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 Correlation matrix / heatmap en Chart type. Abre el selector de columnas de Variables.
Selecciona batch_mass_kg, inlet_moisture_pct, ambient_temperature_c y electricity_kwh, en ese orden. Si es necesario, corrige el orden con las flechas de subida y bajada. Deja batch_id sin seleccionar.
4. Definir las opciones del gráfico
En Statistics, elige Pearson en Correlation method. El cálculo utiliza filas completas en las cuatro variables seleccionadas.
Abre Labels e introduce Summarize drying-variable relationships en Chart title.
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 coeficiente
Localiza la intersección de dos variables. Un coeficiente de Pearson va de −1 a +1: el signo indica la dirección y los valores más próximos a cualquiera de los extremos muestran una asociación lineal más intensa. La diagonal es 1 y las dos mitades repiten los mismos pares.
Gráfico en inglés de las correlaciones de Pearson entre cuatro mediciones de los mismos 72 lotes de secado con datos completos. Ver gráfico a tamaño completo (se abre en una nueva pestaña) Comparar las relaciones con la electricidad
La masa y la electricidad presentan aquí la asociación observada por pares más intensa, r≈0.85. La electricidad tiene correlaciones más débiles con la humedad de entrada, aproximadamente +0.19, y la temperatura ambiente, aproximadamente −0.13. Todos los coeficientes utilizan los mismos 72 lotes completos; la tabla conserva toda la precisión numérica mostrada.
Comprobar también la forma
Un coeficiente pequeño puede ocultar un patrón curvo. Estas correlaciones se calculan por pares, por separado; una correlación débil no demuestra que la variable carezca de importancia al considerar conjuntamente varios predictores.
Elegir el siguiente análisis
Examina la matriz de diagramas de dispersión y comprueba los registros de los lotes para localizar combinaciones inusuales. Utiliza el análisis de regresión para considerar conjuntamente los predictores. La correlación por sí sola no permite establecer una causa.
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 |
Coeficientes de Pearson
Lee el coeficiente donde se cruzan la variable de la fila y la de la columna. Todos los pares utilizan los mismos 72 lotes con datos completos. La diagonal es 1 y las mitades opuestas repiten los mismos pares. Los coeficientes describen asociaciones lineales por separado; no ajustan por otros predictores.
| Variable | batch_mass_kg | inlet_moisture_pct | ambient_temperature_c | electricity_kwh |
|---|---|---|---|---|
| batch_mass_kg | 1 | -0.201984 | 0.0442099 | 0.850257 |
| inlet_moisture_pct | -0.201984 | 1 | 0.0201252 | 0.190834 |
| ambient_temperature_c | 0.0442099 | 0.0201252 | 1 | -0.134981 |
| electricity_kwh | 0.850257 | 0.190834 | -0.134981 | 1 |
Observaciones completas
Cada fila indica su fila original de la hoja de trabajo y las cuatro mediciones alineadas. Las unidades son kg, porcentaje en base húmeda, °C y kWh. Estas 72 filas completas forman la muestra compartida. Mantén juntas todas las columnas al comprobar un lote inusual.
