Análisis de datos con hojas de cálculo y SQL: GROUP BY

Una tabla se vuelve útil cuando sabes qué quieres encontrar. El análisis organiza, transforma y resume datos limpios para responder a una pregunta. Su resultado sirve de entrada para un gráfico, un panel de control o una recomendación.

Transforma la pregunta en cuatro decisiones

Para «¿Qué región tuvo los mayores ingresos en marzo de 2026?», expresa las decisiones:

Una métrica es la cifra que calculas. Una dimensión proporciona los grupos. Un filtro establece los registros incluidos y la comparación indica cómo evaluar los resultados. Define la métrica con precisión: los ingresos antes de descuentos son distintos de los ingresos después de descuentos. Registra cómo se tratan las devoluciones, las cancelaciones y los impuestos para que otro analista pueda calcular la misma cifra.

Comprueba qué representa una fila

El nivel de detalle del registro indica qué representa una fila. Una fila por pedido permite que un recuento de filas mida pedidos. Una fila por línea de pedido no: un pedido que contiene tres productos ocupa tres filas. Contar esas filas presentaría tres líneas como tres pedidos.

Estos son diez pedidos de marzo, con una fila por pedido. Los precios están en u.m. En una hoja de cálculo, las seis columnas de entrada van de A a F, los datos ocupan las filas 2 a 11 y el cálculo de ingresos va en G.

Planifica las operaciones antes de ejecutarlas

Selecciona primero las fechas de marzo. Calcula los ingresos de cada pedido a partir de su cantidad y precio unitario, agrupa por región, suma el campo calculado y ordena los totales regionales de forma descendente. Los ingresos por fila son 30, 40, 120, 15, 60, 50, 25, 80, 40 y 75. Su total es 535. La respuesta agrupada es North 250, South 180 y East 105.

En una hoja de cálculo, este proceso usa un filtro, una columna de fórmulas y funciones condicionales o una tabla dinámica. En SQL, usa WHERE, una expresión de multiplicación, GROUP BY y ORDER BY. Una hoja de cálculo facilita la inspección al explorar tablas pequeñas; SQL trabaja directamente con tablas de bases de datos y guarda consultas que pueden repetirse.

Mantén los registros de origen sin cambios trabajando en una hoja separada, una copia o una consulta. Guarda la pregunta, las definiciones y las operaciones junto al resultado. Producir un total cómodo antes de decidir qué mide es una forma habitual de responder a una pregunta distinta de la planteada.

La ordenación coloca los registros en un orden que facilita ver las clasificaciones y los valores extremos. El orden ascendente va de menor a mayor, de A a Z o de más antiguo a más reciente; el descendente invierte ese orden. Los valores de un registro permanecen juntos.

Ordena registros completos

En Excel, usa Datos > Ordenar; en Google Sheets, usa Datos > Ordenar intervalo. Selecciona todo el rango, incluidas todas las columnas que pertenecen a cada registro, e identifica la fila de encabezados. Una tabla de Excel mantiene unidos los campos de cada fila durante la ordenación.

Si ordenas solo la columna de ingresos, un importe puede desplazarse junto al identificador de pedido incorrecto. El total puede seguir siendo 535 aunque los registros ya sean incorrectos. Comprueba algunas filas completas después de ordenar, incluidos un identificador, una fecha y su importe. Un recuento de filas por sí solo no puede detectar este error.

Usa un segundo campo para resolver empates

Supón que cuatro registros tienen los valores de región e ingresos East 15, North 30, East 50 y North 120. Ordena por región ascendente y después por ingresos descendentes. El resultado es East 50, East 15, North 120, North 30. El primer campo forma los bloques principales; el segundo ordena los registros dentro de cada bloque.

SQL expresa la misma regla así:

SELECT order_id, region,
       quantity * unit_price AS revenue
FROM orders
ORDER BY region ASC, revenue DESC;

ASC es la opción predeterminada. El alias revenue nombra el resultado calculado y puede usarse en ORDER BY. Esta consulta devuelve un resultado ordenado sin reorganizar la tabla almacenada. Sin ORDER BY, SQL no garantiza el orden de las filas, aunque varias ejecuciones parezcan dar el mismo resultado.

Encuentra los registros superiores

Para los pedidos de marzo, los ingresos en orden descendente comienzan con el pedido 1003 con 120, el pedido 1008 con 80 y el pedido 1010 con 75. Para devolver tres filas, PostgreSQL, MySQL y SQLite admiten una parte final como ORDER BY revenue DESC LIMIT 3; SQL Server usa SELECT TOP 3 con la cláusula de ordenación.

Un punto de corte puede caer dentro de un empate. Añade un segundo campo, como order_id ASC, cuando necesites una elección predecible entre ingresos iguales. Devolver tres filas y devolver todos los registros empatados en tercer lugar son solicitudes distintas; un límite simple de filas responde a la primera.

Comprueba los valores detrás de lo que se muestra

Los números almacenados como texto pueden ordenarse como «10», «100», «9». Los números reales se ordenan como 9, 10, 100. Las fechas de texto escritas como «03/12/2026» pueden seguir el orden de los caracteres en lugar del orden temporal. Convierte la columna al tipo adecuado durante la limpieza; cambiar solo el formato numérico visible no convierte el texto de forma fiable.

La función SORT de una hoja de cálculo devuelve una copia ordenada en otro lugar. Excel usa 1 para ascendente y −1 para descendente en su argumento de ordenación. Google Sheets usa TRUE y FALSE. La copia se actualiza cuando cambian los datos referenciados.

Antes de tratar lo que se muestra como una clasificación de todo el conjunto de datos, comprueba los filtros activos y el rango seleccionado. Un subconjunto visible correctamente ordenado puede seguir omitiendo el registro con el valor más alto.

Un filtro decide qué registros pertenecen a un análisis. Los filtros de hojas de cálculo ocultan las filas que no coinciden; WHERE de SQL devuelve las filas que coinciden. Ninguna de las dos operaciones elimina los registros de origen.

Crea condiciones que respondan a la pregunta

Las comparaciones de SQL incluyen =, <>, >, <, >= y <=. Usa IN para una lista, LIKE para un patrón de texto e IS NULL para valores ausentes. Los literales de texto usan comillas simples rectas, como en WHERE region = 'North'. Los menús de filtros de hojas de cálculo ofrecen condiciones de texto, números y fechas.

