¿Cómo saber si estás haciendo el análisis correcto en tu tesis (sin depender de nadie ni liarte con fórmulas)?

¿Tienes ya los datos pero no sabes qué análisis aplicar?

¿Estás bloqueado con la estadística de tu tesis y temes estar haciendo algo mal?

Este artículo es para ti.

El miedo a equivocarse… en el peor momento

Estás haciendo tu tesis, TFM o investigación y has llegado al punto clave: los datos.

Has recogido la información, tienes todo listo para analizar… pero entonces te surge una duda incómoda:

“¿Estoy haciendo bien el análisis estadístico?”

“¿Esto que estoy usando es el test correcto para mis datos?”

“¿Y si me preguntan en la defensa y no sé justificarlo?”

No eres el único.

Cientos de alumnos que han pasado por Analiza tus Datos comparten ese mismo miedo: el de estar construyendo un edificio sobre cimientos que no entienden.

La buena noticia: no necesitas saber matemáticas avanzadas ni memorizar fórmulas para resolverlo.

Lo que necesitas es una lógica clara, un sistema simple que te diga qué camino tomar.

Y eso es justo lo que te voy a enseñar en este artículo.

Te dejo el vídeo del artículo por si prefieres ver la explicación completa:

¿Por qué no sabes si estás haciendo bien el análisis?

La razón principal es sencilla: nos han enseñado estadística al revés.

En lugar de empezar por el “para qué”, nos enseñaron el “cómo”:

• Test de Student, ANOVA, regresión, chi-cuadrado…
  
• Gráficas, intervalos de confianza, valores-p…
  
• Ecuaciones llenas de letras griegas…
  

Todo eso está bien para un curso académico, pero cuando estás frente a tu propio Excel, con tus datos reales, esas fórmulas no te dicen qué tienes que hacer.

Por eso:

• Muchos aplican el test que vieron en clase… sin saber si corresponde.
  
• Otros buscan en Google “qué análisis hacer”… y acaban más confundidos.
  
• Algunos directamente “copian” lo que hizo otro compañero, aunque sus datos no sean iguales.
  

Este caos es normal. Pero no tiene por qué seguir así.

El error más común (y por qué te aleja del rigor)

El 90% de los errores en tesis ocurren por esta frase:

“Tengo estos datos. ¿Qué test aplico?”

Es como tener piezas de LEGO y preguntar:

“¿Qué pegamento uso para unirlas?”

👉 Estás enfocando mal el problema.
👉 Lo primero no es el test, es la pregunta.

La estadística, bien aplicada, responde preguntas.
Y si no tienes clara tu pregunta, da igual qué técnica uses: estás caminando sin mapa.

El sistema paso a paso para saber qué análisis necesitas (O-D-A-C)

Después de ayudar a cientos de profesionales en sus tesis y proyectos, he definido un sistema muy simple que te puede guiar en este lío:

O – D – A – C

• O (Objetivo): ¿Qué quieres saber?
  
• D (Descripción): ¿Hay indicios?
  
• A (Análisis): ¿Qué técnica responde a tu objetivo con esos datos?
  
• C (Conclusión): ¿Qué significan los resultados?
  

Veámoslo paso a paso.

🧭 O: Define bien tu objetivo

Primero:

Haz una tabla con tus variables, como esta:

Variable	Tipo de variable	Rol en el análisis
Género	Categórica (binaria)	Variable independiente
Ansiedad (puntuación)	Numérica continua	Variable dependiente

Pregúntate:

• ¿Cuántas variables tengo?
  
• ¿Son categóricas, numéricas, ordinales…?
  
• ¿Cuál es mi variable resultado o respuesta (dependiente)?
  

Este paso es clave y lo ignora mucha gente.

Después:

No digas “quiero ver si hay relación o quiero cruzar la información”.

👉 Más concreto:

• “Quiero saber si hay diferencia de rendimiento académico entre hombres y mujeres.”
  
• “Quiero ver si la ansiedad disminuye después de una intervención.”
  
• “Quiero identificar qué factores predicen la satisfacción laboral.”
  

Cuanto más concreta sea tu pregunta de investigación, más clara será la técnica que necesitas.

Puedes usar copiar y pegar a chatgpt la tabla de variables y que te liste 10 preguntas de investigación formuladas de forma que puedas aplicar una técnica estadística.

📊 D: Describe tus datos con claridad

Elige una pregunta de investigación. La de antes.

Ahora la describes.

Haces el gráfico que mejor se adapte a tu caso.

Puedes usar la IA para que lo recomiende. O conocer tu mismo el mapa de técnicas descriptivas.

🔍 A: Selecciona el análisis que responde a tu pregunta

Aquí es donde entra “el test”. Pero ahora tiene sentido.