| Fila de la hoja de trabajo | batch_mass_kg | inlet_moisture_pct | ambient_temperature_c | electricity_kwh |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 99.8 | 9.6 | 15.4 | 73.02 |
| 2 | 188.3 | 11.45 | 16.2 | 109.31 |
| 3 | 97.4 | 12.19 | 24.9 | 76.87 |
| 4 | 111.3 | 8.46 | 21.1 | 77.35 |
| 5 | 217.1 | 6.35 | 26.1 | 98.12 |
| 6 | 132.1 | 13.29 | 18.5 | 87.75 |
| 7 | 84.1 | 7.84 | 22 | 70.39 |
| 8 | 187.9 | 9.98 | 17.2 | 113.74 |
| 9 | 98.9 | 10.49 | 21.4 | 75.35 |
| 10 | 187.3 | 7.79 | 18.3 | 106.9 |
| 11 | 185.4 | 8.02 | 21.3 | 99.69 |
| 12 | 208.5 | 9.37 | 27.7 | 104.56 |
| 13 | 157.9 | 10.88 | 22.6 | 95.97 |
| 14 | 109.4 | 12.37 | 18.4 | 78.58 |
| 15 | 141 | 8.96 | 27.9 | 70.91 |
| 16 | 92.1 | 11.93 | 15.2 | 83.65 |
| 17 | 135.5 | 11.12 | 26.2 | 78.93 |
| 18 | 136.1 | 13.47 | 23.1 | 95.62 |
| 19 | 165.8 | 8.89 | 25.4 | 86.15 |
| 20 | 147.3 | 13.34 | 27.3 | 92.84 |
| 21 | 203.4 | 10.5 | 15.2 | 108.69 |
| 22 | 174.1 | 6.33 | 17.2 | 88.03 |
| 23 | 134.9 | 12.78 | 16.2 | 103.2 |
| 24 | 97.5 | 8.48 | 24 | 64.03 |
| 25 | 108.4 | 11.21 | 24.8 | 73.39 |
| 26 | 131.8 | 10.79 | 16.6 | 91.5 |
| 27 | 150.5 | 11.83 | 21.9 | 97.24 |
| 28 | 177 | 13.57 | 22.4 | 116.1 |
| 29 | 123.6 | 13.35 | 24.2 | 98.15 |
| 30 | 93.3 | 13.19 | 23.6 | 79.33 |
| 31 | 193.5 | 12.51 | 21.4 | 111.51 |
| 32 | 116.2 | 9.92 | 18.5 | 80.12 |
| 33 | 162.2 | 11.23 | 27.3 | 95.18 |
| 34 | 131.9 | 6.96 | 21.9 | 82.87 |
| 35 | 109 | 12.14 | 22.7 | 84.86 |
| 36 | 80.4 | 11.91 | 26.6 | 61.39 |
| 37 | 123.8 | 9.12 | 16.2 | 84.37 |
| 38 | 165.3 | 7.06 | 27.7 | 79.15 |
| 39 | 80.1 | 6.99 | 16.2 | 64.21 |
| 40 | 104.5 | 11.42 | 23.7 | 75.82 |
| 41 | 94.4 | 12.75 | 26.8 | 84.76 |
| 42 | 88.6 | 7.54 | 22.3 | 55.44 |
| 43 | 123.1 | 7.59 | 25.1 | 65.89 |
| 44 | 206.1 | 8.75 | 25.9 | 107.41 |
| 45 | 135 | 6.85 | 21.5 | 79.37 |
| 46 | 193.5 | 10.55 | 22.6 | 100.21 |
| 47 | 184.6 | 9.9 | 22.3 | 104.05 |
| 48 | 107.9 | 12.45 | 26.9 | 80.17 |
| 49 | 186.8 | 8.23 | 22.9 | 86.27 |
| 50 | 131.5 | 13.39 | 25.6 | 89.52 |
| 51 | 209.5 | 9.41 | 27.3 | 103.99 |
| 52 | 179.8 | 6.64 | 21.8 | 97.26 |
| 53 | 104.7 | 8.48 | 21.1 | 72.93 |
| 54 | 168.1 | 6.05 | 23.5 | 85.16 |
| 55 | 193.4 | 8.19 | 17.8 | 99.42 |
| 56 | 122 | 7.3 | 26.4 | 73.27 |
| 57 | 171.6 | 10.7 | 21.4 | 103.89 |
| 58 | 110.5 | 10.63 | 21.3 | 83.06 |
| 59 | 200.1 | 9.12 | 25 | 109.7 |
| 60 | 147.4 | 11.72 | 18.7 | 89.14 |
| 61 | 148.3 | 10.9 | 25.5 | 93.93 |
| 62 | 118.7 | 7.83 | 24.5 | 70.1 |
| 63 | 107.8 | 12.35 | 27.2 | 80.28 |
| 64 | 107.1 | 13.39 | 20.5 | 79.01 |
| 65 | 103.4 | 9.07 | 20.3 | 72.92 |
| 66 | 175.1 | 10.71 | 19.2 | 98.54 |
| 67 | 83.4 | 12.27 | 20.3 | 67.83 |
| 68 | 192.6 | 11.74 | 25.9 | 102.09 |
| 69 | 207.9 | 8.36 | 25.2 | 106.33 |
| 70 | 208.4 | 12.52 | 21.8 | 112.93 |
| 71 | 91.8 | 10.57 | 26.8 | 66.22 |
| 72 | 176.1 | 10.55 | 19.6 | 107.84 |
7. Crear un informe
Conserva el gráfico original y Data used, junto con Pearson coefficients y Complete 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.