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Cómo calcular intervalos de confianza en Excel

Un tutorial completo y sencillo para principiantes sobre la comprensión de los cálculos de Intervalos de Confianza en Microsoft Excel.
Actualizado 16 ene 2025  · 8 min de lectura

El uso generalizado de Microsoft Excel en el mundo empresarial lo convierte en una de las herramientas más valiosas que puedes utilizar para limpiar, organizar y analizar datos. Con sus funciones y fórmulas incorporadas, los analistas de datos pueden ahora aplicar fácilmente técnicas estadísticas incluso para estimar tendencias futuras y ayudar en la toma de decisiones.

Este tutorial te presentará una de esas funciones estadísticas incorporadas en Excel: la CONFIANZA, te proporcionará la sintaxis de sus variantes y te familiarizará con su uso.

Esta guía paso a paso incluye capturas de pantalla y consejos y recursos adicionales para evitar los errores más comunes , proporcionándote todo lo que necesitas para aprender a calcular intervalos de confianza con Excel.

¿Qué son los intervalos de confianza?

Los intervalos de confianza son un rango de valores utilizados en estadística para estimar la incertidumbre en torno a una estadística muestral.

Proporcionan una forma de expresar la precisión y fiabilidad de una estimación a partir de datos muestrales.

Los intervalos de confianza suelen ir asociados a un nivel de confianza, como el 95% o el 99%. Este nivel de confianza indica que si tomáramos muchas muestras y calculáramos los intervalos de confianza de forma similar, el 95% o el 99% de estos intervalos contendrían el verdadero parámetro poblacional (por ejemplo, la media, la proporción o la diferencia entre medias).

Por ejemplo, un intervalo de confianza del 95% para la media de una población podría calcularse como (20, 30). Esto significa que tenemos un 95% de confianza en que la media real de la población se sitúa entre 20 y 30.

Es importante señalar que esto no implica que haya un 95% de probabilidades de que la media verdadera esté en este intervalo, sino que significa que si tomáramos muchas muestras y calculáramos los intervalos de confianza de la misma forma, el 95% de esos intervalos contendrían la media verdadera.

La importancia de los intervalos de confianza en el análisis de datos

Los intervalos de confianza ayudan a los responsables de la toma de decisiones a comprender el intervalo en el que es probable que se encuentre el valor verdadero de un parámetro poblacional, y el nivel de confianza asociado a este intervalo, proporcionando así información adicional sobre el nivel de certeza de los resultados.

Considera un escenario en el que un analista de datos está haciendo una encuesta para estimar el número medio de horas que la gente pasa diariamente en una plataforma de medios sociales. Tras recoger datos de una muestra de 100 individuos, el analista calcula que la media es de 3 horas, con una desviación típica de 1 hora. Con esta información, el analista calcula un intervalo de confianza del 95% para el tiempo medio dedicado a las redes sociales, que resulta ser (2,8, 3,2) horas.

Este intervalo de confianza nos dice que el analista tiene un 95% de confianza en que el verdadero tiempo medio dedicado a las redes sociales por toda la población se sitúa entre 2,8 y 3,2 horas. La importancia de este intervalo de confianza reside en su capacidad para cuantificar la incertidumbre de la estimación. Proporciona una gama de valores posibles para la media real, ofreciendo una comprensión más fiable que una estimación de un solo punto.

Los responsables de la toma de decisiones pueden utilizar esta información para desarrollar estrategias o políticas de medios sociales, conociendo el nivel de confianza en el tiempo medio estimado que se pasa en la plataforma.

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Visión general de la función de intervalo de confianza en Excel

En Microsoft Excel, CONFIANZA era originalmente la función que devuelve el intervalo de confianza de una media poblacional. Sin embargo, la función ha quedado obsoleta y ha sido sustituida por dos funciones diferentes, que son más precisas según la finalidad de la función. Debemos utilizar la función más nueva, ya que la función antigua puede no existir en futuras versiones de Excel.

La sintaxis y los parámetros de la función CONFIDENCIA.NORMAL

La función CONFIDENCIA.NORMAL de Excel se utiliza para calcular el intervalo de confianza de la media de una población, suponiendo una distribución normal.

