{"id":4638,"date":"2026-08-12T15:47:13","date_gmt":"2026-08-12T13:47:13","guid":{"rendered":"https:\/\/ellistat.com\/?post_type=guide-dutilisateur&p=4638"},"modified":"2026-08-17T12:27:12","modified_gmt":"2026-08-17T10:27:12","slug":"calculadora","status":"publish","type":"guide-dutilisateur","link":"https:\/\/ellistat.com\/es\/guide-dutilisateur\/calculatrice\/","title":{"rendered":"Calculadora"},"content":{"rendered":"

En esta p\u00e1gina se recogen cuatro c\u00e1lculos habituales, sin conjuntos de datos, que permiten cumplir con las normas de control de recepci\u00f3n.\u00a0ISO 2859<\/a><\/strong>\u00a0y\u00a03951<\/a><\/strong>\u00a0y de c\u00e1lculo del intervalo de dispersi\u00f3n y de predicci\u00f3n\u00a0ISO 16269-6 <\/a>y <\/strong>ISO 16269-8<\/strong>.<\/a><\/p>\n\n\n\n

1. IQC \u2013 Atributos<\/h2>\n\n\n\n
\"\"<\/figure>\n\n\n\n

El control de recepci\u00f3n responde a una pregunta sencilla: a partir de una muestra, \u00bfse acepta o se rechaza el lote? Esta p\u00e1gina aborda ambos casos: consultar un plan normalizado o elaborar un plan a medida.<\/p>\n\n\n\n

1. Volver a un plan normalizado (ISO 2859)<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
    \n
  • Se introduce el tama\u00f1o del lote, el nivel de control (I, II o III \u2014 II por defecto; los niveles especiales S-1 a S-4 para controles costosos o destructivos) y el NQA, es decir, el nivel de calidad aceptable.<\/li>\n\n\n\n
  • Se elige el tipo de d\u00e9bito (simple, doble o m\u00faltiple) y el r\u00e9gimen: normal, reforzado tras una serie de rechazos, reducido cuando el historial es bueno.<\/li>\n\n\n\n
  • Como resultado: la letra-c\u00f3digo, el tama\u00f1o de la muestra n y los criterios de aceptaci\u00f3n Ac y de rechazo Re. Es exactamente la l\u00ednea que se buscar\u00eda en las tablas de la norma, sin riesgo de error de lectura.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    2. Crear un plan personalizado<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
      \n
    • O bien se introducen directamente n y Ac, y el programa muestra la curva de eficiencia correspondiente: as\u00ed se puede ver qu\u00e9 es lo que este sistema admite realmente.<\/li>\n\n\n\n
    • O bien partimos del resultado deseado:\u00a0dos puntos de la curva: una calidad que se desea aceptar casi siempre (p1, con el riesgo del proveedor \u03b1) y una calidad que se desea rechazar casi siempre (p2, con el riesgo del cliente \u03b2), y a partir de ah\u00ed se deduce el plan (n, Ac).<\/li>\n\n\n\n
    • Esta segunda opci\u00f3n es la m\u00e1s honesta: obliga a exponer las dos ventajas y los dos riesgos, mientras que en un plan normalizado se dan por supuestos.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

      \ud83d\udca1 La curva de eficacia es el resultado real, no el par (n, Ac). Indica, para cada proporci\u00f3n de productos defectuosos del lote, la probabilidad de aceptarlo. Dos planes con el mismo NQA pueden tener curvas muy diferentes: es el tama\u00f1o de la muestra, y no el NQA, lo que determina la capacidad de discriminaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

      \u26a0\ufe0f El NQA no es un objetivo de calidad y un plan de muestreo no garantiza la calidad de un lote aceptado: solo limita, de media y sobre una serie de lotes, la probabilidad de aceptar lotes defectuosos. Un plan con Ac = 0 tampoco es el m\u00e1s estricto en todas las circunstancias, ya que penaliza en gran medida a los lotes correctos sin mejorar la detecci\u00f3n de los lotes claramente defectuosos; compara las curvas antes de optar por \u00e9l.<\/p>\n\n\n\n

