Este documento presenta una introducción a los tests estadísticos más comunes utilizados en la investigación. Explica cómo elegir el test apropiado dependiendo del número y tipo de variables, el diseño del estudio y si los datos cumplen las asunciones del test. Detalla tests para una o dos variables, incluyendo pruebas t, X2, ANOVA y correlaciones. También discute opciones cuando los datos no son normales, como pruebas no paramétricas.

1. Dr. Antonio J. Carpio
CURSO DE EXPERTO: “Estadística
aplicada a la investigación”

3.  ¿Cuántas variables?
 ¿Qué tipo de variables?
 ¿Qué tipo de diseño tiene nuestro estudio?
 ¿Respetan nuestros datos las asunciones del test?
Remedios comunes:
• Tests estadísticos para una sola variable
• Tests estadísticos de asociación entre dos variables
Remedios más complejos:
• Modelos lineales generales
• Modelos lineales generalizados

4. ¿Cuántas variables?
1 variable
2 variables
TESTS PARA UNA SOLA VARIABLE: testan si un
parámetro poblacional (por ejemplo la media) es
igual a un determinado valor
TESTS PARA DOS VARIABLES: testan si las variables
están asociadas, o si una variable difiere entre
grupos

5. ¿Qué tipo de
variables?
Asociación
entre una
variable
categórica y
una
numérica
Asociación entre
dos variables
categóricas
Asociación
entre dos
variables
numéricas
ASOCIACIÓN
ENTRE 2
VARIABLES
Diferentes tests
se usan para
diferentes tipos
de datos
¿Qué test debo usar?

6. ¿Qué tipo de diseño
tiene nuestro estudio?
DISEÑO PAREADO
• Ambos tratamientos (tratamiento y control) se
aplican a cada unidad experimental de un par (las
unidades que componen el par no son
independientes entre sí)
• Ambos tratamientos se aplican sobre el mismo
individuo (por ejemplo, toma de muestras antes y
después de una intervención)
DISEÑO EN BLOQUE
• Puede haber más de dos tratamientos; en
cada bloque las unidades no son
independientes entre sí
DISEÑO FACTORIAL
• Diseños con más de una variable
predictora, en la que investigamos la
interacción
• Se evalúa el efecto de las variables por
separado y en combinación
¿Qué test debo usar?

7. ¿Respetan nuestros datos las asunciones del test?
Muchos de los tests más robustos (por ejemplo los tests paramétricos)
asumen que:
• Las muestras han sido tomadas al azar
• Los datos provienen de una distribución normal
• Las varianzas son similares para las dos poblaciones
Distribución
normal
Varianzas
similares
¿Qué test debo usar?

8. ¿Respetan nuestros datos las asunciones del test?
¿Qué test debo usar?
Pero existen soluciones:
 Transformaciones de datos
 Uso de tests no paramétricos
 Estadística más compleja: modelos mixtos,
corrección de la heterocedasticidad.
TESTS NO PARAMÉTRICOS: no hacen asunciones respecto a la
distribución de los datos

9. ¿Qué test debo usar?
1 variable Remedios comunes – tests estadísticos
TIPO DE
VARIABLE
OBJETIVO TEST
CATEGÓRICA Testar si la proporción de la población
(estadístico) es igual a un determinado
valor
Prueba Χ2
NUMÉRICA Testar si la media es igual a un valor
nulo hipotético (los datos son
normales)
t-test para una sola
muestra

10. 1 variable categórica
Prueba X2

11. 1 variable categórica
Prueba X2

12. 1 variable categórica
Prueba X2

13. 1 variable categórica
Prueba X2

14. 1 variable continua
Prueba t para una muestra

15. 1 variable continua
Prueba t para una muestra

16. 1 variable continua
Prueba t para una muestra

17. 1 variable continua
Prueba t para una muestra

18. Remedios comunes – tests estadísticos
VARIABLE
RESPUESTA
TIPO DE VARIABLE PREDICTORA
CATEGÓRICA NUMÉRICA
CATEGÓRICA Análisis de contingencia
[Regresión
logística*]
NUMÉRICA
2 tratam.
2 tratam.
(pareados)
>2 tratam.
Datos
normales
Prueba t
para 2
muestras
Prueba t
apareada
ANOVA
correlación
lineal de
Pearson
Datos no
normales
Wilcoxon
(Mann-
Whitney U-
test)
Wilcoxon
Test de
Kruskal-
Wallis
correlación de
Spearman
2 variables

