Errores que te hacen reprobar el análisis estadístico de tu tesis

Introducción

El análisis estadístico es una de las etapas más críticas en una investigación educativa. Muchos trabajos no presentan dificultades en la recolección de datos, pero reciben observaciones durante la revisión final debido a errores en la selección, aplicación o interpretación de las pruebas estadísticas. Identificar estos errores frecuentes permite mejorar la coherencia metodológica y aumentar la validez de los resultados.

1. Elegir una prueba estadística incorrecta

Uno de los errores más comunes consiste en seleccionar la prueba estadística sin considerar el tipo de variables, el diseño de investigación o el objetivo del estudio. Esto puede generar conclusiones inválidas, aun cuando los datos hayan sido correctamente recolectados.

Recomendación:

Determine previamente:

Tipo de investigación (descriptiva, correlacional, experimental)

Número de grupos a comparar

Tipo de variable y nivel de medición

2. No verificar los supuestos estadísticos

Las pruebas paramétricas requieren el cumplimiento de supuestos como normalidad, homogeneidad de varianzas e independencia de observaciones. Cuando estos supuestos no se verifican, los resultados pueden ser cuestionados metodológicamente.

Recomendación:

Realice pruebas de normalidad y homogeneidad antes de aplicar la prueba principal y registre los resultados en el capítulo de análisis de datos.

3. Interpretar únicamente el valor p

Limitar la interpretación al nivel de significancia estadística es un error frecuente. La interpretación debe incluir también el significado educativo de los resultados y su relación con la hipótesis planteada.

Recomendación:

Explique siempre:

Si se acepta o rechaza la hipótesis

El sentido pedagógico del resultado

Su relación con investigaciones previas

4. No vincular el análisis con los objetivos e hipótesis

El análisis estadístico debe responder directamente a cada objetivo específico o hipótesis formulada. Presentar tablas que no correspondan a los objetivos genera incoherencia metodológica.

Recomendación:

Organice el análisis de datos siguiendo la misma secuencia de los objetivos y las hipótesis de la investigación.

5. Presentar tablas sin interpretación

La sola presentación de tablas estadísticas no demuestra comprensión del análisis realizado. El jurado evalúa principalmente la capacidad de interpretación de los resultados.

Recomendación:

Después de cada tabla incluya:

Descripción del resultado

Interpretación estadística

Relación con la hipótesis

6. Utilizar muestras muy pequeñas sin justificación

Cuando el tamaño de muestra es insuficiente y no existe una justificación metodológica clara, los resultados pueden considerarse poco confiables.

Recomendación:

Fundamente el tamaño de la muestra utilizando criterios estadísticos o metodológicos aceptados.

Conclusión

Evitar errores en el análisis estadístico no depende únicamente del uso del software, sino del dominio metodológico del investigador. Seleccionar correctamente las pruebas estadísticas, verificar los supuestos, interpretar adecuadamente los resultados y mantener coherencia con los objetivos de investigación son aspectos esenciales para garantizar la validez del estudio y asegurar una sustentación exitosa.