Sigmaplot ¿Qué hay de nuevo?

Nuevo SigmaPlot v16

SigmaPlot Nuevas funciones

SigmaPlot incorpora nuevas funciones que le facilitarán el trabajo (haga clic en los enlaces siguientes)

Nuevo tipo de gráfico (a través de una macro)

Trama del violín

Visualizar Distribuciones de Datos con Claridad y Precisión

SigmaPlot 16 te trae una nueva y potente macro para la visualización de datos – Violin Plots. Esta innovadora macro ofrece una forma más completa e informativa de representar la distribución de los datos numéricos de uno o varios grupos.

Qué son las tramas de violín

Trama del violín se utiliza para Visualiza la distribución de datos numéricos de distintas variables. Representa las distribuciones de los datos numéricos de uno o varios grupos mediante curvas de densidad. La anchura de cada curva se corresponde con la frecuencia aproximada de puntos de datos en cada región.

Utiliza la MacroTrama Nuevo Violín cuando quieras observar la distribución de datos numéricos, son especialmente útiles cuando quieres hacer una comparación de distribuciones entre varios grupos. Los picos, valles y colas de la curva de densidad de cada grupo pueden compararse para visualizar similitudes y diferencias dentro de los grupos.

Esta macro crea gráficos de violín con varias columnas de datos que muestran la densidad/concentración de datos de cada columna o grupo.

Datos de entrada

Organiza los datos del gráfico Violín utilizando muchas columnas. La fila superior es para los rótulos de las columnas, y la columna más a la izquierda es para los rótulos de las filas. Estas etiquetas aparecen en el Eje del gráfico Violín. Sin embargo, también puedes crear un gráfico Violín sin etiquetas.

Los datos deben contener sólo los valores numéricos, sin celdas que falten o vacías dentro de los datos de cada columna.

Salida

Áreas de aplicación de los nuevos Gráficos Violín de SigmaPlot v16.

1. Biología y Medicina

Análisis de la expresión génica: Compara los niveles de expresión génica entre distintos grupos o condiciones.
Proteómica: Analiza la abundancia y distribución de las proteínas.
Investigación clínica: Estudiar la distribución de los resultados de los pacientes o los biomarcadores.

2. Ciencias medioambientales

Diversidad de especies: Compara la riqueza y abundancia de especies en distintos hábitats.
Análisis del cambio climático: Examinar los cambios de las variables medioambientales a lo largo del tiempo.
Control de la contaminación: Analizar las concentraciones y distribuciones de contaminantes.

3. Ciencias Sociales:

Análisis de los datos de la encuesta: Explora la distribución de las respuestas a las preguntas de la encuesta.
Investigación económica: Analizar la distribución de la renta, el comportamiento de los consumidores o las tendencias del mercado.
Psicología social: Estudia las actitudes, creencias y comportamientos en diferentes poblaciones.

4. Ingeniería y Tecnología:

Análisis del proceso de fabricación: Evaluar la distribución de las métricas de calidad del producto.
Ciencia de los materiales: Analizar las propiedades de los materiales y sus variaciones.
Pruebas de rendimiento: Comparar el rendimiento de distintos sistemas o componentes.

5. Otras aplicaciones:

Finanzas: Analiza la distribución de los precios de las acciones, la evaluación del riesgo o el rendimiento de la cartera.
Psicología: Estudia los rasgos psicológicos, las capacidades cognitivas o las diferencias de personalidad.
Educación: Analizar el rendimiento de los alumnos, los resultados del aprendizaje o la eficacia de la enseñanza.

Este enfoque combinado ofrece una comprensión más rica de tus datos en comparación con los gráficos de caja por sí solos.

Principales ventajas de los Gráficos Violín en SigmaPlot 16:

Mejor comprensión de los datos: Obtén una visión más profunda de la distribución de tus datos e identifica patrones o valores atípicos.
Visualización mejorada: Crea gráficos visualmente atractivos e informativos que comuniquen eficazmente tus conclusiones.
Fácil personalización: Personaliza el aspecto de tus parcelas de violín para adaptarlo a tus necesidades y preferencias específicas.
Integración con otros tipos de gráficos: Combina los gráficos de violín con otros tipos de gráficos, como los de dispersión o los de barras, para obtener un análisis más completo.