      2. IQC \u2013 Medidas<\/h2>\n\n\n\n
      \"\"<\/figure>\n\n\n\n

      La l\u00f3gica de aceptaci\u00f3n es la misma, pero la decisi\u00f3n ya no se basa en el recuento de piezas defectuosas, sino que se basa en el valor medido. A igualdad de protecci\u00f3n, un plan basado en medidas requiere muchas menos piezas que uno basado en atributos, y ah\u00ed radica precisamente su inter\u00e9s cuando el control es largo o costoso.<\/p>\n\n\n\n

      1. Volver a un plano normalizado (ISO 3951)<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
        \n
      • Los datos que hay que introducir son los mismos que en los atributos: tama\u00f1o del lote, nivel de control, NQA, r\u00e9gimen normal \/ reforzado \/ reducido. A ello hay que a\u00f1adir el tipo de tolerancia, unilateral o bilateral, y si se conoce o no la desviaci\u00f3n t\u00edpica del proceso.<\/li>\n\n\n\n
      • M\u00e9todo \u00absigma desconocido\u00bb (m\u00e9todo s): la desviaci\u00f3n t\u00edpica se estima a partir de la muestra. Es el caso m\u00e1s habitual y requiere una muestra algo m\u00e1s grande.<\/li>\n\n\n\n
      • M\u00e9todo del \u00absigma conocido\u00bb (m\u00e9todo \u03c3): se utiliza un valor de desviaci\u00f3n est\u00e1ndar establecido y que se mantiene estable. La muestra es m\u00e1s peque\u00f1a, pero la hip\u00f3tesis debe verificarse peri\u00f3dicamente.<\/li>\n\n\n\n
      • Como resultado: el tama\u00f1o de la muestra n y la constante de aceptaci\u00f3n k. El lote se acepta si la media se mantiene a m\u00e1s de k desviaciones t\u00edpicas de la tolerancia \u2014 (Tol. m\u00e1x. \u2212 X\u0304) \/ s \u2265 k, y de forma sim\u00e9trica en el lado inferior. En el caso de una tolerancia bilateral, la decisi\u00f3n se basa en la estimaci\u00f3n de la proporci\u00f3n total fuera de tolerancia.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

        2. Crear un plan personalizado<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
          \n
        • O bien se fijan n y k, y la curva de eficiencia muestra lo que este plan admite realmente.<\/li>\n\n\n\n
        • O bien se fijan dos puntos de la curva \u2014la calidad que se debe aceptar casi siempre (p1, riesgo del proveedor \u03b1) y la que se debe rechazar casi siempre (p2, riesgo del cliente \u03b2)\u2014 y a partir de ah\u00ed se deduce el par (n, k).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

          \ud83d\udca1 Comparar ambas p\u00e1ginas en un mismo caso es lo que mejor lo ilustra: para una protecci\u00f3n id\u00e9ntica, el plan basado en mediciones suele reducir el tama\u00f1o de la muestra a una tercera o cuarta parte. Este es el argumento que hay que esgrimir cuando el control es destructivo.<\/p>\n\n\n\n

          \u26a0\ufe0f Este ahorro tiene un precio: el plan de medidas da por sentada la normalidad de la caracter\u00edstica. En una distribuci\u00f3n asim\u00e9trica o truncada \u2014por ejemplo, un defecto de forma, una excentricidad o una caracter\u00edstica ya clasificada\u2014, la proporci\u00f3n estimada fuera de tolerancia es err\u00f3nea y el plan no ofrece la protecci\u00f3n anunciada. Comprueba que la ley de distribuci\u00f3n sea adecuada antes de optar por un plan de medidas; en caso de duda, vuelve a los atributos.<\/p>\n\n\n\n

