La función DISTR.F calcula la distribución de probabilidad F (de cola derecha). Se utiliza comúnmente en pruebas de hipótesis, como el Análisis de Varianza (ANOVA), para determinar si las diferencias entre las medias de dos o más grupos son estadísticamente significativas.
Esta función mide la probabilidad de que una variable aleatoria F, con los grados de libertad especificados, sea mayor que el valor x proporcionado. Es una función de compatibilidad mantenida por razones de retrocompatibilidad con versiones antiguas de Excel.
Sintaxis
=DISTR.F(x, grados_de_libertad1, grados_de_libertad2)
La función DISTR.F tiene los siguientes argumentos:
- x Es el valor en el que se evalúa la función. Debe ser un número no negativo. Obligatorio.
- grados_de_libertad1 Es el número de grados de libertad del numerador. Debe ser un entero mayor o igual a 1. Obligatorio.
- grados_de_libertad2 Es el número de grados de libertad del denominador. Debe ser un entero mayor o igual a 1. Obligatorio.
Ejemplos
Ejemplo 1: Cálculo directo
Supongamos que queremos calcular la probabilidad de cola derecha para un valor F de 15.20, con 6 grados de libertad en el numerador y 4 en el denominador. Este valor representa el p-valor en una prueba F.
=DISTR.F(15.20, 6, 4)
Resultado esperado: 0.0084 F, que es la probabilidad de observar un valor F mayor o igual a 15.20 por puro azar.
Ejemplo 2: Uso con referencias de celda en una prueba de hipótesis
Imaginemos que hemos realizado un análisis de varianza (ANOVA) y hemos obtenido un estadístico F. Ahora queremos calcular el p-valor asociado utilizando los datos de nuestra hoja de cálculo.
| A | B | |
|---|---|---|
| 1 | Estadístico F | 3.45 |
| 2 | Grados de libertad (numerador) | 3 |
| 3 | Grados de libertad (denominador) | 20 |
| 4 | P-valor | =DISTR.F(B1, B2, B3) |
=DISTR.F(B1, B2, B3)
Resultado esperado en la celda B4: 0.0357. Si nuestro nivel de significancia es 0.05, este p-valor (0.0357 < 0.05) indicaría que hay una diferencia estadísticamente significativa entre las medias de los grupos analizados.
Observaciones
Si alguno de los argumentos no es numérico, DISTR.F devolverá el error #¡VALOR!.
Si los argumentos de grados de libertad no son números enteros, se truncarán a su parte entera antes de ser utilizados en el cálculo.
Errores comunes
- #¡NUM! Se produce si:
- El argumento x es un número negativo.
- grados_de_libertad1 es menor que 1.
- grados_de_libertad2 es menor que 1.
- #¡VALOR! Ocurre si alguno de los argumentos no es un valor numérico (por ejemplo, texto).
Disponibilidad por versión de Excel
DISTR.F está disponible en todas las versiones de Excel. Sin embargo, a partir de Excel 2010, ha sido reemplazada por funciones más precisas y con nombres más descriptivos. Se recomienda utilizar DISTR.F.CD, que realiza exactamente el mismo cálculo. La función DISTR.F se mantiene principalmente por compatibilidad con hojas de cálculo creadas en Excel 2007 o versiones anteriores.
Compatibilidad
| Software | Compatibilidad | Notas | Alternativa |
|---|---|---|---|
| Microsoft Excel | ✔️ | Función de compatibilidad. Se recomienda usar DISTR.F.CD en su lugar. | DISTR.F.CD |
| Google Sheets | ✔️ | Disponible como la función FDIST. |
— |
| LibreOffice Calc | ✔️ | Disponible como la función FDIST. |
— |
| OpenOffice Calc | ✔️ | Disponible como la función FDIST. |
— |
| WPS Office Spreadsheets | ✔️ | Soportada para compatibilidad con Excel. | — |
| Apple Numbers | ❌ | No existe una función directa equivalente. Las pruebas F se realizan a través de herramientas de análisis estadístico integradas. | — |
Funciones Relacionadas
- DISTR.F.CD Es el reemplazo moderno y recomendado para DISTR.F. Calcula la distribución de probabilidad F de cola derecha.
- DISTR.F.N Función más versátil que puede calcular tanto la función de densidad de probabilidad como la función de distribución acumulativa (cola izquierda).
- INV.F.CD Realiza la operación inversa: devuelve el valor x dada una probabilidad de cola derecha para la distribución F.
- PRUEBA.F Devuelve directamente el resultado de una prueba F (el p-valor de cola derecha) para dos conjuntos de datos, simplificando el proceso de comparación de varianzas.
