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Asesor de métodos estadísticos

"Which statistical method should I use for my data?" — answer a few questions and the advisor recommends a statistical method and takes you straight to the matching online tool. Covers common scenarios: group comparison, correlation/regression, diagnostic tests, survival analysis, and agreement/reliability. For method selection only; make the final call in light of your study design.

¿Cuál es el objetivo de tu estudio?

Cómo usarla y metodología

¿Puede este asesor decidir por mí?

Ofrece una «orientación recomendada» para situaciones habituales, para ayudarte a fijar rápido un método adecuado e ir directo a la herramienta. La elección real también depende del diseño del estudio, de la distribución de los datos, del tamaño muestral y del sentido de las variables; ante diseños complejos o atípicos, consulta a un estadístico.

¿Cómo juzgar si los datos son normales?

Mira un histograma/gráfico Q-Q o ejecuta un test de normalidad; con muestras grandes, los tests t/ANOVA son bastante robustos a desviaciones de la normalidad; con muestras pequeñas o asimetría clara, prefiere métodos no paramétricos. Si no estás seguro, toma la rama «asimétrico/incierto»: el no paramétrico es la opción más segura.

¿Y si el método que necesito no está entre las herramientas recomendadas?

Este sitio sigue añadiendo herramientas. Si un método que necesitas (p. ej. regresión de Poisson, modelos de efectos mixtos) aún no está disponible, usa por ahora el más cercano, o avísanos mediante el enlace de comentarios.

¿Por qué hay recomendaciones paramétricas y no paramétricas para el mismo tipo de pregunta?

Los métodos paramétricos (test t, ANOVA, Pearson) tienen más potencia pero exigen supuestos como normalidad/igualdad de varianzas; los no paramétricos (Mann-Whitney, Kruskal-Wallis, Spearman) tienen supuestos más laxos y son más robustos a la asimetría y a los valores atípicos. Elige según si tus datos cumplen los supuestos.