AND requiere que se cumplan todas las condiciones. OR requiere que se cumpla al menos una. Entre los pedidos de marzo, North y Books da dos pedidos, 1001 y 1010. North o Books da seis: los cuatro pedidos de North más los dos pedidos de Books de otras regiones. Un pedido que cumple ambas partes de un OR aparece una sola vez en el resultado.

SQL evalúa AND antes que OR. Compara estas condiciones:

WHERE category = 'Books'
   OR category = 'Toys' AND region = 'East'

Esto incluye todos los pedidos de Books más los pedidos de Toys de East: cinco filas. Para incluir solo registros de East, agrupa primero las categorías:

WHERE (category = 'Books' OR category = 'Toys')
  AND region = 'East'

Esto conserva dos filas. category IN ('Books', 'Toys') puede sustituir el OR entre paréntesis.

Incluye todo el período de fechas

BETWEEN incluye ambos extremos. Con marcas de fecha y hora, un límite superior escrito como 31 de marzo puede significar la medianoche al comienzo de ese día, lo que deja fuera sus registros posteriores. Usa un inicio incluido y el inicio del período siguiente excluido:

WHERE order_date >= '2026-03-01'
  AND order_date < '2026-04-01'

La sintaxis de los literales de fecha varía según la base de datos. La lógica de los límites conserva cada momento de marzo sin tener que adivinar la última hora posible del 31 de marzo.

Trata los valores ausentes e inconsistentes

discount = NULL no es una comparación verdadera. Usa discount IS NULL. Un descuento ausente tampoco satisface discount < 5 ni discount >= 5, por lo que esas dos condiciones no cubren todos los registros cuando hay valores ausentes. Da a los valores ausentes un grupo propio o exclúyelos deliberadamente.

Examina los valores de texto distintos antes de filtrar. Las mayúsculas y minúsculas y los espacios finales pueden afectar a las coincidencias de forma distinta según la herramienta y la configuración de la base de datos. Estandariza las claves y etiquetas durante la limpieza para que «North» y una variante con un espacio adicional no dependan del comportamiento de la búsqueda de coincidencias.

Suma los registros que puedes ver

En Excel y Google Sheets, =SUM(G2:G11) sigue incluyendo las filas ocultas por un filtro. =SUBTOTAL(9, G2:G11) suma las filas que el filtro deja visibles. Filtrar la tabla de marzo por North deja cuatro pedidos: SUM sigue dando 535, mientras que SUBTOTAL da 250.

Como alternativa, =FILTER(A2:G11, C2:C11="North") devuelve una copia de las filas coincidentes en otro lugar; una suma sobre esa copia abarca solo los registros devueltos. Registra los recuentos antes y después e indica el filtro junto al resultado. De lo contrario, un filtro antiguo que siga activo puede hacer que un análisis posterior abarque la población incorrecta sin que se advierta.

Un campo calculado añade un valor a cada registro usando los campos que ya contiene. Calcular los ingresos a partir de la cantidad y el precio unitario es un cálculo a nivel de fila. Sigue dejando una fila por pedido; un total regional se obtiene después.

Crea y copia una fórmula

Con la cantidad en E y el precio unitario en F, introduce =E2*F2 en G2. Al copiarla hacia abajo, las referencias relativas cambian a =E3*F3, después a =E4*F4. Comprueba la primera y la última celda rellenadas para asegurarte de que la fórmula cubre los datos y hace referencia a las entradas de cada fila.

Una tasa almacenada en una celda fija necesita una referencia absoluta, como $J$1. Los signos de dólar fijan tanto la columna como la fila cuando se copia la fórmula. En una tabla de Excel, =[@Quantity]*[@UnitPrice] identifica los campos por nombre y rellena la columna calculada automáticamente. Conserva las entradas en sus propias columnas para que una cantidad modificada pueda actualizar el resultado.

En SQL, la expresión y su etiqueta van en SELECT:

SELECT order_id, quantity * unit_price AS revenue
FROM orders
WHERE quantity * unit_price > 50;

El alias nombra una columna de salida; no añade una columna almacenada. El WHERE de la misma consulta se procesa antes de que exista ese alias de salida, así que repite allí la expresión.

Mantén el denominador asociado a la métrica

Un pedido contiene tres juegos, cada uno con un precio de 40 y un costo unitario de 28. Los ingresos son 120, el costo total es 84 y el beneficio es 36. Dos razones útiles describen comparaciones diferentes:

Ambas usan el mismo beneficio. Cambiar el denominador cambia el significado del resultado; etiqueta el campo calculado con la razón que realmente utilizaste.

Crea etiquetas de agrupación a partir de fechas y texto

Las hojas de cálculo usan YEAR(B2) y MONTH(B2) para partes de una fecha, o TEXT(B2, "yyyy-mm") para una etiqueta como «2026-03». WEEKDAY(B2) proporciona un número de día de la semana. En PostgreSQL y MySQL, EXTRACT(MONTH FROM order_date) devuelve el número de mes; las funciones de fecha difieren entre bases de datos. Agrupar solo por número de mes mezcla los meses de marzo de distintos años, así que conserva también el año.

Las fórmulas de texto pueden crear una clave combinada. Unir la tienda «S04» y el mes «2026-03» con un guion produce «S04-2026-03». Las hojas de cálculo pueden usar & o CONCATENATE; muchos dialectos de SQL ofrecen CONCAT y varios admiten ||. Usa la misma construcción en las dos tablas que vas a hacer coincidir.

Conserva los decimales hasta la presentación final

PostgreSQL, SQL Server y SQLite pueden descartar la parte fraccionaria cuando ambas entradas de una división son enteros. Por tanto, 45 / 60 puede dar 0. Usa 45 * 1.0 / 60, o convierte a un tipo decimal, para obtener 0,75. La fórmula =45/60 de una hoja de cálculo conserva la parte fraccionaria.

Redondea solo los resultados que comuniques. Tres tercios exactos suman 1; redondear primero cada uno a 0,33 produce 0,99. El formato numérico puede abreviar lo que se muestra y conservar la precisión subyacente. Una fórmula como ROUND(value, 2) redondea a dos decimales; úsala en un resultado final cuando necesites el propio valor redondeado. Comprueba a mano una fila calculada antes de usar la columna en un resumen.

Las reglas pueden transformar campos numéricos en grupos que puedes contar o comparar. Un campo calculado condicional asigna una etiqueta al comprobar cada fila. Un indicador de condición registra si una fila cumple una condición, a menudo como 1 o 0.

