Mejora de tus Inferencias Estadísticas

Traducción al castellano de “Improving Your Statistical Inferences” de Daniël Lakens

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Por qué es importante mejorar nuestras inferencias estadísticas

La estadística no consiste únicamente en aplicar una prueba, obtener un valor p y comprobar si queda por debajo de un umbral. Una inferencia bien fundamentada empieza mucho antes del análisis: exige formular con precisión la pregunta, diseñar un estudio informativo, elegir un procedimiento coherente con el objetivo, cuantificar la incertidumbre y distinguir entre lo que muestran los datos y lo que estamos dispuestos a concluir. Cuando estas decisiones se toman de manera mecánica, aumenta el riesgo de exagerar los resultados, producir estudios difíciles de replicar y apoyar decisiones en una seguridad que los datos no justifican.

Este recurso pretende ayudar a pensar bien las decisiones estadísticas, no a escoger una prueba o fijar un valor sin saber por qué. El ejemplo más conocido es adoptar por defecto α = 0,05: ese umbral puede ser adecuado en algunos contextos, pero no es una ley natural ni una decisión que pueda separarse de la pregunta inferencial, el diseño del estudio, la precisión deseada o los costes de cometer distintos tipos de error. El objetivo es que cada elección pueda explicarse, justificarse y someterse a crítica.

Acerca de este recurso

Esta es la versión castellana del recurso educativo abierto Improving Your Statistical Inferences, creado por Daniël Lakens para enseñar de forma práctica cómo diseñar mejores investigaciones, justificar el tamaño de las muestras, interpretar los tamaños del efecto, trabajar con distintos marcos inferenciales y comunicar los resultados con transparencia.

La traducción se publica con permiso de su autor y conserva, en la medida de lo posible, la estructura, los ejemplos, las figuras, las aplicaciones interactivas y los materiales de autoevaluación del original.

Sobre la edición castellana

La edición castellana ha sido preparada por Juan G. Fernández, docente de Secundaria y Bachillerato, profesor en la Universidad Internacional de La Rioja y doctorando en Psicología Educativa en la Universidad Autónoma de Madrid. Su trabajo se centra en la investigación educativa, la evaluación formativa, la metacognición y el análisis de las creencias docentes sobre la enseñanza y el aprendizaje.

Es autor de En blanco y Educar en la complejidad, y coautor de La evaluación formativa. En Investigación Docente comparte ideas, análisis y estudios sobre cómo enseñar y aprender mejor.

Sobre Daniël Lakens

Daniël Lakens es catedrático en el grupo de Interacción Persona-Tecnología de la Universidad Tecnológica de Eindhoven. Doctor en Psicología Social por la Universidad de Utrecht, investiga cómo mejorar el diseño y la interpretación de los estudios científicos, con especial atención a la metaciencia, la estadística aplicada, los tamaños del efecto, la replicación y los sistemas de incentivos de la ciencia.

Es el creador del curso y del manual abierto Improving Your Statistical Inferences. En 2017 recibió el Leamer–Rosenthal Prize for Open Social Science por su labor educativa y, en 2023, el Ammodo Science Award for Fundamental Research. En 2025 obtuvo una ayuda Vici para desarrollar un proyecto dedicado a mejorar la interpretación de los tamaños del efecto en psicología. Puede consultarse más información en su perfil oficial de la Universidad Tecnológica de Eindhoven.

Una obra abierta

“Ningún libro puede darse por terminado.
Mientras trabajamos en él aprendemos lo suficiente como para encontrarlo inmaduro en el momento en que nos alejamos de él.”
Karl Popper, La Sociedad Abierta y sus Enemigos