Flujo para un informe estadístico de investigación

1. Congela la pregunta y la unidad de análisis

Escribe la pregunta en una frase que identifique población, variables y comparación o asociación. Decide si cada fila representa una persona, aula, centro, evento o medida repetida. Una prueba de grupos independientes deja de ser válida si la misma persona aparece en ambos grupos o si estudiantes están agrupados en aulas y se ignora la dependencia.

Distingue confirmatorio de exploratorio. Registra hipótesis, dirección, alfa, resultado principal y análisis previstos antes de observar los resultados cuando sea posible. Si cambias la pregunta después, descríbelo como exploración. La transparencia evita que múltiples intentos se conviertan en una única historia aparentemente planificada.

• Pregunta y población objetivo.
• Unidad de análisis e independencia.
• Variables, niveles y codificación.
• Resultado principal y secundarios.
• Criterios de inclusión, exclusión y detención.

2. Conserva datos originales y un diccionario

Guarda una copia de solo lectura y trabaja sobre una versión derivada. El diccionario debe indicar nombre, etiqueta, tipo, unidades, valores posibles, códigos de faltantes e ítems invertidos. No reemplaces datos originales en silencio. Cada transformación necesita una regla y, de ser posible, sintaxis reproducible.

Elimina identificadores directos del archivo analítico cuando no sean necesarios. Usa un código separado y protege la clave. Las herramientas de FunnyTools procesan localmente, pero un navegador no es un repositorio de investigación. Pega datos anonimizados o ejemplos y conserva archivos completos en el entorno aprobado por tu institución.

3. Limpia sin fabricar una muestra cómoda

Comprueba duplicados, rangos imposibles, fechas, unidades, categorías y patrones de faltantes. Un valor extremo puede ser error, caso válido o señal de un proceso distinto; no lo borres solo porque cambia p. Define el criterio, muestra análisis con y sin el caso cuando sea relevante y explica la decisión.

Documenta el N inicial, exclusiones y N final por análisis. La eliminación por lista, por pares o la imputación producen muestras distintas. Si varias tablas tienen N diferentes, identifica por qué. Antes del modelo, revisa distribuciones y cruces básicos: una media plausible puede esconder una categoría invertida o una columna importada como texto.

4. Calcula descriptivos antes de inferir

Para cada grupo informa N, media, desviación estándar y, cuando la distribución lo exige, mediana, rango intercuartílico y rango. Visualiza puntos o distribuciones; un gráfico de barras de medias sin datos ni intervalos oculta estructura. Comprueba si el signo de una diferencia coincide con las medias.

Los descriptivos no prueban la hipótesis, pero hacen interpretable la inferencia. Un t significativo con diferencia de 0.2 unidades puede ser irrelevante; una diferencia amplia con intervalo impreciso puede requerir más datos. Conserva unidades y nombres comprensibles en todas las tablas.

5. Revisa la medición y la fiabilidad

Si una variable es una suma o media de ítems, confirma claves inversas y dimensionalidad. Calcula alfa u otro coeficiente para la muestra y versión utilizadas. Un alfa alto no demuestra validez ni un solo factor; uno bajo no se arregla eliminando preguntas hasta superar .70 sin justificación de contenido.

La calculadora de alfa de Cronbach en español permite comprobar la aritmética desde una matriz anonimizada y muestra la dispersión total. Para un informe formal añade diagnóstico por ítem, intervalo y un modelo de medida cuando corresponda. Explica cómo se trataron faltantes y qué ítems entraron.

• Versión e idioma de la escala.
• Número de ítems y sentido de codificación.
• Muestra y momento de medida.
• Coeficiente con contexto e incertidumbre.
• Evidencia distinta de la consistencia interna.

6. Elige la prueba por diseño y estimando

Dos grupos independientes no son lo mismo que dos medidas de las mismas personas. Para medias independientes, Welch suele proteger frente a varianzas distintas y tamaños desiguales. Para más grupos, ANOVA prueba una diferencia global y necesita seguimiento. Para diseños factoriales, la interacción cambia la prioridad de lectura. Correlación y regresión responden a otras preguntas.