Cubre todos los valores límite

Clasifica los ingresos como Large si son 100 o más, Medium si son 50 o más pero menos de 100, y Small si son inferiores a 50. En una hoja de cálculo, con los ingresos en G:

=IF(G2>=100, "Large", IF(G2>=50, "Medium", "Small"))

IFS ofrece otra forma:

=IFS(G2>=100, "Large", G2>=50, "Medium", TRUE, "Small")

La expresión SQL sigue el mismo orden:

CASE
  WHEN quantity * unit_price >= 100 THEN 'Large'
  WHEN quantity * unit_price >= 50 THEN 'Medium'
  ELSE 'Small'
END AS order_size

Estas comprobaciones usan la primera condición verdadera. Si la comprobación de 50 va primero, unos ingresos de 120 se convierten en Medium y nunca llegan a la rama Large. Comprueba primero el umbral más restrictivo o escribe rangos que no se solapen.

Para los ingresos de marzo, 120 es Large; 60, 50, 80 y 75 son Medium; los otros cinco son Small. Los recuentos son 1, 4 y 5, con un total de diez. Es importante comprobar los límites: unos ingresos de exactamente 50 son Medium. Las reglas «inferior a 50» y «superior a 50» dejarían fuera ese valor.

Mantén separados los valores desconocidos

Unos ingresos desconocidos necesitan la etiqueta Unknown (desconocido), no un tamaño deducido de información ausente. En SQL, una comparación con NULL no es verdadera, por lo que un ELSE 'Small' final también recogería los ingresos ausentes. Añade una primera rama que compruebe las entradas ausentes, como WHEN quantity IS NULL OR unit_price IS NULL THEN 'Unknown'.

Incluye deliberadamente un resultado para los demás casos. Un CASE de SQL sin ELSE devuelve NULL cuando nada coincide. Omitir el resultado falso de IF produce FALSE en Excel y un valor vacío predeterminado en Google Sheets. Un resultado final explícito facilita la revisión de la clasificación.

Usa indicadores para contar una condición

Para cada pedido, CASE WHEN status = 'Returned' THEN 1 ELSE 0 END crea un indicador de devolución. Cinco indicadores con valores 1, 0, 0, 1 y 0 suman 2 pedidos devueltos. Su media es 0,4, o el 40 %. Esto funciona porque cada fila incluida aporta un evento o ningún evento; define cómo tratar los estados desconocidos antes de asignar los valores.

Protege una razón en su denominador

Pedidos divididos entre visitas no está definido en un día con cero visitas. Con los pedidos en B y las visitas en C, =IF(C2=0, "", B2/C2) deja el resultado vacío en ese caso. En SQL, usa orders * 1.0 / NULLIF(visits, 0). NULLIF convierte un denominador cero en NULL, lo que da un resultado ausente en lugar de un error de división por cero.

Una celda vacía o NULL aquí significa que la razón no está disponible, no que se haya medido una tasa de cero. El uso general de IFERROR también puede ocultar una fórmula mal escrita o una referencia incorrecta. Comprueba directamente el problema esperado y después examina las filas con valores límite, los valores desconocidos y los recuentos de categorías.

Las tablas relacionadas necesitan una forma fiable de identificar la misma entidad. Un nombre de cliente es útil para mostrarlo, pero puede pertenecer a dos personas o aparecer de distintas formas. Un identificador como customer_id hace explícita la correspondencia.

Identifica el lado uno y el lado varios

Una clave primaria identifica de forma única las filas de su propia tabla. Una clave foránea de otra tabla hace referencia a ese identificador. En una tabla de clientes, cada identificador de cliente aparece una vez. En una tabla de pedidos, el mismo identificador de cliente puede aparecer en muchos pedidos.

Se espera que los identificadores de cliente se repitan en los pedidos; son un problema en una tabla de referencia que debe contener una fila por cliente. Comprueba la unicidad donde la relación lo requiera:

SELECT COUNT(*) AS rows,
       COUNT(DISTINCT customer_id) AS different_ids
FROM customers;

Si la tabla tiene 1200 filas pero 1195 identificadores distintos, investiga si hay identificadores duplicados o ausentes. La igualdad de estos recuentos solo es útil junto con una comprobación de claves ausentes, porque los recuentos de valores distintos omiten NULL. En una hoja de cálculo con las claves rellenadas, compara COUNTA(A2:A1201) con COUNTA(UNIQUE(A2:A1201)).

Busca coincidencias con la clave completa

Una tabla de metas con un registro por tienda y mes necesita tanto la tienda como el mes. Esta clave compuesta distingue «S04» en marzo de «S04» en abril. Busca coincidencias en ambos campos o crea «S04-2026-03» en ambas tablas usando las mismas reglas. Un identificador de tienda por sí solo dejaría varias metas posibles.

Estandariza las claves antes de combinar. En las búsquedas de hojas de cálculo, el número 1001 y el texto «1001» pueden no coincidir; «C-001», «C001» y «C001 » también son representaciones diferentes. SQL puede convertir tipos o ignorar algunos espacios según su configuración. Limpia los formatos, los espacios y los tipos para que el resultado no dependa de esas diferencias.

Elige entre añadir columnas o filas

Una búsqueda o combinación añade campos relacionados haciendo coincidir claves. Añadir el nombre de cada cliente a una tabla de pedidos mediante una referencia única de cliente conserva una fila por pedido. Partir de los clientes y añadir sus pedidos puede repetir los datos del cliente y cambiar el nivel de detalle del registro.

El anexado de filas apila registros con la misma estructura, como las ventas de enero debajo de las de febrero. UNION ALL de SQL conserva todas las filas; UNION también elimina las filas duplicadas del resultado. Las columnas seleccionadas deben tener el mismo orden y tipos compatibles. Si dos registros de venta legítimos tienen por casualidad valores seleccionados idénticos, eliminar uno cambia el total.

Antes de combinar, anota qué representa una fila en cada entrada y qué esperas que represente en el resultado. Después elige las claves y una relación que produzcan ese resultado. Esta expectativa te da una comprobación concreta del recuento de filas después de la operación.

Una búsqueda incorpora un valor de una tabla de referencia a una tabla principal. Para cada fila de ventas, un código de producto puede recuperar el nombre o el precio del producto. La coincidencia debe devolver el valor de ese producto exacto.

