Los comandos de la aplicación, los identificadores de las hojas de trabajo y los valores de los datos de ejemplo conservan su redacción original. Las capturas de pantalla, los gráficos y las descargas están en inglés. Los ejemplos conservan la notación numérica original en inglés: punto decimal y coma como separador de millares.
Ejemplo: lotes de secado
El ejemplo registra 72 lotes de secado con mediciones de masa, humedad de entrada, temperatura ambiente y electricidad. La masa está en kg, la humedad es un porcentaje en base húmeda, la temperatura está en °C y la electricidad en kWh.
Descargar los datos de ejemplo (CSV, columnas en inglés)Es el mismo ejemplo que se utiliza en Help. El CSV contiene las observaciones que debes importar.
1. Crear el análisis
En la barra lateral, abre Plots y crea un análisis. Ponle un nombre, selecciona New blank worksheet y elige Create analysis.
2. Importar los datos
En Worksheet, elige Import. Selecciona el CSV descargado o pega su contenido. Establece Comma como delimitador, utiliza Decimal dot y marca First row contains column names. Revisa la vista previa de la importación y elige Import into worksheet.
3. Asignar las columnas de entrada
En Inputs, elige Scatter en Chart type. En Data arrangement, elige Simple — no grouping.
Abre el selector de columnas de X variable y selecciona batch_mass_kg. En Y variable, selecciona electricity_kwh. Mantén las columnas alineadas: los dos valores de un punto deben proceder de la misma fila de lote.
4. Definir las opciones del gráfico
En Statistics, establece Fit en None. Este ejemplo muestra los puntos originales sin una recta ajustada.
Abre Labels e introduce Explore batch mass and electricity use en Chart title. Deja Horizontal axis label y Vertical axis label en blanco para utilizar las etiquetas de origen.
5. Crear el gráfico
Elige Create chart y abre Results. Comprueba Data used antes de comparar el gráfico con esta guía. Participan todas las filas guardadas de la hoja de trabajo; ordenarla o filtrarla no cambia la muestra analizada.
6. Interpretar los resultados
Leer un lote
Cada punto utiliza dos valores de la misma fila de lote. La posición horizontal es la masa del lote en kg; la posición vertical es el consumo eléctrico en kWh. Los 72 lotes tienen pares completos.
Gráfico en inglés de las lecturas emparejadas de masa y electricidad de 72 lotes de secado, sin recta ajustada. Ver gráfico a tamaño completo (se abre en una nueva pestaña) Buscar un patrón
Los puntos tienden a subir de izquierda a derecha: los lotes más pesados suelen consumir más electricidad en esta muestra. No se muestra una recta ajustada, por lo que este gráfico no proporciona una ecuación de predicción.
Tener en cuenta las demás mediciones
La masa no es la única variable registrada. La humedad de entrada y la temperatura ambiente también pueden estar relacionadas con el consumo eléctrico. Esta representación de dos variables no ajusta por ellas ni demuestra que la masa por sí sola haya causado el cambio.
Elegir el siguiente análisis
Examina la matriz de diagramas de dispersión y utiliza después el ejemplo de regresión para considerar conjuntamente los predictores registrados. Contrasta los puntos inusuales con los registros de sus lotes antes de utilizar un modelo para planificar.
Más detalles: leer cada sección de resultados
Las tablas de resultados completas utilizan seis cifras significativas, como en Help.
Datos utilizados
El número de filas de la hoja de trabajo es 72; el de observaciones aptas entre todas las series es 72; el de observaciones excluidas es 0. Se utilizan todas las filas de origen. Comprueba estos recuentos y conserva las columnas asignadas en el ejemplo al comparar ejecuciones. El orden y los filtros de la hoja de trabajo no cambian la muestra analizada.
Se consideran todas las filas guardadas en su orden original. El orden y los filtros de la hoja de trabajo no cambian la muestra analizada.
| Filas de la hoja de trabajo | Observaciones aptas entre todas las series | Observaciones excluidas |
|---|---|---|
| 72 | 72 | 0 |
Resumen de datos
La serie identifica la medición o el grupo. Los valores válidos y los ausentes indican recuentos; la media y la mediana describen el centro. La desviación estándar muestral describe la dispersión. El mínimo y el máximo son los extremos observados; Q1 y Q3 delimitan la mitad central. Estos resúmenes describen las observaciones guardadas, no los límites de aceptación. En este diagrama de dispersión, el resumen describe Y, el consumo eléctrico; X se conserva en las observaciones completas del gráfico.