          \u26a0\ufe0f Un plan por caracter\u00edstica. A diferencia de los atributos, en los que una pieza es defectuosa o no, el control dimensional eval\u00faa una magnitud cada vez: varias caracter\u00edsticas cr\u00edticas requieren varios planes, y el riesgo global de aceptaci\u00f3n ya no es el de un plan aislado.<\/p>\n\n\n\n

          3. L\u00edmites de las tarjetas de control<\/h2>\n\n\n\n

          Traza una curva de eficiencia seg\u00fan los par\u00e1metros, para dimensionar una placa antes de instalarla.<\/p>\n\n\n\n

          \"\"<\/figure>\n\n\n\n

          El c\u00e1lculo se realiza en tres pasos: estimar el sigma a corto plazo, elegir el criterio para establecer los l\u00edmites y, a continuaci\u00f3n, consultar la curva de eficacia para comprobar qu\u00e9 es lo que la tarjeta, tal y como est\u00e1 dimensionada, es realmente capaz de detectar.<\/p>\n\n\n\n

          1. El origen del sigma a corto plazo<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
            \n
          • A partir de un conjunto de medidas: desviaci\u00f3n t\u00edpica intramuestra (S\u0304\/c4) o amplitud media (R\u0304\/d2). Es la fuente m\u00e1s fiable, pero requiere que los subgrupos est\u00e9n correctamente constituidos.<\/li>\n\n\n\n
          • A partir de una capacidad conocida: \u03c3ct = IT \/ (6 \u00d7 Cp). \u00datil en el dimensionamiento, cuando solo se dispone de informaci\u00f3n sobre la capacidad del proceso.<\/li>\n\n\n\n
          • Sigma impuesta: un valor hist\u00f3rico o de referencia, cuando es necesario que la tarjeta sea comparable de un periodo a otro, en lugar de reajustarse para cada lote.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

            \u26a0\ufe0f El sigma a corto plazo condiciona todo lo dem\u00e1s. Si se calcula a partir de muestras mal constituidas, resulta inflado: los l\u00edmites se vuelven demasiado amplios y el mapa ya no detecta nada. Si se calcula a partir de un n\u00famero insuficiente de muestras, resulta inestable y la curva de eficacia lo pone de manifiesto de inmediato.<\/p>\n\n\n\n

            2. Las tres modalidades de l\u00edmites que se ofrecen<\/h3>\n\n\n\n
            L\u00edmites<\/strong><\/td>Principio<\/strong><\/td>Pregunta a la que responden<\/strong><\/td><\/tr><\/thead>
            \u00b1 3 sigma (cl\u00e1sico)<\/strong><\/td>X\u0304 \u00b1 3 \u03c3ct \/ \u221an. Dependen \u00fanicamente de la dispersi\u00f3n del proceso, nunca de la tolerancia. Riesgo de falsa alarma de aproximadamente 0,27 %.<\/td>\u00bfHa cambiado el proceso con respecto a s\u00ed mismo? Ese es el criterio de estabilidad.<\/td><\/tr>
            Garantizar un Cpk m\u00ednimo con un riesgo <\/strong>\u03b2<\/strong><\/strong><\/td>L\u00edmites deducidos de las tolerancias: LCI = Tol. m\u00edn. + 3 \u00d7 Cpk m\u00edn. \u00d7 \u03c3ct + u\u03b2 \u00d7 \u03c3ct \/ \u221an, y de forma sim\u00e9trica para la LCS. El t\u00e9rmino u\u03b2 \u00d7 \u03c3ct \/ \u221an cubre la incertidumbre de muestreo sobre la media; \u03b2 es el riesgo de aceptar err\u00f3neamente un proceso cuyo Cpk real sea inferior al valor exigido.<\/td>\u00bfSe mantiene la producci\u00f3n al nivel de calidad exigido? Ese es el criterio de conformidad.<\/td><\/tr>
            Situaci\u00f3n intermedia<\/strong><\/td>Una posici\u00f3n intermedia entre las dos anteriores: se mantiene una sensibilidad estad\u00edstica ante los cambios sin obligar a reaccionar mientras no se vea amenazada la conformidad.<\/td>El compromiso, cuando ni la estabilidad por s\u00ed sola ni la conformidad por s\u00ed sola bastan para tomar una decisi\u00f3n.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

