No existe una prueba estadística correcta para una palabra aislada como encuesta o comparación. La elección depende de la pregunta, diseño, escalas, número de grupos, dependencia entre observaciones y supuestos.
Escribe primero la pregunta analítica
Define si quieres describir, comparar, estimar una asociación, predecir o evaluar un cambio. Identifica variable de resultado, explicativas, grupos, momentos y posibles factores de confusión.
Una matriz entre objetivo, hipótesis, variables y análisis evita probar muchas opciones hasta encontrar un resultado favorable.
Limpieza y análisis descriptivo
Antes de contrastar, documenta valores perdidos, duplicados, rangos imposibles, codificación y exclusiones. Describe muestra y distribución con medidas adecuadas, no solo con una media automática.
Los gráficos ayudan a detectar errores, asimetrías y valores extremos. Una decisión de limpieza puede cambiar el resultado y debe quedar registrada.
Contrastes, estimación y supuestos
Comprueba qué supone el método elegido y qué alternativas existen si no se cumple. Presenta tamaño del efecto e incertidumbre cuando proceda, no solo un valor p. La significación estadística no equivale a importancia práctica.
Si realizas muchos contrastes, aumenta la posibilidad de hallazgos por azar. El plan debe definirse antes de mirar los resultados principales.
Cómo presentar resultados defendibles
Incluye denominadores, unidades, estadísticos, intervalos y tablas legibles. Explica qué responde cada análisis sin atribuir causalidad a un diseño que no la permite. Guarda sintaxis o pasos para reproducir el proceso.
Conecta los resultados con la guía de discusión y conclusiones. Si el diseño no está cerrado, vuelve a hipótesis y variables.
Empieza por pregunta, diseño y escala
No elijas una prueba porque el nombre aparece en otro TFG. Define variable resultado, explicativas, escala, grupos/dependencia, diseño y estimando: media, diferencia, asociación, razón, predicción. Después estudia qué método y supuestos corresponden.
Escribe el plan antes de mirar resultados y distingue análisis principal de exploratorios. El manual del NIST organiza técnicas por objetivos, condiciones y diagnóstico.
Limpieza documentada
- Conserva datos brutos sin sobrescribir.
- Valida tipos, rangos y duplicados.
- Comprueba reglas del instrumento.
- Describe ausentes y su patrón.
- Justifica exclusiones antes de comparar resultados.
- Crea un script o registro reproducible.
No conviertas ausentes en cero. No elimines atípicos solo porque cambian significación; investiga error, influencia y análisis de sensibilidad.
Qué informar además del p-valor
Presenta tamaño del efecto, intervalo de confianza y unidades, junto con estadísticos descriptivos y supuestos relevantes. Un p-valor no indica magnitud, importancia práctica ni probabilidad de que la hipótesis sea verdadera. «No significativo» tampoco demuestra igualdad.
Ejemplo: en vez de «hubo diferencia (p<0,05)», informa dirección, magnitud estimada, incertidumbre, método y límites del diseño.
Tabla de decisión conceptual
| Pregunta | Datos | Decisión previa |
|---|---|---|
| Describir | Una variable | Distribución, unidad y resumen adecuado. |
| Comparar | Grupos/medidas | Independencia, escala, confusores. |
| Asociar | Dos o más variables | Forma, temporalidad y ajuste. |
| Predecir | Resultado y predictores | Validación y sobreajuste. |
La tabla no prescribe una prueba; identifica preguntas que debes resolver antes de escogerla.
Un reporte reproducible identifica población analizada, software y versión, criterio de significación si se usó, tratamiento de ausentes, comprobaciones y análisis previstos. Conserva código o una bitácora de cada transformación: una tabla final sin proceso no permite detectar errores. Añade títulos interpretables y unidades a cada figura, y evita gráficos tridimensionales que dificultan comparar valores.
Continúa con la parte que necesitas
Fuentes consultadas y criterios
Las recomendaciones se han contrastado con normativa, guías universitarias y documentación metodológica. Comprueba siempre la guía específica de tu centro.
- NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods — NIST
- APA Style Journal Article Reporting Standards — American Psychological Association
- STROBE reporting guideline — EQUATOR Network
Preguntas frecuentes
¿Qué p-valor es bueno?
No existe un p-valor «bueno». Interprétalo según plan, supuestos, multiplicidad, efecto e incertidumbre.
¿Debo comprobar normalidad?
Comprueba los supuestos relevantes del método y usa diagnóstico apropiado; una prueba automática aislada no decide todo.
¿Excel basta?
Depende del análisis y reproducibilidad. Debes poder documentar fórmulas, pasos, versiones y controles.
¿Puedo cambiar la prueba si no sale significativo?
No para perseguir un resultado. Cualquier cambio debe responder a supuestos o diseño y documentarse como tal.
Qué hacer ahora
Usa esta guía para preparar una decisión o entregable concreto y compáralo con la normativa de tu titulación. Si necesitas revisar alcance, metodología o correcciones, consulta ayuda para el TFG o solicita una valoración con la documentación real.