| Serie | Válidos | Ausentes | Media | Desviación estándar muestral | Mínimo | Q1 | Mediana | Q3 | Máximo |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 72 | 0 | 88.1079 | 14.8704 | 55.44 | 77.23 | 86.21 | 99.82 | 116.1 |
Observaciones completas del gráfico
La serie identifica la medición o el grupo y la fila de la hoja de trabajo sitúa el registro de origen. X e Y son las coordenadas del gráfico. X es la masa del lote en kg e Y es la electricidad en kWh del mismo lote.
| Serie | Fila de la hoja de trabajo | X | Y |
|---|---|---|---|
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 1 | 99.8 | 73.02 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 2 | 188.3 | 109.31 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 3 | 97.4 | 76.87 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 4 | 111.3 | 77.35 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 5 | 217.1 | 98.12 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 6 | 132.1 | 87.75 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 7 | 84.1 | 70.39 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 8 | 187.9 | 113.74 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 9 | 98.9 | 75.35 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 10 | 187.3 | 106.9 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 11 | 185.4 | 99.69 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 12 | 208.5 | 104.56 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 13 | 157.9 | 95.97 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 14 | 109.4 | 78.58 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 15 | 141 | 70.91 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 16 | 92.1 | 83.65 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 17 | 135.5 | 78.93 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 18 | 136.1 | 95.62 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 19 | 165.8 | 86.15 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 20 | 147.3 | 92.84 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 21 | 203.4 | 108.69 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 22 | 174.1 | 88.03 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 23 | 134.9 | 103.2 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 24 | 97.5 | 64.03 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 25 | 108.4 | 73.39 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 26 | 131.8 | 91.5 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 27 | 150.5 | 97.24 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 28 | 177 | 116.1 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 29 | 123.6 | 98.15 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 30 | 93.3 | 79.33 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 31 | 193.5 | 111.51 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 32 | 116.2 | 80.12 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 33 | 162.2 | 95.18 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 34 | 131.9 | 82.87 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 35 | 109 | 84.86 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 36 | 80.4 | 61.39 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 37 | 123.8 | 84.37 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 38 | 165.3 | 79.15 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 39 | 80.1 | 64.21 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 40 | 104.5 | 75.82 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 41 | 94.4 | 84.76 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 42 | 88.6 | 55.44 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 43 | 123.1 | 65.89 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 44 | 206.1 | 107.41 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 45 | 135 | 79.37 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 46 | 193.5 | 100.21 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 47 | 184.6 | 104.05 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 48 | 107.9 | 80.17 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 49 | 186.8 | 86.27 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 50 | 131.5 | 89.52 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 51 | 209.5 | 103.99 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 52 | 179.8 | 97.26 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 53 | 104.7 | 72.93 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 54 | 168.1 | 85.16 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 55 | 193.4 | 99.42 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 56 | 122 | 73.27 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 57 | 171.6 | 103.89 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 58 | 110.5 | 83.06 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 59 | 200.1 | 109.7 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 60 | 147.4 | 89.14 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 61 | 148.3 | 93.93 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 62 | 118.7 | 70.1 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 63 | 107.8 | 80.28 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 64 | 107.1 | 79.01 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 65 | 103.4 | 72.92 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 66 | 175.1 | 98.54 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 67 | 83.4 | 67.83 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 68 | 192.6 | 102.09 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 69 | 207.9 | 106.33 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 70 | 208.4 | 112.93 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 71 | 91.8 | 66.22 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 72 | 176.1 | 107.84 |
7. Crear un informe
Conserva el gráfico original y Data used, junto con Data summary y Full chart observations. Anota las columnas asignadas y las opciones del gráfico. Incluye el contexto del estudio y las comprobaciones de las observaciones inusuales. Conserva las unidades del gráfico y las limitaciones descritas en esta guía.
Selecciona Add to report de la ejecución completada. Abre Choose individual items and advanced options para seleccionar tablas y gráficos y, a continuación, selecciona Add to draft. Los elementos ocultos se conservan en el análisis guardado.
Asigna un nombre al informe y añade el objetivo del estudio y tu interpretación. Selecciona Save, revisa Preview, y después utiliza Export → Download HTML. El ejemplo siguiente contiene todo el contenido seleccionado, incluidos los resultados que no caben en una sola pantalla.