La sintaxis de la función CONFIDENCE.NORM es la siguiente:

=CONFIDENCE.NORM(alpha, standard_dev, size)

Los parámetros son:

  • alpha: El nivel de significación (1 - nivel de confianza). Por ejemplo, para un intervalo de confianza del 95%, alfa sería 0,05.
  • standard_dev: La desviación típica de la muestra.
  • tamaño: El tamaño de la muestra.

La sintaxis y los parámetros de la función CONFIDENCE.T

La función CONFIDENCE.T de Excel está diseñada para calcular el intervalo de confianza de una media poblacional, utilizando la distribución t de Student.

La sintaxis de la función CONFIDENCE.T es:

=CONFIDENCE.T(alpha, standard_dev, size)

Los parámetros son:

  • alpha: El nivel de significación (1 - nivel de confianza).
  • standard_dev: La desviación típica de la muestra.
  • tamaño: El tamaño de la muestra.

¿Cuándo utilizar qué función de intervalo de confianza?

En la práctica, si no estamos seguros de la distribución de nuestra población o cuando el tamaño de nuestra muestra es pequeño, es más seguro utilizar la función CONFIDENCE.T. Cuando no se conoce la desviación típica de una muestra, es decir, cuando tenemos que calcular nosotros mismos la desviación típica, lo mejor es utilizar la función CONFIDENCE.T.

Solemos utilizar la función CONFIDENCE.NORM cuando:

  • El tamaño de nuestra muestra es grande.
  • La desviación típica de la población es conocida (y no calculada.)
  • Confiamos en que la distribución de la población es normal o aplicamos el Teorema Central del Límite.

Estas directrices pueden darte una mejor idea de cuándo utilizar cada función.

Ahora que lo hemos aprendido todo sobre el cálculo de intervalos de confianza en Excel, vamos a ponerlo en práctica con un ejemplo.

Cómo calcular intervalos de confianza en Excel: Un ejemplo

Considera un escenario en el que tú, como analista de datos, tienes la tarea de estimar el tiempo medio de respuesta (en horas) de un equipo de atención al cliente. Los altos cargos quieren evaluar la eficacia del equipo de atención al cliente.

Como analista, recopilas los datos del tiempo de respuesta de una muestra aleatoria de 40 consultas de clientes. A continuación, tabula los datos en una hoja de Excel como se indica a continuación (en horas):

Datos del tiempo medio de respuesta

Datos del tiempo medio de respuesta (Ésta y todas las capturas de pantalla siguientes son del autor)

Vamos a encontrar paso a paso el intervalo de confianza:

  • Paso 1: Calcula la media de la muestra. En una nueva celda, digamos F6, utiliza la función PROMEDIO para calcular la media muestral.
=AVERAGE(A2:A41)

Cálculo de la media muestral.Cálculo de la media muestral.

  • Paso 2: Calcula la desviación típica. Digamos que en la celda F8, utilizas la función STDDEV.S para calcular la desviación típica muestral.
=STDEV.S(A2:A41)

El motivo de utilizar STDEV.S (desviación típica muestral) en lugar de STDEV.P (desviación típica poblacional) es que estamos trabajando con una muestra de datos (como se indica en el escenario) y no con toda la población.

Cálculo de la desviación muestral.

Cálculo de la desviación muestral.

  • Paso 3: Cálculo del margen de error. Digamos que, en la celda F10, función CONFIDENCIA.T para calcular el margen de error de un intervalo de confianza del 95%.
=CONFIDENCE.T(0.05, F8, 40)

El motivo de utilizar la función CONFIDENCE.T para este ejemplo es que no conocíamos la desviación típica de la población antes de nuestro análisis y tuvimos que calcularla nosotros mismos.

Tampoco tenemos información de que la distribución sea normal. Por lo tanto, la CONFIDENCE.T es la función más adecuada para nuestro escenario.

Cálculo del margen de error.

Cálculo del margen de error.

  • Paso 4: Determina el intervalo de confianza. El intervalo de confianza final sigue el proceso de encontrar el límite inferior y el límite superior.

