Cómo elegir el análisis estadístico adecuado para tu investigación
Uno de los puntos más críticos en la elaboración de una tesis es la elección correcta del análisis estadístico. Escoger una técnica inadecuada puede invalidar los resultados, distorsionar conclusiones y afectar la defensa del trabajo. De acuerdo con Campos y Rivera (2022), el 48 % de los estudiantes de posgrado comete errores al seleccionar pruebas estadísticas, principalmente por desconocer la relación entre el tipo de variable y el diseño de investigación.
1. Comprender las variables y el diseño
El análisis estadístico depende directamente del tipo de variable y del objetivo planteado. Si la investigación busca describir fenómenos, bastará con medidas de tendencia central; si pretende establecer relaciones o diferencias, se requerirán pruebas inferenciales.
En AsesorarTesis Ecuador iniciamos cada proceso con una matriz de operacionalización que identifica variables dependientes, independientes y sus escalas de medición. Este paso previo garantiza coherencia y reduce errores metodológicos.
2. Pruebas descriptivas e inferenciales
Las pruebas descriptivas (media, mediana, moda, desviación estándar) son esenciales para caracterizar a la muestra. Por su parte, las inferenciales permiten contrastar hipótesis: la t de Student compara medias entre dos grupos; el ANOVA analiza más de dos; el Chi-cuadrado determina asociaciones entre variables categóricas.
Según Gómez (2021), la correcta aplicación de pruebas estadísticas eleva la calidad de la argumentación científica al basar las conclusiones en evidencia empírica verificable.
3. Software especializado
Herramientas como SPSS, R y Jamovi facilitan el procesamiento de datos, pero requieren conocimientos conceptuales para evitar interpretaciones erróneas. Los tutores de AsesorarTesis acompañan al estudiante desde la depuración de la base hasta la redacción de resultados, aplicando normas APA 7 en la presentación de tablas y figuras.
4. Interpretación y comunicación
No basta con obtener valores p o coeficientes de correlación. La interpretación debe vincular los hallazgos con la teoría y el contexto. Como plantea Mendoza (2023), los resultados adquieren sentido solo cuando se discuten en función de los objetivos de la investigación y no como listados de números.
Elegir el análisis estadístico adecuado es un acto de coherencia metodológica, no de azar. Comprender las variables, justificar la elección y comunicar los resultados con claridad asegura que tu tesis se defienda con solidez científica.
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