Te dejo una mini-guía como ejemplo:

Qué análisis aplicar según el objetivo de tu tesis o proyecto

🔍 Ejemplo concreto	🎯 Objetivo	🧪 Tipo de análisis sugerido
Comparar el colesterol medio entre pacientes que toman un nuevo fármaco vs placebo.	Comparar medias entre 2 grupos	t-Student (si hay normalidad)
Comparar el % de hombres y mujeres que aprobaron una oposición.	Comparar proporciones	Chi-cuadrado / Test exacto de Fisher
Ver si existe relación entre número de horas de estudio y nota final en un máster.	Medir relación entre 2 variables	Correlación de Pearson / Spearman
Predecir la probabilidad de desarrollar diabetes en base a edad, IMC y actividad física.	Predecir una variable	Regresión lineal / logística
Analizar cómo influyen dieta, ejercicio y sueño en el rendimiento cognitivo.	Analizar varios factores a la vez	ANOVA / ANCOVA / Regresión múltiple

Pero recuerda: el análisis es una herramienta, no una respuesta mágica.

Antes de aplicar un test, revisa si se cumplen: normalidad, independencia, homocedasticidad, etc.

🧠 C: Interpreta con lógica (no solo por el p-valor)

Muchos creen que si el p-valor < 0.05, todo va bien.

Pero el valor-p no es una verdad absoluta. Es un indicador.

Aprende a interpretar:

• ¿Qué significa realmente una diferencia estadísticamente significativa?
  
• ¿Cuál es el tamaño del efecto? ¿Es relevante?
  
• ¿Cómo puedes comunicar ese resultado en tu tesis?
  

Aquí es donde muchos se quedan en blanco durante la defensa.

Pero si sigues el camino O-D-A-C, llegas con confianza.

Ejemplo completo y comentado

Escenario real de pregunta de investigación dentro de una tesis:

Quiero saber si los estudiantes que duermen menos de 6 horas rinden peor en el examen de bioquímica que los que duermen más.

Sigamos el O-D-A-C:

• O (Objetivo): Comparar medias entre dos grupos (menos de 6h vs más de 6h) sobre una variable continua (nota examen)
  
• D (Datos):
  
  • Grupo sueño: categórica binaria (menos/más de 6h)
    
  • Nota: numérica continua
    
• A (Análisis):
  
  • Si la variable “nota” es normal: t-Student
    
  • Si no lo es: Mann-Whitney
    
• C (Conclusión):
  
  • Si p < 0.05 → hay diferencia
    
  • Miramos la media y desviación estándar de cada grupo
    
  • Interpretamos si la diferencia es relevante académicamente
    

¿Ves cómo ahora todo tiene lógica?

Recuerda: evita estos errores al analizar los datos de tu tesis

1. Elegir el test que usó tu compañero (sin revisar tus datos)
   
2. Aplicar pruebas sin comprobar los supuestos
   
3. No saber si la variable es numérica o categórica
   
4. Confiar solo en el valor-p
   
5. No redactar la interpretación de los resultados de forma clara

¿Qué puedes hacer hoy para mejorar?

✅ Paso 1: define tu tabla de variables

Haz una tabla con todas tus variables, su tipo y su rol.

✅ Paso 2: pregunta de investigación

Escribe tu pregunta de investigación en una frase concreta.

Yo lo que hago es listar 10 preguntas de investigación simples. Y las ordeno de mayor a menor importancia.

✅ Paso 3: responde esa pregunta con gráficos

Lo mejor para tu seguridad es responder esa pregunta con gráficos. De ahí vas a ver realmente si hay diferencias, hay relación o causalidad.

✅ Paso 4: revisa el tipo de técnica con la pregunta

Revisa si estás usando un análisis que responde a esa pregunta.
Si no lo sabes, mejor no avanzar hasta tenerlo claro.

Crea un listado de técnicas y test estadísticos completo como el que has visto más arriba. Eso te ayudará para tener claro qué técnica aplicar.

¿Y si te dijera que puedes aprender esto paso a paso?

Muchos de mis alumnos estaban como tú:
Perdidos, inseguros, sin saber si iban bien.

Y lo resolvieron con una formación práctica, enfocada en aplicar la estadística con lógica y sin tecnicismos innecesarios.

Por eso he creado un training gratuito donde te explico paso a paso cómo aplicar este sistema en tus propios datos.

👉 Entra aquí para acceder al training:

🔗 Accede al training gratuito de estadística práctica

Te ayudará a:

• Elegir el análisis correcto con seguridad
  
• Justificarlo en tu defensa
  
• Y avanzar sin depender de nadie
  

Hacer tu tesis no debería ser una tortura estadística.
Tampoco debería ser un salto al vacío con análisis que no comprendes.

La estadística no es un fin, es una herramienta para que puedas extraer el valor de tus datos y defenderlo con claridad.

Si has llegado hasta aquí, ya estás un paso más cerca de lograrlo.

Nos vemos en el training. 😉