Parcelas de mariposas:

Libera el potencial de tus datos con los Gráficos Mariposa

Con los Gráficos Mariposa de SigmaPlot 16, puedes llevar tu análisis de datos al siguiente nivel. Descárgate hoy una versión de prueba gratuita y experimenta el poder de esta innovadora herramienta de visualización.

Nuevo tipo de gráfico (a través de una macro)

Libera el Poder de la Visualización de Datos con los Gráficos de Mariposa

SigmaPlot 16 te ofrece una nueva y potente macro para la visualización de datos: los Gráficos Mariposa. Esta innovadora macro ofrece una forma atractiva de comparar visualmente dos conjuntos de datos uno al lado del otro, revelando información que de otro modo podría quedar oculta.

¿Qué son las Parcelas Mariposa?

El diagrama de mariposa es un tipo de gráfico de barras que utiliza un estilo visual único para resaltar las diferencias entre dos conjuntos de datos. Comparando las longitudes de las barras y sus barras de error asociadas, puedes identificar fácilmente variaciones significativas.

Esta Macro dibuja gráficos de mariposa utilizando los dos grupos, eventos o categorías diferentes de la hoja de cálculo de datos.

Datos de entrada:

Título de la columna – Para cambiar el título de la columna, selecciona la columna de la hoja de cálculo, haz clic con el botón derecho del ratón pulsa y selecciona la opción títulos de columna. El cuadro emergente te permitirá cambiar el título de la columna. También puedes hacerlo haciendo doble clic en la celda de título de columna seleccionada. Deja el valor de visualización en blanco si no vas a utilizar el título de columna.

Título de la fila – Para cambiar el título de la fila, selecciona la columna de la hoja de cálculo, haz clic con el botón derecho del ratón pulsa y selecciona la opción Títulos de columna. El cuadro emergente te dará la opción para cambiar el título de la fila. También puedes hacerlo haciendo doble clic en la celda del título de la fila seleccionada e introduciendo los detalles directamente en la hoja de cálculo. Deja el valor de visualización en blanco si no vas a utilizar el título de la fila.

Ejecutar la macro – Tras ejecutar la macro, el menú emergente te permite asignar datos al Grupo uno y al Grupo dos.

Introduce los datos de la Mariposa en las columnas contiguas.

Pulsa el botón «Aceptar» para ejecutar la macro

Salida

El Diagrama de Mariposa correspondiente es el que se muestra a continuación:

Áreas de aplicación de las nuevas Parcelas Mariposa de SigmaPlot v16.

1. Sanidad y Medicina:

Datos de ensayos clínicos: Compara los resultados del tratamiento entre distintos grupos.

Características demográficas de los pacientes: Analizar las diferencias en las características de los pacientes entre los grupos de tratamiento.

Progresión de la enfermedad: Sigue los cambios en los marcadores de la enfermedad a lo largo del tiempo.

2. Ciencias Ambientales:

Análisis del cambio climático:Compara los datos de temperatura y precipitación a lo largo del tiempo.

Control de la contaminación: Analiza los niveles de contaminantes en distintos lugares.

Estudios de biodiversidad: Compara la diversidad de especies en distintos ecosistemas.

3. Ciencias Sociales:

Encuestas sociales: Compara las respuestas a las preguntas de las encuestas entre distintos grupos.

Análisis electoral: Visualiza los patrones y tendencias de voto.

Encuestas de opinión pública: Analizar la opinión pública sobre diversos temas.

4. Empresa y Marketing:

Rendimiento de las ventas: Compara las cifras de ventas de distintos productos o regiones.

Análisis de la cuota de mercado: Visualiza las tendencias de la cuota de mercado a lo largo del tiempo.