19. HÁSKÓLI
ÍSLANDS
Variable respuesta categórica – Variable predictora categórica
ANÁLISIS DE CONTINGENCIA

20. HÁSKÓLI
ÍSLANDS
Variable respuesta categórica – Variable predictora categórica
ANÁLISIS DE CONTINGENCIA

21. HÁSKÓLI
ÍSLANDS
Variable respuesta categórica – Variable predictora categórica
ANÁLISIS DE CONTINGENCIA

22. Remedios comunes – tests estadísticos
VARIABLE
RESPUESTA
TIPO DE VARIABLE PREDICTORA
CATEGÓRICA NUMÉRICA
CATEGÓRICA Análisis de contingencia
[Regresión
logística*]
NUMÉRICA
2 tratam.
2 tratam.
(pareados)
>2 tratam.
Datos
normales
Prueba t para
2 muestras
Prueba t
apareada
ANOVA
correlación
lineal de
Pearson
Datos no
normales
Wilcoxon
(Mann-
Whitney U-
test)
Wilcoxon
Test de
Kruskal-
Wallis
correlación de
Spearman
2 variables

23. Variable respuesta numérica – Variable predictora categórica
Con Normalidad  Prueba T para dos muestras

24. HÁSKÓLI
ÍSLANDS
Variable respuesta numérica – Variable predictora categórica
Con Normalidad  Prueba T para dos muestras

25. Variable respuesta numérica – Variable predictora categórica
Con Normalidad  Prueba T para dos muestras
Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil
Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil
Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil
Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil
Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil
Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil
Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil
Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil
Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil
Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil
Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil
Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil
Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil
Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil
Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil
Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil
Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil
Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil
Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil
0,00 1,00
PUBLI/PRIV
1,67
2,13
2,59
3,05
3,51
FACTURACIÓN
Título

26. Remedios comunes – tests estadísticos
VARIABLE
RESPUESTA
TIPO DE VARIABLE PREDICTORA
CATEGÓRICA NUMÉRICA
CATEGÓRICA Análisis de contingencia
[Regresión
logística*]
NUMÉRICA
2 tratam.
2 tratam.
(pareados)
>2 tratam.
Datos
normales
Prueba t para
2 muestras
Prueba t
apareada
ANOVA
correlación
lineal de
Pearson
Datos no
normales
Wilcoxon
(Mann-
Whitney U-
test)
Wilcoxon
Test de
Kruskal-
Wallis
correlación de
Spearman
2 variables

27. Variable respuesta numérica – Variable predictora categórica
Con Normalidad  Prueba T apareada

28. Variable respuesta numérica – Variable predictora categórica
Con Normalidad  Prueba T apareada

29. Remedios comunes – tests estadísticos
VARIABLE
RESPUESTA
TIPO DE VARIABLE PREDICTORA
CATEGÓRICA NUMÉRICA
CATEGÓRICA Análisis de contingencia
[Regresión
logística*]
NUMÉRICA
2 tratam.
2 tratam.
(pareados)
>2 tratam.
Datos
normales
Prueba t
para 2
muestras
Prueba t
apareada
ANOVA
correlación
lineal de
Pearson
Datos no
normales
Wilcoxon
(Mann-
Whitney U-
test)
Wilcoxon
Test de
Kruskal-
Wallis
correlación de
Spearman
2 variables

30. Variable respuesta numérica – Variable predictora categórica con
más de dos niveles - Con Normalidad  ANOVA

31. Variable respuesta numérica – Variable predictora categórica con
más de dos niveles - Con Normalidad  ANOVA

32. Variable respuesta numérica – Variable predictora categórica con
más de dos niveles - Con Normalidad  ANOVA
Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Vers
Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudia
Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Vers
Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudia
Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Vers
Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudia
Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Vers
Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudia
Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Vers
Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudia
Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Vers
Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudia
Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Vers
Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudia
Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Vers
Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudia
Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Vers
Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudia
Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Vers
A B C D
TIPO EMPRESA
1,67
2,13
2,59
3,05
3,51
FACTURACIÓN
Título