Define qué quieres estimar: diferencia de medias, asociación, proporción o efecto ajustado. No elijas una prueba únicamente por una secuencia de tests de supuestos. Considera independencia, forma de la distribución, atípicos, escala de medida y mecanismo de muestreo. Si el diseño es jerárquico o repetido, un modelo simple puede subestimar la incertidumbre.

Si el diseño compara tres o más medias, revisa la guía de ANOVA en formato APA 7 antes de redactar el resultado global y sus comparaciones.

7. Ejecuta y guarda una salida reproducible

Guarda sintaxis, versión de SPSS, opciones, filtros, ponderaciones, tratamiento de faltantes y semilla si existe aleatoriedad. Nombra los archivos con fecha o versión. Una captura aislada no permite saber qué datos ni opciones produjeron la tabla. Exporta una salida legible, pero conserva también el proyecto o comando.

En una t independiente, no mezcles Levene con la significación bilateral. En ANOVA, extrae el efecto correcto y sus gl. En un factorial, separa interacción y efectos principales. El interpretador SPSS de FunnyTools organiza estos valores y bloquea errores básicos, pero debes cotejar el resultado con la tabla.

Comprueba la regla de filas en la guía de Levene para SPSS .

8. Informa estimación, intervalo y efecto

No reduzcas la sección a «hubo diferencia, p =». Incluye descriptivos, diferencia o coeficiente, intervalo de confianza, estadístico, gl, p y efecto apropiado. El intervalo muestra qué magnitudes son compatibles con el modelo y los datos; el efecto necesita unidades o una definición clara.

La calculadora Welch entrega diferencia, error estándar, intervalo y g de Hedges. Si usas SPSS, solicita tamaños e intervalos cuando el procedimiento lo permita. No compares etiquetas de efecto entre disciplinas sin contexto. Explica qué cambio sería material para la pregunta, aunque no coincida con el umbral estadístico.

9. Redacta APA 7 como borrador verificable

Una frase debe mantener símbolo, gl, estadístico y p del mismo análisis. Los p muy pequeños se informan como p < .001, no p = .000. Los gl de Welch pueden ser decimales. Añade nombres de variables, dirección, descriptivos y efecto; evita «demostró» cuando el diseño solo permite asociación.

El generador APA 7 en español crea frases para t, ANOVA, χ², Pearson y regresión desde valores ya calculados. Úsalo para reducir errores de transcripción, no para escoger el análisis. Después revisa cursivas, tablas, figuras y requisitos de la revista o universidad.

Para t de Student, Welch, pareada o de una muestra, sigue la guía de prueba t en APA 7 .

10. Comprueba sensibilidad y afirmaciones

Examina si la conclusión depende de una decisión razonable: exclusión de un atípico, tratamiento de faltantes, varianza asumida o transformación. No pruebes muchas variantes y muestres solo la favorable. Resume cuáles estaban planificadas y cuáles son sensibilidad.

Un resultado no significativo no demuestra equivalencia; un resultado significativo no demuestra importancia ni causalidad. Para causalidad necesitas diseño y supuestos causales. Para equivalencia necesitas márgenes y pruebas adecuadas. Separa resultado numérico de interpretación sustantiva y limitaciones.

11. Entrega un paquete que otra persona pueda auditar

El paquete mínimo contiene pregunta, protocolo o plan, diccionario, datos permitidos o ruta segura, registro de limpieza, sintaxis, salida, tablas, figuras y manuscrito. Usa nombres coherentes y anota versiones. Si no puedes compartir datos, proporciona datos sintéticos, metadatos y código suficiente dentro de los límites éticos.

Antes de entregar, otra persona debería poder seleccionar una cifra del texto y encontrarla en la tabla, el comando y el conjunto analítico. Esa trazabilidad es el criterio de calidad que une todas las etapas. Las herramientas aceleran tareas pequeñas; la evidencia proviene del proceso completo.

Preguntas frecuentes

Fuentes y controles externos

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