Estadística Inferencial
Aplicación de pruebas estadísticas para contrastar hipótesis, identificar diferencias entre grupos y analizar asociaciones entre variables.
Qué es
La estadística inferencial contrasta hipótesis y extiende lo que encontraste en una muestra a la población en general.
Estima qué tan probable es que tus resultados sean reales y no producto del azar, y qué tan precisas son las estimaciones.
Qué incluye
- Contraste de hipótesisMétodos paramétricos o no paramétricos, adecuados a tu diseño.
- Verificación de supuestosNormalidad y homogeneidad de varianzas, para pruebas t, ANOVA y regresiones.
- EstimacionesValores p, intervalos de confianza y tamaños del efecto.
- Modelos avanzadosModelos multivariados para estudios complejos, para controlar sesgos y factores de confusión.
- InterpretaciónTus resultados explicados en términos clínicos o científicos.
Qué recibís
- Informe técnico de resultadosPDFEl motivo de cada prueba y una interpretación detallada.
- Tablas de resultadosExcel · CSVValores p, estimadores del efecto e intervalos de confianza, editables.
- GráficosJPG · TIFEn alta resolución: curvas ROC, barras con barras de error y gráficos de regresión.
- Plantilla de Materiales y MétodosLas pruebas, el criterio de significancia y el software utilizados.
- Consulta finalEscrita o virtual, para conversar la interpretación y resolver las últimas dudas.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la diferencia entre estadística descriptiva e inferencial?
La descriptiva resume tu muestra. La inferencial generaliza a la población y verifica si los resultados son confiables.
¿Cómo se decide la significancia estadística?
A través del valor p, que por lo general se compara con 0,05. Un valor p muy bajo sugiere un efecto o una diferencia reales.
¿Qué pasa si mis datos no tienen distribución normal?
Usamos pruebas no paramétricas, como la U de Mann-Whitney o Kruskal-Wallis.
¿Qué pruebas aplican?
Pruebas de comparación (pruebas t, ANOVA), análisis de asociación (correlaciones de Pearson y Spearman), modelos predictivos (regresión lineal y logística) y pruebas no paramétricas.
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