Consideraciones acerca de los datos para Promedio móvil

Para asegurar que los resultados sean válidos, considere las siguientes pautas al recopilar datos, realizar el análisis e interpretar los resultados.
Registre datos en orden cronológico
Los datos de series de tiempo se recolectan a intervalos regulares y se registran en orden cronológico. Usted debería registrar los datos en la hoja de trabajo en el mismo orden en que se recolectan. Si los datos no están en orden cronológico, usted no podrá evaluar los patrones relacionados con el tiempo de los datos. Sin embargo, puede utilizar Gráfica de dispersión para investigar la relación entre un par de variables continuas.
Recolecte suficientes datos para evaluar tendencias o patrones
Recolecte suficientes datos de modo que pueda evaluar totalmente las tendencias o los patrones en los datos. Por ejemplo, usted necesita suficientes datos para estar seguro de que cualquier patrón que observe sea de largo plazo y no simplemente una anomalía de corto plazo.
Recolecte datos a intervalos de tiempo apropiados

Elija el intervalo de tiempo según los patrones que desee detectar. Por ejemplo, si desea buscar patrones de mes a mes en un proceso, recolecte los datos a la misma hora todos los meses. Si recolecta los datos semanalmente, entonces el patrón entre meses se puede perder en el ruido de los datos semanales. Si usted recolecta los datos trimestralmente, el patrón mensual puede perderse cuando se promedie en cada trimestre.

Si sólo busca tendencias generales o cambios en los datos en el tiempo y no patrones asociados con un intervalo de tiempo específico, la duración del intervalo es menos importante.

Sus datos no deberían tener una tendencia ni un componente estacional
Usted puede utilizar el promedio móvil con un patrón estacional si establece que la longitud del promedio móvil sea igual a la longitud del ciclo estacional. Sin embargo, si sus datos son una tendencia y no tienen un componente estacional, también puede utilizar Análisis de tendencia o Suavización exponencial doble. Si sus datos tienen un componente estacional, con o sin una tendencia, utilice Descomposición o Método de Winters.
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