            \ud83d\udca1 La elecci\u00f3n no se basa en la precisi\u00f3n del c\u00e1lculo, sino en lo que se quiere controlar. En un proceso con gran capacidad, los l\u00edmites que garantizan un Cpk son claramente m\u00e1s amplios que \u00b1 3 sigma: se deja que la media se desv\u00ede siempre que no se ponga en juego la conformidad, y se eliminan las intervenciones innecesarias. En un proceso apenas capaz, por el contrario, son m\u00e1s estrechas que \u00b1 3 sigma y, si se cruzan, ning\u00fan ajuste permitir\u00e1 mantener la tolerancia: el problema es la dispersi\u00f3n, no el control.<\/p>\n\n\n\n

            \ud83d\udca1 La curva de eficacia indica, para cada descentramiento posible, la probabilidad de que la tarjeta lo detecte. Es esta curva la que determina el tama\u00f1o de la muestra: duplicar n reduce los l\u00edmites a \u221an y endereza la curva, a costa del coste de la toma de muestras.<\/p>\n\n\n\n

            4. Intervalo de dispersi\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n

            El intervalo que contiene una proporci\u00f3n determinada de la poblaci\u00f3n, a partir de un tama\u00f1o de muestra. Se calcula mediante\u00a0M\u00e9todo S<\/strong>\u00a0o\u00a0M\u00e9todo Sigma<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

            \"\"<\/figure>\n\n\n\n

            A partir de una muestra, lo que se pretende es delimitar, no la media, sino la propia poblaci\u00f3n: \u00bfentre qu\u00e9 l\u00edmites se sit\u00faa una proporci\u00f3n determinada de las piezas y con qu\u00e9 nivel de confianza? Este es el objetivo de los intervalos estad\u00edsticos de dispersi\u00f3n (ISO 16269-6) y de predicci\u00f3n (ISO 16269-8).<\/p>\n\n\n\n

            1. Lo que se capta<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
              \n
            • El tama\u00f1o de la muestra n, la media y la desviaci\u00f3n t\u00edpica observadas, o directamente los par\u00e1metros supuestos en el dimensionamiento a priori.<\/li>\n\n\n\n
            • La proporci\u00f3n de la poblaci\u00f3n que se debe cubrir (a menudo el 95 %, el 99 % o el 99,73 %) y el nivel de confianza asociado (a menudo el 95 %).<\/li>\n\n\n\n
            • La forma del intervalo: bilateral, o unilateral cuando solo tiene sentido uno de los l\u00edmites: una resistencia m\u00ednima, un contenido m\u00e1ximo.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

              2. M\u00e9todo S o M\u00e9todo Sigma<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
                \n
              • M\u00e9todo S: la desviaci\u00f3n t\u00edpica se estima a partir de la muestra. El coeficiente k integra entonces dos incertidumbres: la relativa a la media y la relativa a la dispersi\u00f3n; cuanto menor es n, mayor es dicho coeficiente. Este es el caso general.<\/li>\n\n\n\n
              • M\u00e9todo Sigma: se considera que la desviaci\u00f3n t\u00edpica es conocida, ya que se deriva de un historial del proceso controlado. El intervalo es considerablemente m\u00e1s estrecho, pero solo es v\u00e1lido si ese valor lo es realmente.<\/li>\n\n\n\n
              • Los l\u00edmites se expresan como X\u0304 \u00b1 k \u00d7 s (o k \u00d7 \u03c3), siendo el coeficiente k el resultado del c\u00e1lculo en funci\u00f3n de n, de la proporci\u00f3n deseada, del nivel de confianza y de la forma elegida.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

