¿Sientes que hay tantas técnicas estadísticas que no sabes ni por dónde empezar?
Tranquilo. Aquí te traigo una selección práctica de las 7 técnicas estadísticas esenciales para analizar datos reales. Te explico cuándo usarlos, cómo funcionan y te doy ejemplos claros.
Y al final, te dejo una tabla-resumen para que siempre puedas consultarlos. Vamos allá.
1. Comparación de medias o medianas
Test t de Student y Test de Mann-Whitney
¿Para qué sirve?
Cuando tienes dos grupos (por ejemplo, hombres y mujeres) y quieres ver si una variable numérica es diferente entre ellos (por ejemplo, nivel de ansiedad, rendimiento, etc.)
✅ Test t de Student: si los datos son “normales” (es decir, distribuidos simétricamente)
✅ Mann-Whitney: si los datos están sesgados o no son normales
Ejemplo:
¿Hay diferencia en la nota media entre estudiantes que duermen más de 6 horas y los que duermen menos?
Este test es útil para saber si una intervención, un cambio de grupo o condición produce una diferencia significativa.
2. Correlación
Pearson, Spearman y Kendall
¿Para qué sirve?
Cuándo quieres ver si dos variables numéricas / ordinales están relacionadas. No hablamos de causa-efecto, sino de si “se mueven juntas”.
✅ Pearson: si la relación es lineal y los datos son normales
✅ Spearman: si no hay normalidad o hay rangos
✅ Kendall: para relaciones ordinales o muchas repeticiones
Ejemplo:
¿A mayor número de horas de estudio, mejor nota en el examen?
Este test te ayuda a saber si tus variables se “siguen” entre ellas. Útil para detectar patrones y decidir si merece la pena investigar más.
3. Asociación y comparación de proporciones
Chi-cuadrado y test exacto de Fisher
¿Para qué sirve?
Cuando tienes dos variables categóricas (por ejemplo, género y salario alto o bajo) y quieres ver si hay una relación entre ellas.
✅ Chi-cuadrado: para tablas grandes y datos frecuentes
✅ Fisher: para tablas pequeñas o cuando hay valores bajos
Ejemplo:
¿Hay más probabilidad de un salario alto entre mujeres que entre hombres?
Este test no te da un “porcentaje exacto”, pero sí te dice si hay una asociación estadística entre las categorías.
4. Comparación entre varios grupos
👉 ¿Para qué sirve?
Cuando quieres comparar una variable numérica entre más de dos grupos (por ejemplo, tres tipos de dieta).
✅ ANOVA: compara medias sin ajustar por otras variables
✅ ANCOVA: ajusta por covariables que pueden influir (edad, peso, etc.)
Ejemplo:
¿Rinden mejor los deportistas con dieta alta en proteínas, equilibrada o baja en carbohidratos?
Este análisis es una evolución del t-test, pero para más de dos grupos. Ideal para estudios comparativos con varias condiciones.
5. Modelos lineales generalizados
Regresión lineal y logística
👉 ¿Para qué sirve?
Cuando quieres predecir o explicar un resultado (como nota final o diagnóstico) en función de otras variables.
Puede responder a la típica pregunta investigadora: “qué factores afectan a…”
✅ Regresión lineal: si la variable a predecir es numérica (nota, nivel, edad)
✅ Regresión logística: si la variable es binaria (sí/no, aprobado/suspendido)
Ejemplo:
¿Se puede predecir la probabilidad de aprobar en base al número de horas de estudio y nivel de estrés?
Esta técnica no solo te dice si hay relación, sino cuánto pesa cada factor. Es una herramienta poderosa para tomar decisiones informadas.
6. Árboles de decisión
(Machine learning aplicado a datos reales)
¿Para qué sirve?
Cuando quieres clasificar casos o descubrir qué variables importan más para explicar un resultado. Muy usado en salud, deporte, empresa…
✅ Combina variables numéricas y categóricas
✅ Fácil de visualizar y explicar
✅ Útil para exploración y comunicación
Ejemplo:
¿Qué combinación de hábitos predice mejor el riesgo de lesión en deportistas?
Es ideal cuando no sabes qué pesa más o cuando quieres comunicar resultados de forma clara a personas no técnicas.
7. Análisis de Componentes Principales (PCA)
Reducción de dimensionalidad
👉 ¿Para qué sirve?
Cuando tienes muchas variables numéricas y quieres entender cómo se agrupan o relacionan sin perder la visión global.
✅ Reduce complejidad
✅ Ayuda a visualizar datos
✅ Facilita análisis previos a modelado
Ejemplo:
¿Puedo identificar perfiles de pacientes en base a 10 variables clínicas?
Es un paso clave para explorar grandes bases de datos. No da “respuestas” por sí solo, pero es imprescindible para comprender la estructura de los datos.
Tabla resumen de las 7 técnicas estadísticas esenciales
| 🎯 Objetivo | 🧪 Test sugerido | ✅ Cuándo usarlo | 📌 Ejemplo |
| Comparar medias entre 2 grupos | t-Student (si normal) / Mann-Whitney | Variable continua en 2 grupos | Comparar notas por horas de sueño |
| Medir relación entre variables numéricas | Pearson / Spearman / Kendall | Correlación entre dos variables numéricas | Relación entre estudio y nota |
| Comparar proporciones | Chi-cuadrado / Test de Fisher | Dos variables categóricas | Diferencias en tasa de éxito por género |
| Comparar medias entre más de 2 grupos | ANOVA / ANCOVA | Variable continua y >2 grupos | Tipo de dieta y rendimiento |
| Predecir una variable | Regresión lineal / logística | Predicción (variable numérica o binaria) | Edad + dieta → obesidad (sí/no) |
| Clasificar y descubrir patrones | Árbol de decisión | Variables mixtas, clasificación | Identificar riesgo de recaída |
| Reducir dimensionalidad | PCA (Componentes principales) | Muchas variables numéricas | Visualizar perfiles complejos |
¿Y ahora qué?
Estas 7 técnicas no solo son útiles. Son la base de la mayoría de análisis reales en ciencia, empresa, salud o deporte.
Pero, claro, una cosa es conocerlos y otra es saber cuál aplicar, en qué orden y con qué lógica.
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Conclusión
La estadística no es magia. Tampoco es memorización de fórmulas. Tampoco es un lío.
Es un conjunto de herramientas que, usadas con lógica, pueden ayudarte a:
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