Hoy en día la Estadística se emplea en diversos sectores y se imparte en la mayoría de las carreras universitarias (psicología, enfermería, medicina, educación, ciencias sociales, administración y gestión de empresas, ...,). En la asignatura, se presentan los conceptos y usos básicos de la estadística, tal y como se usan en el ámbito profesional y práctica investigadora, todos aprendemos a calcular una media, mediana, desviación típica, la prueba t de Student, un ANOVA, pero a la hora de llevar a cabo un trabajo de investigación surge la gran cuestión y es ¿qué análisis debería emplear para los datos de mi trabajo?
En mi opinión, y desde mi experiencia impartiendo clases particulares a universitarios, considero que es el problema común al que se enfrentan la mayoría de los alumnos cuando tienen que realizar un trabajo para clase, un trabajo final de Grado o de Máster. Por ello, en el siguiente documento hablaré de cosas que deberíamos tener en cuenta para elegir un análisis u otro.
En primer lugar, antes de proceder a realizar cualquier análisis es importante tener los objetivos e hipótesis del estudio dado que estudiar una relación entre varias variables no es lo mismo que comparar o predecir. Así mismo, es necesario determinar y diferenciar entre las variables dependientes e independientes del estudio.
En segundo lugar, debemos tener en cuenta el tipo de variables con las cuales vamos a trabajar, es decir, ¿mi variable es Cualitativa (nominal u ordinal) o Cuantitativa (intervalo o razón)?
Por lo tanto, una vez establecidos los dos puntos anteriores podemos seleccionar un análisis u otro:
ü Si Tenemos dos o más variables Cuantitativas y el objetivo del estudio es hallar una relación, entonces podemos emplear: Una Prueba de Correlación de Pearson.
ü Si Tenemos dos o más variables Cualitativas y el objetivo del estudio es hallar una relación, entonces podemos emplear: Una Prueba de Chi Cuadrado (X2)
ü Si Tenemos una variable Cuantitativa y una variable Cualitativa con dos grupos o categorías y el objetivo del estudio es comparar, entonces podemos emplear: Una Prueba de T de Student para muestras independientes.
ü Si Tenemos una variable Cuantitativa y una variable Cualitativa con tres grupos o más y el objetivo del estudio es comparar, entonces podemos emplear: Una Prueba de ANOVA de un Factor para muestras independientes.
ü Si Tenemos una variable Cuantitativa y una o más variable/es Cualitativa o una o más variable/es Cuantitativas, y el objetivo del estudio es predecir, entonces podemos emplear: Una Regresión Lineal Múltiple.
ü Si Tenemos una variable Cualitativa y una o más variable/es Cualitativa o una o más variable/es Cuantitativas, y el objetivo del estudio es predecir, entonces podemos emplear: Una Regresión Logística.
Nota:
Los análisis mencionados anteriormente no son los únicos análisis disponibles, ya que existen otros análisis, por ejemplo, para muestras relacionadas (T de Student para muestras relacionadas, ANOVA para muestras relacionadas,). Son análisis de referencia para facilitar al alumno/a o al investigador/a la elección de algunos análisis básicos.
