Histograma.

Esto generará un histograma con intervalos automáticos, según el tipo de datos que se tengan. Ahora, podemos modificar los intervalos haciendo click sobre los datos del eje X y pulsando “Dar formato al eje”.

En este menú podemos elegir los tamaños del rango, o el número de rangos, según lo que nos interese.

Conclusiones

En resumen, los histogramas son una herramienta fundamental en el análisis de datos y en la estadística. A través de ellos, podemos visualizar la distribución de frecuencia de una variable y, por lo tanto, obtener información valiosa sobre los datos que estamos estudiando.

Es importante destacar que los histogramas son una herramienta complementaria a otras técnicas de análisis de datos, y su uso debe ser adecuado en función de los objetivos y características de cada estudio.

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