Interpreta las entradas de la búsqueda

Supón que la hoja Products tiene códigos en A, nombres en B y precios en C, con registros en las filas 2 a 50. El código de producto de la hoja principal está en B2:

=XLOOKUP(B2, Products!$A$2:$A$50, Products!$C$2:$C$50, "Not found")

Las entradas son el valor que se busca, el rango de claves donde buscar, el rango del que se devuelve el valor y un resultado para cuando no hay coincidencia. XLOOKUP usa la coincidencia exacta de forma predeterminada en las versiones actuales de Excel y en Google Sheets. Los dos rangos deben estar alineados fila por fila. Las referencias absolutas los mantienen fijos cuando la fórmula se copia hacia abajo; B2 pasa a B3 para la siguiente venta.

La tabla de referencia contiene P01 cuaderno a 3,50, P02 bolígrafo a 1,20 y P03 carpeta a 2,80. Para una venta de cuatro artículos P03, la búsqueda devuelve 2,80 y los ingresos calculados son 11,20. P07 no está, así que la fórmula devuelve «Not found».

Usa VLOOKUP exacto para identificadores

La función equivalente más antigua es:

=VLOOKUP(B2, Products!$A$2:$C$50, 3, FALSE)

VLOOKUP busca en la primera columna del rango seleccionado. El 3 indica su tercera columna y FALSE solicita una coincidencia exacta. Omitir la última entrada permite la coincidencia aproximada, que puede devolver el producto incorrecto sin aviso si la columna de identificadores no está ordenada.

Insertar una columna dentro de un rango de VLOOKUP puede cambiar lo que devuelve su número de columna fijo. Comprueba la fórmula después de modificar la estructura.

Investiga las coincidencias ausentes y duplicadas

#N/A suele indicar que no hay coincidencia. Comprueba si realmente falta el código en la referencia o si difieren los espacios, los tipos de texto y número o los formatos de código. IFNA puede sustituir este error concreto por una etiqueta visible; IFERROR también captura otros errores y puede ocultar fallos no relacionados.

Cuenta las etiquetas de valores no encontrados, por ejemplo =COUNTIF(H2:H500, "Not found"), e indica a qué afectan. No sustituyas los precios desconocidos por cero solo para que pueda calcularse un total.

La búsqueda predeterminada devuelve la primera coincidencia exacta. Dos filas de referencia para P03 con precios diferentes hacen que el resultado sea ambiguo, aunque la búsqueda no muestre ningún error. Verifica la unicidad de las claves antes de confiar en los valores devueltos.

Usa la coincidencia aproximada para intervalos ordenados

Una tabla de umbrales de 0 Small, 50 Medium y 100 Large clasifica 75 como Medium y 120 como Large. Aquí la regla prevista es el mayor umbral que no supera el valor de entrada. El modo de coincidencia −1 de XLOOKUP aplica la coincidencia exacta o con el siguiente valor menor. VLOOKUP con TRUE puede hacer lo mismo cuando su columna de umbrales está ordenada de forma ascendente. Esto es útil para intervalos numéricos, mientras que los identificadores de producto necesitan coincidencias exactas.

Una combinación de tablas reúne registros de tablas cuyas claves coinciden. A diferencia del resultado habitual de una búsqueda en una hoja de cálculo, que devuelve la primera coincidencia, una combinación devuelve todas las coincidencias. Predecirlas es esencial antes de contar filas o sumar importes.

Elige los registros que se conservarán

Considera los clientes C1 Ana, C2 Ben, C3 Chen y C4 Dara. Los pedidos son O1 para C1, O2 para C1, O3 para C2 y O4 para C5.

Una combinación interna conserva solo los registros coincidentes. Una combinación externa izquierda conserva todas las filas de la tabla izquierda y añade los campos de la tabla derecha cuando existen y NULL cuando no existen. Elige la tabla izquierda a partir de la población que tu pregunta debe conservar. Para enumerar todos los pedidos, incluidos los pedidos con clientes desconocidos, parte de los pedidos y realiza una combinación externa izquierda con los clientes.

Una instrucción básica es:

SELECT o.order_id, c.name
FROM orders AS o
LEFT JOIN customers AS c
  ON o.customer_id = c.customer_id;

Los alias o y c muestran de dónde procede cada campo; ON identifica las columnas de correspondencia. El resultado es una nueva vista de los datos, no un sustituto de ninguna de las tablas de entrada.

Reconoce los importes repetidos

Supón que el pedido 501 tiene un total de 90 y tres líneas; el pedido 502 tiene un total de 40 y una línea. Añadir las líneas produce cuatro filas. El total del pedido 501 aparece en cada una de sus tres filas, por lo que sumar ese campo da 310 en lugar de los 130 originales.

Esta repetición es la multiplicación de filas al combinar tablas. La combinación puede ser correcta para estudiar líneas aunque la suma sea incorrecta para estudiar pedidos. Suma los totales de pedidos en la tabla de pedidos o resume primero las líneas a una fila por pedido antes de combinar. Una suma de valores distintos no es una solución general: dos pedidos diferentes pueden tener el mismo total y ambos deben contarse.

Cuenta las coincidencias reales

Después de una combinación externa izquierda de clientes con pedidos, un cliente sin pedido sigue teniendo una fila de resultado. COUNT(*) cuenta esa fila como una. COUNT(o.order_id) cuenta los identificadores de pedido que no son NULL y da cero para el cliente sin pedidos.

Para encontrar clientes sin correspondencia, comprueba order_id IS NULL en el resultado combinado. Comprueba la clave de la tabla derecha, no un campo como el número de teléfono que puede faltar incluso en un registro coincidente. En el ejemplo, C3 y C4 no tienen pedidos; en cambio, C5 en O4 es una referencia de cliente sin correspondencia cuando se parte de los pedidos.

Comprueba la relación frente al resultado

Una combinación externa izquierda simple produce al menos tantas filas como su entrada izquierda. Si cada clave derecha debe ser única, el recuento de filas debería permanecer igual. Las filas adicionales muestran claves repetidas en el lado derecho; un número menor de filas sugiere un filtro adicional o una operación diferente. Compara los recuentos de claves, las filas sin correspondencia y un total del origen antes y después. Unos totales iguales por sí solos no pueden demostrar que cada registro individual haya encontrado la correspondencia correcta.

Una función de agregación reduce muchos valores de entrada a un resultado. La función adecuada depende de si necesitas un total, un recuento, una media o un valor extremo, y de qué representa una fila.