                3. Tres intervalos que no hay que confundir<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
                  \n
                • Intervalo de confianza: delimita un par\u00e1metro: la media, la desviaci\u00f3n t\u00edpica. Se estrecha hacia cero a medida que n aumenta.<\/li>\n\n\n\n
                • Intervalo de dispersi\u00f3n (o de tolerancia estad\u00edstica): abarca una proporci\u00f3n de la poblaci\u00f3n. Tiende hacia el intervalo verdadero de la poblaci\u00f3n, no hacia cero.<\/li>\n\n\n\n
                • Intervalo de predicci\u00f3n: delimita la pr\u00f3xima observaci\u00f3n o las pr\u00f3ximas observaciones que se producir\u00e1n. Es la herramienta adecuada para responder a la pregunta: \u00ab\u00bfSe situar\u00e1 la pr\u00f3xima pieza producida dentro de ese rango?\u00bb.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

                  \ud83d\udca1 El uso m\u00e1s habitual es la validaci\u00f3n de la conformidad en series peque\u00f1as: si el intervalo de dispersi\u00f3n al 99 % % \/ 95 % % se mantiene dentro de las tolerancias, se puede afirmar, con el nivel de confianza indicado, que la producci\u00f3n las cumple. Se trata de un razonamiento m\u00e1s s\u00f3lido que la simple comparaci\u00f3n de los valores m\u00ednimo y m\u00e1ximo de la muestra, que no prueba nada sobre lo que no se ha medido.<\/p>\n\n\n\n

                  \u26a0\ufe0f El coeficiente k no es 3: para cubrir el 99,73 % de la poblaci\u00f3n con un nivel de confianza del 95 %, k es claramente superior a 3 en una muestra peque\u00f1a, y solo se aproxima a ese valor cuando n es grande. Utilizar X\u0304 \u00b1 3s en 20 mediciones equivale a anunciar una garant\u00eda que los datos no ofrecen.<\/p>\n\n\n\n

                  \u26a0\ufe0f Al igual que las capacidades, estos intervalos asumen una distribuci\u00f3n normal por defecto. En el caso de datos no normales, comprueba la adecuaci\u00f3n o utiliza la distribuci\u00f3n ajustada en lugar de aplicar un k normal a una distribuci\u00f3n que no lo es.<\/p>\n\n\n\n

                  \ud83d\udca1 El intervalo de dispersi\u00f3n es la herramienta que se utiliza cuando nos preguntamos: \u00abTengo 30 mediciones, \u00bfqu\u00e9 l\u00edmites puedo garantizar para la poblaci\u00f3n?\u00bb. La respuesta depende en gran medida del tama\u00f1o de la muestra, y la diferencia entre 30 y 100 mediciones suele sorprender.<\/p>\n\n\n\n

                  5. Intervalo de predicci\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n
                  \"\"<\/figure>\n\n\n\n

                  El intervalo de predicci\u00f3n no se refiere ni a un par\u00e1metro ni al conjunto de la poblaci\u00f3n: enmarca las pr\u00f3ximas observaciones. La pregunta pasa a ser: \u00abA la vista de lo que he medido, \u00bfentre qu\u00e9 l\u00edmites se situar\u00e1 la siguiente pieza o las siguientes m piezas con un nivel de confianza determinado?\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

                  1. Lo que se capta<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
                    \n
                  • Los resultados de la muestra inicial: tama\u00f1o n, media, desviaci\u00f3n t\u00edpica o la desviaci\u00f3n t\u00edpica de referencia si se conoce el proceso.<\/li>\n\n\n\n
                  • El n\u00famero de observaciones futuras que hay que tener en cuenta: una sola o m valores futuros.<\/li>\n\n\n\n
                  • El nivel de confianza y la forma, ya sea bilateral o unilateral.<\/li>\n\n\n\n
                  • En la salida, los valores X\u0304 \u00b1 k \u00d7 s. Para una observaci\u00f3n futura con desviaci\u00f3n t\u00edpica estimada, k = t(1\u2212\u03b1\/2; n\u22121) \u00d7 \u221a(1 + 1\/n): el t\u00e9rmino 1 cubre la variabilidad de la pieza futura, y el t\u00e9rmino 1\/n, la incertidumbre sobre la media.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

                    2. Cu\u00e1ndo utilizarlo<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
                      \n
                    • Calificaci\u00f3n y ensayos: garantizar la calidad de una pr\u00f3xima pieza, un pr\u00f3ximo lote o un pr\u00f3ximo ensayo a partir de una serie limitada.<\/li>\n\n\n\n
                    • Supervisi\u00f3n: teniendo en cuenta que una medici\u00f3n aislada tiene un valor limitado si el proceso no ha cambiado, un valor fuera del intervalo de predicci\u00f3n es una se\u00f1al, no un incumplimiento.<\/li>\n\n\n\n
                    • Comprometerse con una entrega futura en lugar de con la poblaci\u00f3n ya producida: ah\u00ed es donde la confusi\u00f3n con el intervalo de dispersi\u00f3n sale m\u00e1s cara.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

                      \ud83d\udca1 Un intervalo de predicci\u00f3n siempre es m\u00e1s amplio que un intervalo de confianza sobre la media, y no se reduce hasta cero: incluso con un n\u00famero infinito de mediciones, la pieza futura conserva su propia variabilidad. Aumentar n mejora el conocimiento del proceso, no la reproducibilidad de la pr\u00f3xima pieza.<\/p>\n\n\n\n

                      \ud83d\udca1 Al abarcar mis futuras observaciones de forma simult\u00e1nea, se ampl\u00eda el intervalo: exigir que las pr\u00f3ximas 10 piezas entren todas en \u00e9l es mucho m\u00e1s restrictivo que exigirlo para una sola. Por lo tanto, el n\u00famero de observaciones que se deben abarcar debe corresponder al compromiso realmente adquirido.<\/p>\n\n\n\n

                      \u26a0\ufe0f El c\u00e1lculo parte de la base de que el proceso se mantiene en el mismo estado y de una ley de distribuci\u00f3n normal por defecto. No predice nada tras un cambio en los ajustes, el material o la herramienta: lo que abarca el intervalo es la variabilidad observada, no una desviaci\u00f3n futura. La carta de control sigue siendo la medida de seguridad.<\/p>","protected":false},"featured_media":0,"menu_order":90,"template":"","meta":{"_acf_changed":false},"menu-guide-dutilisateur":[22],"class_list":["post-4638","guide-dutilisateur","type-guide-dutilisateur","status-publish","hentry","menu-guide-dutilisateur-4-statistiques-descriptives"],"acf":[],"yoast_head":"\nCalculatrice - Ellistat<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Dimensionnez vos cartes de contr\u00f4le, calculez un intervalle de dispersion ou un plan de contr\u00f4le IQC (ISO 2859) sans avoir besoin d'un jeu de donn\u00e9es.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/ellistat.com\/es\/guia-del-usuario\/calculadora\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Calculatrice - Ellistat\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Dimensionnez vos cartes de contr\u00f4le, calculez un intervalle de dispersion ou un plan de contr\u00f4le IQC (ISO 2859) sans avoir besoin d'un jeu de donn\u00e9es.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/ellistat.com\/es\/guia-del-usuario\/calculadora\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Ellistat\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2026-08-17T10:27:12+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/IQC-attributs2.png\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"644\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"292\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/png\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Tiempo de lectura\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"14 minutos\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\\\/\\\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/guide-dutilisateur\\\/calculatrice\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/guide-dutilisateur\\\/calculatrice\\\/\",\"name\":\"Calculatrice - 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