Satisfacción del cliente: Compara los índices de satisfacción de los clientes de distintos productos o servicios.

5. Análisis financiero:

Comparar el rendimiento de las acciones: Visualiza el rendimiento de dos acciones durante un periodo determinado.

Analizar los ratios financieros: Compara ratios financieros de distintas empresas o periodos de tiempo.

Seguimiento de los indicadores económicos: Vigila los cambios en los indicadores económicos como el PIB, la inflación y las tasas de desempleo.

Al visualizar los datos de forma eficaz, los gráficos de mariposa pueden ayudarte a identificar tendencias, tomar decisiones informadas y comunicar tus ideas con claridad.

Principales ventajas de los Gráficos Mariposa en SigmaPlot v16:

Sencillos e intuitivos: Los gráficos de mariposa son fáciles de entender e interpretar, incluso para quienes no tienen amplios conocimientos estadísticos.

Comparaciones eficaces: Compara rápidamente las distribuciones de dos o más conjuntos de datos para identificar tendencias, valores atípicos y diferencias significativas.

Visualizaciones personalizables: Adapta tus gráficas de mariposas a tus necesidades y preferencias específicas, incluyendo esquemas de color, etiquetas y anotaciones.

Bandas de confianza y predicción:

Libera el Poder del Análisis de Datos utilizando Bandas de Confianza y Predicción con SigmaPlot 16:

¿Qué son las bandas de confianza y predicción?

Las bandas de Confianza y Predicción se utilizan para evaluar el acierto del ajuste en la regresión y para predecir puntos de datos futuros.

Esta función de SigmaPlot facilita a los usuarios la creación de bandas de confianza y predicción para la regresión. Las versiones anteriores del producto admitían líneas de Confianza y Predicción, sin embargo, ahora los usuarios pueden crear bandas para las mismas.

Datos de entrada

Haz clic en la pestaña de ayuda y elige la pestaña de regresión no lineal. Haz doble clic en la hoja de trabajo de regresión ponderada para abrir el conjunto de datos de muestra que se utilizará para el análisis de regresión.

Selecciona la pestaña de análisis y haz clic en el asistente de regresión. Selecciona el tipo de regresión. Haz clic en siguiente en el asistente de regresión después de elegir el tipo de regresión (regresión lineal seleccionada en este ejemplo).

Haz clic en tu hoja de cálculo y selecciona las columnas para tu gráfico y luego haz clic en finalizar.

Salida:

Se crean bandas de Confianza y Predicción junto con la línea.

Áreas de aplicación de las nuevas Bandas de Confianza y Predicción de SigmaPlot v16.

1. Investigación científica

Biología y Medicina:

Modelización de la progresión de la enfermedad

Analizar los datos de los ensayos clínicos

Predicción de la eficacia y seguridad de los fármacos

Química:

Calibrar instrumentos y mediciones

Modelización de reacciones químicas

Física:

Analizar los datos experimentales

Predecir fenómenos físicos

2. Ingeniería

Ingeniería estructural: Evaluación de la fiabilidad y seguridad de las estructuras

Ingeniería Mecánica: Optimización de diseños y predicción del rendimiento

Ingeniería eléctrica: Analizar el comportamiento de los circuitos y predecir el rendimiento de los sistemas

3. Economía y Finanzas

Modelización financiera: Previsión de cotizaciones bursátiles, tipos de interés e indicadores económicos

Evaluación de riesgos: Cuantificación de la incertidumbre en los modelos financieros

Previsión económica: Predicción del crecimiento económico y las tasas de inflación

4. Ciencias Sociales

Psicología: Modelización de la conducta y la cognición humanas

Sociología: Análisis de tendencias y pautas sociales

Ciencias Políticas: Predicción de los resultados electorales y de la opinión pública

Utilizando bandas de confianza y predicción, los investigadores y analistas pueden tomar decisiones más informadas y comunicar sus conclusiones con mayor confianza.

Principales ventajas de las bandas de confianza y predicción en SigmaPlot v16:

Interpretación mejorada de los datos: Visualiza la incertidumbre e identifica las regiones de mayor/menor confianza.