Elige la cantidad que se va a resumir

Para los diez ingresos de marzo, el recuento es 10, la suma 535, la media 53,5, el mínimo 15 y el máximo 120. Con los ingresos en G2:G11, las funciones de hojas de cálculo son SUM, COUNT, AVERAGE, MIN y MAX sobre ese rango. Un resumen de SQL puede calcularlas juntas:

SELECT COUNT(*) AS orders,
       SUM(quantity * unit_price) AS revenue,
       AVG(quantity * unit_price * 1.0) AS mean_revenue,
       MIN(quantity * unit_price) AS smallest_revenue,
       MAX(quantity * unit_price) AS largest_revenue
FROM orders;

El factor decimal protege la media en bases de datos como SQL Server, donde AVG de una entrada entera devuelve un entero. Redondear después un resultado truncado no puede recuperar la parte fraccionaria perdida.

Cuenta filas, campos rellenados y valores diferentes

Diez pedidos pueden proceder de cinco clientes. Contar filas responde a «¿Cuántos pedidos hay?» cuando el nivel de detalle es un pedido por fila; contar identificadores de cliente distintos responde a «¿Cuántos clientes hicieron pedidos?». En Google Sheets también está disponible COUNTUNIQUE. Comprueba por separado las celdas vacías antes de contar un resultado de UNIQUE, porque una clave ausente puede aparecer como una entrada distinta.

Comprende el efecto de los valores ausentes

Para las valoraciones 4, 5, NULL, 3, NULL en SQL, COUNT(*) es 5, COUNT(rating) es 3, la suma es 12 y AVG(rating) es 4. La media usa los tres valores conocidos. Sustituir las valoraciones desconocidas por cero cambia el denominador y produce 2,4, una afirmación distinta sobre los datos.

AVERAGE de una hoja de cálculo también omite las celdas vacías y el texto de un rango referenciado, pero incluye el cero numérico. Por tanto, una entrada de texto «10» junto al número 20 puede producir una media de 20 en lugar de 15. Compara COUNT con COUNTA cuando una columna numérica contenga inesperadamente menos valores contados que celdas rellenadas. Después examina sus tipos de dato.

Respeta el nivel de detalle y el significado del campo

En una tabla de líneas de pedido, usa los identificadores de pedido distintos para contar pedidos. El valor medio del pedido son los ingresos totales de los pedidos divididos entre el número de pedidos, no entre el número de líneas. Un saldo acumulado ya es un total en un momento determinado; sumar todos los saldos acumulados no da las ventas del período.

Un resumen puede parecer razonable mientras su denominador cuenta algo incorrecto. Incluye la entidad contada en la etiqueta de la columna, como «Pedidos», «Líneas de pedido» o «Valoraciones conocidas», para que el resultado indique qué se incluyó.

Las funciones condicionales crean un resumen sin mover los registros originales. Cada fila aporta valores solo cuando cumple los criterios. Una tabla de resultados puede enumerar después regiones, categorías u otros grupos con un diseño que tú controlas.

Coloca los rangos en el orden correcto

COUNTIFS acepta pares de rangos de criterios y criterios. SUMIFS comienza con el rango que se suma, seguido de esos pares. AVERAGEIFS sigue el mismo patrón con un rango para calcular la media:

=COUNTIFS(C2:C11, "North", G2:G11, ">50")
=SUMIFS(G2:G11, C2:C11, "North", D2:D11, "Books")
=AVERAGEIFS(G2:G11, C2:C11, "North")

Para la tabla de marzo, estas funciones devuelven 2 pedidos, 105 de ingresos e ingresos medios de 62,5. La primera función cuenta los ingresos de North de 120 y 75. La segunda suma los ingresos de North y Books de 30 y 75. La tercera divide el total de North, 250, entre sus cuatro pedidos.

Todos los pares de criterios dentro de una función COUNTIFS, SUMIFS o AVERAGEIFS usan AND: cada condición debe cumplirse en la misma fila. Haz que cada rango comience y termine en filas correspondientes. Comparar la región de una fila con los ingresos de otra no describiría un registro.

Escribe los criterios con precisión

Los criterios de texto y comparación usan comillas dobles rectas: "North", ">50" o "<>Returned". Una celda puede proporcionar el criterio directamente, como I2. Para combinar un operador con el valor de una celda, usa ">"&H1. El comodín "*book*" coincide con texto que contiene «book»; estos criterios de texto de hojas de cálculo ignoran las mayúsculas y minúsculas.

Las funciones en singular pueden usar un orden de argumentos diferente. En SUMIF(criteria_range, criterion, sum_range), el rango de suma va al final. En SUMIFS, va primero. Lee el nombre de la función antes de editar o copiar una fórmula.

Rellena un resumen de grupos de forma segura

Coloca North, South y East en I2:I4. En J2 introduce:

=SUMIFS($G$2:$G$11, $C$2:$C$11, I2)

Copia hacia abajo. Los rangos de datos permanecen fijos, mientras que I2 pasa a I3 e I4. Los resultados son 250, 180 y 105. Compara su suma con el total directo del origen, 535. Si nuevos registros se extienden más allá de la fila 11, amplía los rangos o usa una referencia a una tabla que crezca.

Evita contar dos veces el solapamiento de un OR

North o Books incluye seis pedidos de marzo. Los recuentos separados dan cuatro pedidos de North más cuatro de Books, pero dos pedidos pertenecen a ambos. Resta el solapamiento una vez: cuatro más cuatro menos dos da seis. El solapamiento es el resultado de COUNTIFS con North y Books juntos. Sumar simplemente los recuentos separados daría ocho.

Expresa una suma condicional en SQL

Una condición puede estar dentro de una función de agregación:

SUM(CASE WHEN region = 'North'
         THEN quantity * unit_price ELSE 0 END)

Cada registro de North aporta ingresos y todos los demás aportan cero. Para un recuento condicional, aporta 1 para una coincidencia y 0 en los demás casos. Esto permite que una consulta devuelva varios totales condicionales con nombre, uno junto a otro. Comprueba las etiquetas realmente presentes en el origen, especialmente los espacios, antes de interpretar un total de grupo ausente como ausencia de actividad.

GROUP BY crea una fila de resultado para cada combinación observada de valores de grupo. Las funciones de agregación resumen después los registros de cada grupo. El resultado tiene un nuevo nivel de detalle del registro, como una fila por región.

