Muchos errores estadísticos comienzan antes de ejecutar una prueba. Conoce los problemas más frecuentes en bases, variables, modelos e interpretación.

Una tabla estadística debe ser comprensible sin repetir todo el texto. Aprende cómo organizar descriptivos, comparaciones y modelos en una tesis médica.

La regresión logística permite analizar desenlaces binarios y ajustar por otras variables. Aprende cómo construir, interpretar y reportar el modelo sin sobreajustarlo.

Odds ratio, riesgo relativo y hazard ratio no son equivalentes. Aprende qué compara cada medida, en qué diseños se utiliza y cómo evitar interpretaciones incorrectas.

No todas las variables deben ser normales. Aprende qué evalúan Shapiro-Wilk y Kolmogorov-Smirnov y por qué no deben interpretarse de forma aislada.

Chi-cuadrado, t de Student y Mann-Whitney responden preguntas diferentes. Aprende qué compara cada prueba, sus supuestos y los errores más frecuentes.

Un resultado puede ser estadísticamente significativo y clínicamente irrelevante. Aprende a valorar la magnitud, el riesgo basal, la precisión y su impacto real.

El valor p y el intervalo de confianza están relacionados, pero no responden la misma pregunta. Aprende qué información aporta cada medida y cómo evitar interpretaciones incorrectas.

La prueba estadística no se elige únicamente por el tipo de variable. Aprende a relacionar el objetivo, el desenlace, los grupos y la distribución de los datos.