Mejora de la toma de decisiones: Cuantifica el riesgo y toma decisiones con conocimiento de causa.

Mejor evaluación del modelo: Evalúa el ajuste del modelo e identifica valores atípicos/anomalías.

Comunicación eficaz: Comunica claramente la incertidumbre y la variabilidad de los resultados.

Barras de error:

Visualiza la Incertidumbre con Precisión: Introduciendo Barras de Error en SigmaPlot v16

¿Qué son las Bandas de Error?

Las barras de error son una herramienta crucial en la visualización de datos, ya que proporcionan información valiosa sobre la fiabilidad y variabilidad de los datos. Pueden representar intervalos de confianza, errores estándar, desviaciones estándar u otras cantidades relevantes. Al visualizar la incertidumbre, las barras de error ayudan a prevenir la interpretación errónea de los datos, a evitar la sobreestimación de la precisión y a resaltar las diferencias significativas entre grupos.

Datos de entrada

En SigmaPlot v16, se ha proporcionado soporte de banda de error para los estilos de gráfico mencionados a continuación en cada uno de los tipos de gráfico:

Gráfico de dispersión

Gráfico lineal y de dispersión

Barras de error de dispersión simple:

Representación gráfica de la variabilidad de los datos que se utiliza en los gráficos para indicar el error o la incertidumbre de una medición comunicada.

En SigmaPlot hay datos de ejemplo disponibles para comprender las barras de error en los gráficos de dispersión y en las curvas ajustadas.

Imagen: Tiene Gráfico de Dispersión con Datos de Error y el Gráfico correspondiente

Haz doble clic en el icono de gráfico de dispersión con barras de error y curvas ajustadas y se creará el siguiente gráfico para los datos anteriores.

Salida:

Este gráfico de líneas y dispersión con barras de error incluye:

Áreas de aplicación de las barras de error en SigmaPlot v16:

Las barras de error son una herramienta versátil que puede aplicarse a diversos campos científicos y de ingeniería. He aquí algunas aplicaciones comunes de las barras de error en SigmaPlot:

Investigación científica:

Biología y Medicina: Compara los efectos de los tratamientos, analiza las mediciones biológicas, evalúa la precisión experimental.

Química: Cuantificar la incertidumbre, comparar métodos analíticos, evaluar la reproducibilidad.

Física: Analizar datos experimentales, estimar el error de medida.

Ingeniería:

Ingeniería mecánica: Evaluar la variabilidad de la fabricación, evaluar la fiabilidad de los componentes.

Ingeniería eléctrica: Analizar el rendimiento de los circuitos, estimar el error de medición.

Otros campos:

Ciencias medioambientales: Monitoriza las variables medioambientales y evalúa la variabilidad.

Ciencias Sociales: Analizar datos de encuestas y resultados experimentales.

Economía: Modeliza las tendencias económicas y pronostica los resultados.

Principales ventajas de utilizar las nuevas Bandas de Error en SigmaPlot v16:

Interpretación mejorada de datos: Visualiza la incertidumbre y la variabilidad de los datos.

Mejora de la toma de decisiones: Tomar decisiones informadas basadas en datos fiables. 3.

Comunicación eficaz: Comunicar claramente a los demás los datos y sus limitaciones

Macro para importar varias hojas de Excel

Agiliza tu flujo de trabajo utilizando la nueva macro para importar varias hojas de Excel

Qué es la macro de importación de varias hojas de Excel

Esta función facilita al usuario la importación de múltiples hojas con rangos definidos desde un archivo Excel. El usuario puede importar varias hojas con rangos diferentes. Es necesario añadir sentencias adicionales para cada hoja junto con la sentencia de importación. Esto seguiría siendo igual, ya que facilita la compatibilidad con versiones anteriores (Teniendo en cuenta que todas las versiones anteriores sólo pueden importar la primera hoja (Que sigue siendo igual para apoyar la compatibilidad con versiones anteriores, que importa sólo la primera hoja en un archivo de Excel).