Crea una consulta agrupada

SELECT region, COUNT(*) AS orders,
       SUM(quantity * unit_price) AS revenue
FROM orders
GROUP BY region
ORDER BY revenue DESC;

Para los pedidos de marzo, el resultado es North con 4 pedidos y 250 de ingresos, South con 3 y 180, y East con 3 y 105. Los recuentos de grupo suman diez y los ingresos suman 535.

Los campos seleccionados deben describir el grupo o resumir sus registros. Una columna category junto a un total regional es ambigua cuando una región contiene varias categorías. Incluye la categoría en GROUP BY si quieres una fila por combinación de región y categoría. La tabla de marzo tiene ocho combinaciones observadas; South no tiene ningún registro de Toys, por lo que la agrupación no crea esa combinación.

Filtra registros antes de agrupar o grupos después de calcular los totales

WHERE category = 'Games' deja ingresos de North de 120 de un pedido, South 120 de dos y East 40 de uno. Una consulta diferente sin filtro de categoría y con HAVING COUNT(*) >= 4 conserva solo North.

Para sumar los pedidos de Games de cada región y conservar los ingresos regionales de Games superiores a 100:

SELECT region, SUM(quantity * unit_price) AS revenue
FROM orders
WHERE category = 'Games'
GROUP BY region
HAVING SUM(quantity * unit_price) > 100
ORDER BY revenue DESC;

North y South permanecen, empatadas en 120. Mover la condición de ingresos a WHERE comprobaría pedidos individuales y cambiaría la pregunta.

Sigue el orden lógico de procesamiento

El orden útil para razonar es FROM y las combinaciones, WHERE, GROUP BY, HAVING, SELECT, ORDER BY y después el límite de filas. La base de datos puede ejecutar un plan físico más eficiente, pero este orden lógico explica por qué un alias de SELECT está disponible para ordenar y, por lo general, no está disponible en el WHERE de la misma consulta.

Para una media, usa AVG(quantity * unit_price * 1.0) para conservar resultados decimales donde las entradas enteras los truncarían. Trata deliberadamente las etiquetas de grupo NULL: forman un grupo propio. Muéstralo como Desconocido o exclúyelo indicando explícitamente el recuento de registros.

Resume en dos niveles cuando sea necesario

El cliente A hace pedidos de 60 y 40, B uno de 50 y C tres de 10. Los ingresos totales son 180 en seis pedidos, lo que da 30 por pedido. Para hallar la media por cliente, suma primero por cliente: A 100, B 50, C 30. Calcula la media de esos tres totales para obtener 60. Una tabla intermedia guardada o una cláusula WITH puede contener el primer resumen.

Examina los valores de grupo distintos antes de ejecutar la consulta. Las variantes de texto pueden dividir o combinar grupos de forma diferente según la configuración de la base de datos; límpialas y compara los grupos observados con los que espera tu pregunta.

Una tabla dinámica crea un resumen agrupado en una hoja de cálculo colocando campos en unas pocas áreas. Es útil cuando quieres reorganizar comparaciones y examinar totales sin escribir una fórmula separada para cada grupo.

Parte de un origen completo

Usa una fila de encabezados, un registro por fila y un rango rectangular definido. Elimina las filas de subtotales y totales del origen: una tabla dinámica las trata como registros y vuelve a contar sus importes. Evita las celdas combinadas y los separadores vacíos dentro del origen.

Selecciona el rango y elige Insertar > Tabla dinámica en Excel o Insertar > Tabla dinámica en Google Sheets. Coloca los campos según la pregunta:

Con región en Filas y Suma de ingresos en Valores, el resultado de marzo es North 250, South 180, East 105 y un total general de 535. Ordenar los valores resumidos muestra la clasificación.

Comprueba la función de resumen

Un campo numérico puede resumirse mediante Suma, Promedio, Mínimo o Máximo. No supongas que la función seleccionada corresponde a tu pregunta. Excel puede elegir Recuento cuando el campo tiene texto o celdas vacías, por lo que un aparente resumen de ingresos puede mostrar en realidad cuántas celdas rellenadas contiene.

Para contar pedidos, usa un campo de identificador de pedido completamente rellenado. Recuento de Excel cuenta las celdas no vacías; Google Sheets ofrece COUNTA para celdas no vacías y COUNT para celdas numéricas. Contar un campo de precio con celdas vacías omitiría los registros cuyos precios se desconocen.

Interpreta un resumen de dos dimensiones

Añade la categoría a Columnas. North tiene Books 105, Games 120 y Toys 25; South tiene Books 60 y Games 120; East tiene Books 15, Games 40 y Toys 50. Los totales de columna son Books 180, Games 280 y Toys 75.

La celda vacía South–Toys significa que ningún registro de origen ocupa esa combinación. Un pedido registrado con ingresos de cero sería un caso diferente, aunque una configuración de presentación haga que ambas celdas parezcan vacías o muestren cero.

Comprende el total general de una media

Elige Promedio de ingresos. North es 62,5 a partir de cuatro pedidos, South 60 a partir de tres y East 35 a partir de tres. El total general es 53,5 porque la tabla dinámica calcula la media de los diez registros de origen. Calcular la media de las tres medias mostradas da 52,5 y asigna incorrectamente al grupo de cuatro pedidos el mismo peso que a cada grupo de tres pedidos.

Comprueba las actualizaciones y la cobertura del origen

Después de cambiar el origen, verifica que la tabla dinámica esté actualizada. En Excel, usa Actualizar cuando la actualización automática no esté disponible o esté desactivada; las versiones compatibles también ofrecen actualización automática para datos locales del libro. Google Sheets actualiza los resultados de las tablas dinámicas cuando cambian las celdas del rango de origen. En ambas herramientas, los registros añadidos fuera de un rango de origen fijo pueden seguir quedando excluidos. Una tabla de Excel usada como origen crece con las filas añadidas, mientras que un rango fijo necesita revisión y ampliación.

Compara el total general y el recuento de pedidos de la tabla dinámica con cálculos directos del origen. Una actualización pone al día el origen seleccionado; no puede corregir un rango que excluye registros nuevos.

Una columna numérica necesita más de una media para describirse bien. El centro indica dónde se sitúan los valores; la dispersión indica cuánto difieren. El recuento muestra cuántos datos representa el resumen.

Calcula un pequeño conjunto de medidas

Ocho viajes en bicicleta duraron 6, 8, 9, 10, 12, 12, 15 y 58 minutos. Su total es 130 minutos.