33. Remedios comunes – tests estadísticos
VARIABLE
RESPUESTA
TIPO DE VARIABLE PREDICTORA
CATEGÓRICA NUMÉRICA
CATEGÓRICA Análisis de contingencia
[Regresión
logística*]
NUMÉRICA
2 tratam.
2 tratam.
(pareados)
>2 tratam.
Datos
normales
Prueba t
para 2
muestras
Prueba t
apareada
ANOVA
correlación
lineal de
Pearson
Datos no
normales
Wilcoxon
(Mann-
Whitney U-
test)
Wilcoxon
Test de
Kruskal-
Wallis
correlación de
Spearman
2 variables

34. Variable respuesta numérica – Variable predictora numérica
Con Normalidad  Coeficiente de correlación de Pearson

35. Variable respuesta numérica – Variable predictora numérica
Con Normalidad  Coeficiente de correlación de Pearson

36. Variable respuesta numérica – Variable predictora numérica
Con Normalidad  Coeficiente de correlación de Person

37. Remedios comunes – tests estadísticos
VARIABLE
RESPUESTA
TIPO DE VARIABLE PREDICTORA
CATEGÓRICA NUMÉRICA
CATEGÓRICA Análisis de contingencia
[Regresión
logística*]
NUMÉRICA
2 tratam.
2 tratam.
(pareados)
>2 tratam.
Datos
normales
Prueba t
para 2
muestras
Prueba t
apareada
ANOVA
correlación
lineal de
Pearson
Datos no
normales
Wilcoxon
(Mann-
Whitney U-
test)
Wilcoxon
Test de
Kruskal-
Wallis
correlación de
Spearman
2 variables

38. Variable respuesta numérica – Variable predictora categórica
Wilcoxon (Mann-Whitney U-test)

39. Variable respuesta numérica – Variable predictora categórica
Wilcoxon (Mann-Whitney U-test)

40. Variable respuesta numérica – Variable predictora categórica
Sin normalidad  Wilcoxon (Mann-Whitney U-test)

41. Remedios comunes – tests estadísticos
VARIABLE
RESPUESTA
TIPO DE VARIABLE PREDICTORA
CATEGÓRICA NUMÉRICA
CATEGÓRICA Análisis de contingencia
[Regresión
logística*]
NUMÉRICA
2 tratam.
2 tratam.
(pareados)
>2 tratam.
Datos
normales
Prueba t
para 2
muestras
Prueba t
apareada
ANOVA
correlación
lineal de
Pearson
Datos no
normales
Wilcoxon
(Mann-
Whitney U-
test)
Wilcoxon
Test de
Kruskal-
Wallis
correlación de
Spearman
2 variables

42. Variable respuesta numérica – Variable predictora categórica
Sin normalidad  Wilcoxon (pareado)

43. Variable respuesta numérica – Variable predictora categórica
Sin normalidad  Wilcoxon (pareado)

44. Remedios comunes – tests estadísticos
VARIABLE
RESPUESTA
TIPO DE VARIABLE PREDICTORA
CATEGÓRICA NUMÉRICA
CATEGÓRICA Análisis de contingencia
[Regresión
logística*]
NUMÉRICA
2 tratam.
2 tratam.
(pareados)
>2 tratam.
Datos
normales
Prueba t para
2 muestras
Prueba t
apareada
ANOVA
correlación
lineal de
Pearson
Datos no
normales
Wilcoxon
(Mann-
Whitney U-
test)
Wilcoxon
Test de
Kruskal-
Wallis
correlación de
Spearman
2 variables

45. Variable respuesta numérica – Variable predictora categórica
Sin normalidad  Test de de Kruskal-Wallis

46. Variable respuesta numérica – Variable predictora categórica
Sin normalidad  Test de de Kruskal-Wallis

47. Variable respuesta numérica – Variable predictora numérica
Sin normalidad  Correlación de Sperman

48. Variable respuesta numérica – Variable predictora numérica
Sin normalidad  Correlación de Sperman