Conviene haber comprendido Rendimiento, versiones y flujos confiables.
CONTENIDO ORIGINAL
Avanza en orden. Cada lección está redactada para Palta es Cool, utiliza ejemplos propios y termina con una actividad cuya respuesta puedes desplegar.
ANTES DE EMPEZAR
Ubícate antes de avanzar
Al terminar deberías poder relacionar Conclusión estadística con Reproducibilidad y resolver un caso nuevo.
Reserva entre 75 y 120 minutos o divide el laboratorio en dos sesiones.
04 / PREPARA EL LABORATORIO
Instala R y luego RStudio. Conserva cada ejercicio en un proyecto separado.
Abrir la guía de herramientas →Diagnóstico rápido: ¿cómo se relacionan Conclusión estadística y Reproducibilidad? ＋
No necesitas acertar todavía. Escribe una hipótesis de dos líneas y compárala con tu respuesta al finalizar; si puedes corregirla y justificar el cambio, hubo aprendizaje.
Aprende el tema paso a paso
Cerrarás el área aprendiendo a separar descripción de inferencia, expresar incertidumbre y entregar un análisis que otra persona pueda reproducir y evaluar éticamente.
Al terminar podrás
- Inferir exige una muestra que represente la pregunta
- Un intervalo y un valor p no reemplazan la interpretación
- Reproducibilidad y ética hacen confiable el análisis
01
De la muestra a la población
Inferir exige una muestra que represente la pregunta
Una muestra describe a quienes fueron observados. Generalizar a una población requiere comprender cómo se seleccionaron los casos, qué grupos quedaron fuera y qué variabilidad introduce el muestreo.
Población: conjunto sobre el que queremos concluir.
Muestra: casos realmente observados.
Sesgo de selección: algunos casos tienen distinta oportunidad de aparecer.
¿Una muestra enorme elimina automáticamente el sesgo?
Mostrar respuesta ＋
No. Reduce parte de la variabilidad aleatoria, pero puede estimar con mucha precisión una respuesta sesgada si la selección excluye grupos relevantes.
02
Incertidumbre
Un intervalo y un valor p no reemplazan la interpretación
Un intervalo de confianza expresa un rango de estimaciones compatibles con el procedimiento. Un valor p mide cuán incompatibles son los datos con un modelo nulo bajo supuestos; no indica la probabilidad de que la hipótesis sea verdadera.
Efecto: magnitud de la diferencia o relación.
Intervalo: precisión e incertidumbre de la estimación.
Valor p: evidencia bajo un modelo, no importancia práctica.
¿p = 0,03 significa que hay 3 % de probabilidad de que la hipótesis nula sea cierta?
Mostrar respuesta ＋
No. Significa que, si el modelo nulo y sus supuestos fueran ciertos, datos al menos tan extremos tendrían una probabilidad aproximada de 3 %.
03
Trabajo verificable
Reproducibilidad y ética hacen confiable el análisis
Un proyecto reproducible conserva datos originales, scripts ordenados, dependencias y decisiones. La ética exige limitar datos personales, revisar sesgos, explicar límites y evitar que una conclusión perjudicial se oculte detrás del código.
Entrada inmutable: los datos originales no se editan a mano.
Script completo: importa, limpia, analiza y produce salidas.
Privacidad: usa solo datos necesarios y controla su exposición.
¿Usar set.seed() basta para que todo análisis sea reproducible?
Mostrar respuesta ＋
No. También se necesitan datos, código, versiones de paquetes, parámetros, orden de ejecución y documentación de decisiones.
Tu recorrido en tres ideas
- Inferir exige una muestra que represente la pregunta
- Un intervalo y un valor p no reemplazan la interpretación
- Reproducibilidad y ética hacen confiable el análisis
Entrega una conclusión que otra persona pueda auditar
Integra población, incertidumbre, tamaño de efecto, archivos reproducibles, privacidad y límites de decisión.
CASO
Un equipo quiere publicar que una intervención “funciona” a partir de una muestra y un valor p menor que 0,05.
Procedimiento
- Define población, selección, comparación y resultado antes de interpretar.
- Reporta efecto, intervalo, supuestos y análisis alternativos.
- Organiza datos protegidos, código, versiones y un informe que se reconstruya.
Evidencia mínima
- Flujo completo desde dato hasta figura.
- Incertidumbre y relevancia práctica.
- Límites, decisiones éticas y datos no compartidos.
Mostrar razonamiento modelo ＋
El valor p no mide la probabilidad de la hipótesis ni la importancia del efecto. Una conclusión auditable muestra de dónde salió la muestra, cuánto cambia el resultado y qué supuestos podrían invertirlo.
Para ir más lejos¿Qué parte del análisis puede publicarse si los datos originales son sensibles?
CIERRE DE LA SECCIÓN
Comprueba que puedes usarlo
Antes de continuar, revisa estos tropiezos frecuentes y resuelve un caso sin copiar los ejemplos.
Interpretar el valor p como la probabilidad de que una hipótesis sea verdadera.
Creer que set.seed() por sí solo vuelve reproducible y ético un análisis.
Ahora hazlo sin guía
Prepara la pauta de un informe que generaliza desde una muestra e incluye incertidumbre, archivos reproducibles y protección de datos.
Mostrar pauta de corrección ＋
Una respuesta sólida:
- Explica población, selección y sesgos posibles.
- Reporta efecto, intervalo y límites, no solo significancia.
- Incluye datos originales protegidos, scripts, versiones y decisiones éticas.