Para la mediana, el cuarto y el quinto valor son 10 y 12, lo que da 11. Las funciones de hojas de cálculo incluyen AVERAGE, MEDIAN, MODE o MODE.SNGL de Excel, MIN y MAX. En SQL, AVG, COUNT, MIN y MAX son habituales; los nombres y la sintaxis de las funciones de mediana y desviación estándar varían según la base de datos.

Elige una medida de centro útil

El viaje de 58 minutos es un valor atípico, alejado de los demás. Desplaza la media hacia arriba: siete de los ocho viajes son más cortos que la media. La mediana describe mejor el centro de estos viajes.

Sin 58, el total es 72 en siete viajes, por lo que la media es de unos 10,29 minutos y la mediana es 10. Esto muestra el efecto del viaje largo; no justifica eliminarlo. Comprueba si el viaje fue real, se registró incorrectamente o se vio afectado por un problema de devolución. Consérvalo, corrígelo o exclúyelo según esa evidencia y registra la decisión.

La media es útil para datos aproximadamente simétricos y preguntas relacionadas con totales, porque multiplicar la media por su recuento recupera la suma. La mediana es útil para duraciones, ingresos o precios asimétricos. Una gran diferencia entre media y mediana es una razón para examinar la distribución, no una descripción completa de su forma.

Una moda puede describir categorías, como el método de pago más frecuente. Puede haber un empate entre varias categorías: Books y Games aparecen cuatro veces cada uno en los pedidos de marzo. Los datos numéricos con pocas repeticiones pueden no tener una moda útil.

Describe la variación

Los conjuntos 48, 50, 52 y 30, 50, 70 tienen ambos una media de 50. Sus desviaciones estándar muestrales son 2 y 20. La desviación estándar describe la dispersión alrededor de la media en las unidades originales; un valor mayor significa mayor dispersión. Se basa en distancias elevadas al cuadrado, por lo que no es la media aritmética de las distancias absolutas.

Usa STDEV.S cuando trates los registros como una muestra y STDEV.P para toda la población de interés. Sus cálculos dividen las desviaciones al cuadrado entre el recuento menos uno y entre el recuento, respectivamente, antes de calcular la raíz cuadrada. Aquí el objetivo es interpretar la medida, no calcularla a mano.

Los cuartiles dividen los datos ordenados en cuatro partes. La mediana es el segundo cuartil; el rango intercuartílico es el tercer cuartil menos el primero y mide la dispersión de la mitad central. Un percentil localiza un porcentaje elegido en la distribución. Las herramientas pueden usar distintos métodos de interpolación, incluidos QUARTILE.INC y QUARTILE.EXC, así que usa un método consistente al comparar resultados.

Indica los recuentos junto al centro y la dispersión. Un viaje inusual afecta mucho más a una media de tres viajes que a una media de 300 viajes.

Los porcentajes y las tasas facilitan la lectura de las comparaciones solo cuando sus denominadores están claros. Una proporción, una variación y una tasa responden a preguntas distintas. Para combinarlas entre grupos se necesita el tamaño de la base de cada grupo.

Distingue proporciones, variaciones y puntos porcentuales

Una proporción es una parte dividida entre el total pertinente. La proporción de North en los ingresos de marzo es 250 dividido entre 535, aproximadamente el 46,7 %. La de South es aproximadamente el 33,6 % y la de East el 19,6 %. Los valores redondeados suman 99,9 %; las proporciones sin redondear suman 100 %.

La variación porcentual compara un valor nuevo con su valor anterior:

Los ingresos que pasan de 80 a 100 aumentan un 25 %. Al bajar de 100 a 80 disminuyen un 20 %. La diferencia absoluta es 20 en ambas direcciones, pero el valor anterior cambia. Si el valor anterior es cero, esta fórmula de variación porcentual no está definida.

Una variación en puntos porcentuales resta directamente los porcentajes. Una tasa de conversión que pasa del 4 % al 5 % sube 1 punto porcentual. Su aumento relativo es del 25 %, porque el aumento de 1 es una cuarta parte del 4 original. Indica el tipo de variación en el informe.

Compara eventos frente a la misma base

La tienda A tiene 18 reclamaciones de 12 000 pedidos; la tienda B tiene 9 de 4500. Por cada 1000 pedidos, las tasas son 1,5 y 2,0. B tiene menos reclamaciones pero una tasa más alta. Una comparación justa necesita la misma definición del evento, período, denominador y escala.

No uses un recuento absoluto elevado como sustituto de una tasa alta. Una tienda con más actividad puede tener más reclamaciones simplemente porque gestiona más pedidos. Indica también los recuentos para que los lectores vean las bases de las tasas.

Pondera las medias por los registros que representan

La región X tiene 200 pedidos con una media de 50; Y tiene 50 pedidos con una media de 90. Recupera el total de cada región: 10 000 y 4500. Divide el total combinado de 14 500 entre 250 pedidos para obtener 58. La media simple de las dos medias, 70, asigna incorrectamente el mismo peso a las dos regiones.

Las ponderaciones deben contar las observaciones usadas en esas medias. Si una media de grupo excluye valoraciones ausentes, usa su recuento de valoraciones conocidas, no todos los registros de ese grupo.

Combina tasas a partir de los totales

La página A convierte 100 de 5000 visitas; B convierte 10 de 100. Las tasas son 2 % y 10 %, pero la tasa global es 110 conversiones divididas entre 5100 visitas, aproximadamente 2,2 %. Calcular la media de los dos porcentajes da 6 % y asigna demasiado peso a la página más pequeña.

Una razón de toda la tabla sigue la misma lógica. Los pedidos con beneficio de 50 sobre ingresos de 100 y beneficio de 100 sobre ingresos de 1000 tienen un margen global de 150 dividido entre 1100, aproximadamente 13,6 %. La media de sus márgenes individuales es 30 %, lo que responde a una pregunta diferente. En SQL, usa SUM(profit) * 1.0 / NULLIF(SUM(revenue), 0); en una hoja de cálculo, divide el beneficio total entre los ingresos totales después de comprobar el denominador.

Indica el denominador, por ejemplo «proporción de los ingresos de marzo» o «reclamaciones por cada 1000 pedidos». Un porcentaje sin esa base puede describir una población diferente de la que supone el lector.

