Guías de conceptos estadísticos
Las ideas clave para leer e informar resultados correctamente, cada una con ejemplos numéricos que puedes reproducir en las calculadoras.
Desviación estándar: muestral (n−1) frente a poblacional (n)
¿Por qué la desviación estándar muestral divide entre n−1? Corrección de Bessel, STDEV.S frente a STDEV.P y un ejemplo resuelto a mano.
G02Cuartiles, IQR y valores atípicos: por qué cada método da un valor distinto
Por qué los cuartiles difieren entre QUARTILE.INC, QUARTILE.EXC y las bisagras de Tukey; IQR, criterio 1.5×IQR y diagramas de caja.
G03Distribución normal y puntuación z: probabilidad acumulada y puntuación del x % superior
Distribución normal, puntuación z, regla 68–95–99.7, probabilidad acumulada y cálculo inverso del 10 % superior, paso a paso.
G04Cómo interpretar bien el valor p: definición y 5 errores comunes
Definición exacta del valor p, 5 malentendidos comunes (no es la probabilidad de que H0 sea cierta), significación y tamaño del efecto.
G05El significado correcto de un intervalo de confianza del 95 % y cómo calcularlo
Cómo interpretar un intervalo de confianza del 95 %, cuándo usar z o t, ejemplos para medias y proporciones, e intervalos de Wald y Wilson.
G06Tamaño de muestra para encuestas: cómo fijarlo con el margen de error y el nivel de confianza
Fórmula n = z²·p(1−p)/E², por qué p=0.5, corrección por población finita, tablas por confianza y envíos según la tasa de respuesta.
G07¿Qué prueba estadística usar? Guía de elección según la situación
Tabla de decisión para elegir prueba t, chi-cuadrado, correlación o no paramétricas según tipo de datos, n.º de grupos y emparejamiento.
G08Correlación y regresión: r de Pearson, ρ de Spearman e interpretación de la pendiente
Pearson frente a Spearman, r², pendiente de la regresión, correlación frente a causalidad y efecto de los valores atípicos, con ejemplo.