Datos de entrada

Pasos para importar varias hojas de un libro de Excel:

Abre una hoja de cálculo nueva o cualquier hoja de cálculo existente desde la que deban importarse los datos.

Abre el cuadro de diálogo Macros y haz doble clic en la pestaña Macro. El cuadro emergente que aparece abre una lista de opciones, elige "Importar varias hojas de un archivo Excel" y pulsa Editar.

Salida

En este ejemplo se han importado dos hojas de cálculo con filas y columnas de datos definidas. Claramente marcados como Datos 1 y Datos 2.

Áreas de Aplicación Clave para el uso de la Macro para Importar Múltiples Hojas Excel en SigmaPlot v16:

Investigación clínica: Importa grandes conjuntos de datos de múltiples ensayos clínicos.

Investigación biomédica: Analizar datos de diversos experimentos y estudios

Ciencias medioambientales: Importa datos de múltiples estaciones de seguimiento o estudios de campo.

Finanzas: Importa datos de múltiples informes financieros o bases de datos.

Ciencias Sociales: Importa datos de encuestas, sondeos o censos.

Ingeniería y fabricación: Importa datos de múltiples pruebas o series de producción.

Principales ventajas de utilizar la Macro para Importar Múltiples Hojas Excel en SigmaPlot v16:

Eficiencia en el tiempo: Automatiza el proceso de importación y ahorra tiempo.

Reducción de errores: Minimiza los errores asociados a la introducción manual de datos

Aumento de la productividad: Céntrate en el análisis y la interpretación de los datos, en lugar de introducirlos.

Mayor integridad de los datos: Garantiza la coherencia y exactitud de los datos

Flujo de trabajo mejorado: Agiliza tu flujo de trabajo de análisis de datos

SigmaPlot v16 Ahora admite Datos de Gran Tamaño:

Potenciar el análisis de grandes conjuntos de datos

Conquista los Retos de los Grandes Datos con SigmaPlot 16:

SigmaPlot 16 está diseñado para manejar grandes conjuntos de datos con facilidad. Al mejorar su arquitectura, SigmaPlot 16 te permite analizar conjuntos de datos complejos sin comprometer el rendimiento ni la precisión.

Datos de entrada

Aquí tienes un ejemplo de un Gran Conjunto de Datos en SigmaPlot v16:

Datos de salida

Aquí tienes algunos ejemplos de salidas de gráficos utilizando grandes conjuntos de datos.

Principales áreas de aplicación de SigmaPlot 16 para grandes volúmenes de datos:

Genómica y Bioinformática: Analiza datos genómicos y proteómicos a gran escala.

Ensayos clínicos: Procesar y analizar grandes cantidades de datos de ensayos clínicos

Ciencias medioambientales: Maneja grandes conjuntos de datos procedentes de estudios de vigilancia medioambiental.

Análisis financiero: Analiza grandes conjuntos de datos financieros para identificar tendencias y patrones.

Ciencias Sociales: Analizar datos de encuestas a gran escala y estudios de población.

Principales ventajas de SigmaPlot 16 para grandes volúmenes de datos:

Tratamiento eficaz de los datos: Procesa y analiza sin problemas grandes conjuntos de datos.

Rendimiento mejorado: Experimenta tiempos de procesamiento más rápidos y flujos de trabajo más fluidos.

Visualización mejorada: Crea visualizaciones claras e informativas, incluso con datos complejos.

Resultados fiables: Confía en la exactitud y precisión de tus análisis.

Aplicaciones en el mundo real:

Genómica y Bioinformática: Analiza datos genómicos y proteómicos a gran escala.

Ensayos clínicos: Procesa y analiza grandes cantidades de datos de ensayos clínicos.

Ciencias medioambientales: Maneja grandes conjuntos de datos procedentes de estudios de vigilancia medioambiental.

Análisis financiero: Analiza grandes conjuntos de datos financieros para identificar tendencias y patrones.