Excel

Si bien en mi entrada de hace un par de días critiqué aspectos manifiestamente perfectibles de un articulillo que he leído estos días, hay en él una frase estupenda. Una frase que merece ser emarcada. Una frase de la que, por evitar que se me traspapele y para solaz de mis lectores, voy a dejar aquí constancia. Es:

Knusel (2005) investigated tail probabilities of distributions using Excel 2003 and found that previously inaccurate algorithms in Excel have been replaced by new inaccurate algorithms.

Al autor le preocupa de viejo el problema de la representación gráfica de datos. Piensa que tiene más de arte que de ciencia. Tal vez lo dice porque no se le da bien: confunde tonos y colores y desgarbado es el adjetivo que mejor describe sus trazos.

Y como casi todo diletante maltratado de las musas, ejerce de crítico. Y voto a Dios que su crítica es acerba. Le irritan todos los gráficos de tarta (menos éste), desea toda clase de malaventura al cretino que lleva lo de Excel en Expansión y vive prisionero de otras manías semejantes.

Me preguntan cómo construir la matriz de correlaciones a partir de la de covarianzas con Excel. Mis lectores más versados en R conocerán la existencia de la función cov2cor (cuyo código fuente merece ser examinado).

Sin embargo, ¿cómo hacerlo con Excel? No es tan complicado, aunque infinitamente más prolijo: en la posición (i,j) de la matriz de correlaciones hay que asignar:

• el valor (i,j) de la correspondiente matriz de covarianzas
• dividido por la raíz cuadrada del producto de los valores (i,i) y (j,j) de la matriz de covarianzas.

Tan fácil como parece, implementarlo en Excel es poco menos que una tortura. Partiendo de una matriz de covarianzas A1:C3,

Y, para el caso, Postgres y OpenOffice.

Pues en que quienes los diseñan piensan que los usuarios finales son, somos, abuelitas. Y por tanto, toman decisiones por nosotros (usar mayúsculas donde no se debe, cruzar tablas como les da la gana, empeñarse en que incoar se escribe con hache intercalada, etc.). En particular, mi queja de hoy se refiere a lo estúpidos que pueden llegar a ser los presuntos optimizadores de consultas en bases de datos y en un pequeño —aunque universal— método para doblegarlos a nuestra voluntad soberana.

Abundando en un tema sobre el que ya escribí hace unos días, he encontrado otro enlace desrecomendando en uso de Excel para la realización de estudios estadísticos: Mistaken Identifiers: Gene name errors can be introduced inadvertently when using Excel in bioinformatics.

¿A nadie le ha pasado jamás que Excel se empeñe en querer ser más inteligente que uno?

Un buen amigo me comentó que para ver crecer el número de visitas a su blog hablaba de Excel. Como todavía no he tenido ninguna, con su venia, tomaré prestada la idea. Por otra parte, siendo éste un blog dedicado a la estadística, la minería de datos y asuntos concomitantes, enumeraré motivos por los que, en dichos ámbitos, se desaconseja su uso.

Los enlaces son ajenos, en inglés, y, algunos, algo viejos (hacen referencias a versiones antiguas de Excel). Van ahí: