Cómo elegir la prueba estadística correcta

El error más frecuente en el análisis cuantitativo no es un cálculo mal hecho, sino una prueba mal elegida. La prueba correcta depende de tres cosas: tus variables, tus hipótesis y el tipo de datos.

1. Identifica el tipo de variable

Antes de cualquier prueba, clasifica tus variables:

• Categóricas nominales: sin orden (ej. género, sector).
• Categóricas ordinales: con orden (ej. nivel de estudios).
• Numéricas continuas: (ej. ingreso, tiempo).

2. Define tu objetivo

¿Quieres comparar grupos, relacionar variables o predecir? Cada objetivo abre una familia de pruebas:

• Comparar 2 grupos (numérica): t de Student o U de Mann-Whitney.
• Comparar 3+ grupos (numérica): ANOVA o Kruskal-Wallis.
• Asociar 2 categóricas: Chi-cuadrada.
• Relacionar numéricas: correlación de Pearson o Spearman.
• Predecir: regresión lineal, logística o modelos de ML.

3. Verifica los supuestos

Las pruebas paramétricas (t, ANOVA, Pearson) exigen normalidad y homocedasticidad. Si no se cumplen, usa su equivalente no paramétrico. Saltarse este paso invalida el resultado.

4. Reporta con sentido

No basta con el valor p: reporta el estadístico, los grados de libertad, el intervalo de confianza y el tamaño del efecto. Un sinodal cuidadoso los pedirá.