El límite inferior puede calcularse mediante:

LOWER BOUND =(SAMPLE MEAN - MARGIN OF ERROR)

Cálculo del límite superior.

Cálculo del límite superior.

Del mismo modo, el límite superior puede calcularse mediante:

UPPER BOUND =(SAMPLE MEAN + MARGIN OF ERROR)

Cálculo del límite inferior.

Cálculo del límite inferior

Ahora, podemos informar de que, con un 95% de confianza, el tiempo medio de respuesta del equipo de atención al cliente se sitúa entre 3,00 horas y 3,77 horas, en lugar de limitarnos a dar el valor medio, que era de 3,39 horas.

Esta información es valiosa para que la dirección evalúe el rendimiento del equipo de asistencia y tome decisiones sobre la dotación de personal, la formación y las mejoras de los procesos para aumentar la satisfacción del cliente con más confianza.

Errores comunes y cómo solucionarlos

Al utilizar la función CONFIDENCE en Excel, incluidas sus variantes CONFIDENCE.NORM y CONFIDENCE.T, puedes encontrarte con los siguientes problemas típicos:

¡#NUM! Error

El error #NUM! en Excel indica un problema numérico con la fórmula. Este error se produce si

  • la desviación típica es menor o igual que cero,
  • el tamaño de la muestra es inferior a 2, o
  • el alfa (nivel de significación) es menor o igual que cero o mayor o igual que uno.

Una desviación típica de cero implica que todos los puntos de datos son idénticos, lo que no tiene sentido para calcular un intervalo de confianza. Una desviación típica negativa es matemáticamente imposible. Si utilizas una desviación típica precalculada, asegúrate de que sea un número positivo.

Con un tamaño de muestra inferior a 2, no es posible calcular una estimación significativa de la media de la población ni de su variabilidad. Por tanto, asegúrate de que introduces el tamaño de muestra correcto.

Elige un valor alfa que sea mayor que 0 y menor que 1. Las opciones habituales son 0,05 para un nivel de confianza del 95%, 0,01 para un nivel de confianza del 99%, etc. Recuerda que alfa suele ser un valor menor, ya que se obtiene tras deducir el nivel de confianza del 100%.

#¡VALOR! Error

El error #VALOR! en Excel significa que hay un problema con los valores utilizados en una fórmula. En cuanto a la función de confianza, este error se produce si alguno de los argumentos proporcionados a la función no es numérico.

Comprueba que todos los argumentos (alfa, desviación típica y tamaño de la muestra) son valores numéricos, y si haces referencia a celdas, asegúrate de que contienen datos numéricos.

Por supuesto, el error que encuentres puede ser diferente de los anteriores y único - en ese caso, tu mejor opción es consultar el foro Respuestas de Microsoft para ver las preguntas respondidas. También puedes hacer preguntas en el mismo foro para resolver tus errores concretos.

Conclusión

Este tutorial te ha introducido en el concepto de intervalos de confianza y su importancia en el análisis de datos. A continuación, procedimos a comprender la sintaxis de las funciones de CONFIANZA disponibles en Excel y cuándo utilizarlas mediante una guía paso a paso para un escenario probable del mundo real.

Las funciones pueden actualizarse en el futuro, por lo que la documentación oficial de Microsoft es tu mejor fuente de información.

Por último, para un aprendizaje exhaustivo sobre el aprovechamiento de Excel para las habilidades analíticas de datos, consulta el tema Fundamentos de Excel, donde empezarás desde ser un principiante absoluto hasta construir tu propio proyecto de análisis de la rotación de clientes en Excel.

Te recomendamos que consultes nuestro tutorial sobre fórmulas básicas de Excel y nuestra hoja de trucos sobre fórmulas de Excel para obtener referencias rápidas de Excel.

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Arunn Thevapalan
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Como científico de datos senior, diseño, desarrollo e implanto soluciones de aprendizaje automático a gran escala para ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones basadas en datos. Como escritora de ciencia de datos, comparto aprendizajes, consejos profesionales y tutoriales prácticos en profundidad.

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