Incorpora comprobaciones al análisis antes de comunicar sus resultados. Una fórmula puede devolver una cifra creíble aunque su rango omita filas o una combinación repita importes. Cada operación necesita un resultado esperado con el que puedas comparar lo que devuelve.

Concilia totales y recuentos

Para los pedidos de marzo, los ingresos regionales de 250, 180 y 105 suman 535. Sus recuentos de pedidos, 4, 3 y 3, suman diez. Compara ambos con el origen filtrado para el mismo período y con la misma definición.

Una diferencia puede revelar registros perdidos, registros repetidos o grupos que se solapan. Una coincidencia es una evidencia útil, pero no basta por sí sola: ordenar solo una columna puede corromper las relaciones entre los datos de las filas sin cambiar ningún total. Además, un error positivo y otro negativo pueden compensarse.

Anota un recuento esperado antes de filtrar o combinar. Deberían quedar cuatro pedidos de North después de filtrar la tabla de marzo por North. Una combinación externa izquierda de diez pedidos con una referencia que tenga una fila de cliente por identificador debería devolver diez filas. Doce filas indican claves repetidas en el lado derecho. Una combinación externa izquierda de clientes con pedidos puede aumentar legítimamente el recuento porque un cliente tiene muchos pedidos.

Examina registros individuales

Elige algunos registros y recalcúlalos directamente. El pedido 1003 tiene tres unidades a 40, lo que produce ingresos de 120. Los cuatro ingresos de North son 30, 120, 25 y 75, que dan 250. Comprueba visualmente una búsqueda frente a la tabla de referencia, incluidos un código ausente y un caso límite de un intervalo numérico.

Una comprobación puntual debe poner a prueba la operación que podría fallar. Para una fórmula copiada, examina filas del principio y del final; para una clasificación, examina cada límite; para una combinación, examina las claves repetidas y sin correspondencia. Comprobar solo filas normales que resultan cómodas puede dejar el fallo sin detectar.

Compara vías independientes

Calcula el resumen regional con SUMIFS, una tabla dinámica o una consulta SQL y compara los resultados. Usa la misma métrica y el mismo filtro, pero selecciona los rangos o registros de forma independiente. Dos resultados creados a partir de la misma tabla intermedia incompleta pueden coincidir y, aun así, omitir los mismos pedidos.

Si no coinciden, compara los límites del período, los rangos de origen, los tipos de dato, los valores ausentes y el nivel de detalle del registro antes de cambiar la respuesta. Guarda el cálculo o la consulta que resuelva la diferencia.

Ten en cuenta los valores ausentes y la plausibilidad

Cuenta las entradas vacías o NULL, los resultados de búsqueda «Not found» y los registros combinados cuya clave del lado derecho sea NULL. Explica cómo afectan estos registros a la métrica comunicada. Una fila coincidente puede tener otro campo del lado derecho ausente, por lo que un nombre vacío por sí solo no es una comprobación fiable de ausencia de correspondencia.

Comprueba la magnitud y las unidades del resultado. Una proporción de un total no negativo está entre 0 % y 100 %; una variación porcentual puede superar el 100 % o ser negativa. Pasar de 50 a 150 es un aumento del 200 %. Investiga las cantidades negativas inesperadas y las fechas fuera del período de análisis, y usa la definición del campo para decidir qué es válido.

Conserva juntos la pregunta, la definición de la métrica, los filtros, las fórmulas o consultas, el período del origen y las decisiones. Este registro permite a alguien repetir el trabajo y explica decisiones como excluir un viaje inválido o conservar un grupo de región desconocida.

Un informe debe responder a la pregunta con cifras que el lector pueda situar en contexto. Indica directamente la métrica, el período, el grupo y la comparación, y después añade la información que cambia cómo debe interpretarse el resultado.

Formula la respuesta y la comparación

«En marzo de 2026, North tuvo los mayores ingresos: 250 de cuatro pedidos, aproximadamente el 46,7 % del total de 535. Le siguieron South con 180 y East con 105». Esta afirmación indica la clasificación y la magnitud del resultado.

Los ingresos de North superan a los de South en 70. En relación con South, la brecha es de aproximadamente el 39 %. La base de comparación importa: un porcentaje que use North como denominador respondería cuánto queda South por debajo de North, una pregunta diferente. Usa un número consistente de decimales y redondea solo las cifras finales; aquí el 46,7 % es más útil que mostrar muchos decimales.

Describe asociaciones sin inventar causas

Supón que quienes usan descuentos gastan más por pedido. Puede que gasten más debido al descuento o que las personas que planean compras grandes busquen descuentos. Un resumen de estos registros establece la diferencia observada, no cuál de las explicaciones la causó. Escribe «el valor medio del pedido fue mayor entre quienes usaron descuentos» e identifica qué evidencia adicional se necesitaría para explicar por qué.

Examina la composición detrás de una tasa global

Una comparación global puede invertir la comparación dentro de subgrupos. Considera dos equipos que reciben distintas proporciones de clientes potenciales con y sin interés previo:

A tiene la tasa de conversión más alta para ambos tipos de cliente potencial. B tiene la tasa global más alta porque tres cuartas partes de sus clientes potenciales tienen interés previo, frente a la mitad de los de A. Los clientes con interés previo se convierten con mucha más frecuencia para ambos equipos. Esta inversión se llama paradoja de Simpson. El agregado describe la composición real de cada equipo; no aísla el desempeño para una composición común de clientes potenciales.

Desglosa los resultados por un subgrupo pertinente antes de atribuir a un equipo o una política la diferencia global. Calcula cada tasa a partir de su propio numerador y denominador y después examina cuánto aporta cada subgrupo al total.

Muestra la información que hay detrás del resumen

Indica los tamaños de grupo junto a las medias y tasas. Un pedido inusual puede modificar una media de tres pedidos mucho más que una media de 300 pedidos. Una pequeña diferencia observada no basta para establecer una diferencia estable en la población más amplia.

Indica las limitaciones que afectan a la respuesta: el período, las exclusiones, las filas ausentes o sin correspondencia y la definición de la métrica. Por ejemplo, «Se excluyen 12 pedidos sin región, que representan el 2 % de los ingresos». Comunica esa consecuencia, no solo que faltaban algunos datos.

Elige una pequeña tabla ordenada o una cifra clave cuando transmita claramente la respuesta. Puede servir de entrada para un gráfico o panel de control posterior, conservando las mismas definiciones y comprobaciones.