Fundamentos Estadísticos
Chi2
ANOVA
CORRELACIÓN
CASOS
100

¿Qué es una hipótesis nula (H0)?

Es la idea de que no hay efecto, diferencia o relación.

100

¿Qué tipo de variables analiza Chi²?

Dos variables categóricas (cualitativas).

100

¿Para qué sirve ANOVA?

Para comparar los promedios de tres o más grupos.

100

¿Qué mide la correlación?

La fuerza y dirección de asociación entre dos variables numéricas.

100

Quiero saber si hombres y mujeres prefieren distinta promoción. ¿Qué prueba uso?

CHI2


200

¿Qué significa un p-valor pequeño?

Que lo que observamos es poco probable si no hubiera efecto.

200

¿Cuál es la hipótesis nula en una prueba Chi² de independencia?

Que las variables son independientes (no hay relación entre ellas).

200

¿Qué tipo de variable es la dependiente en ANOVA?

Numérica (cuantitativa).

200

Si r = -0.65, ¿qué significa?

Relación negativa fuerte: cuando una variable sube, la otra tiende a bajar.

200

Quiero comparar la satisfacción promedio entre 3 marcas. ¿Qué prueba uso?

ANOVA.

300

Si p = 0.03 y α = 0.05, ¿qué hago?

Rechazo la hipótesis nula.

300

Si p = 0.001 en Chi² con α = 0.05, ¿qué concluyes?

Se rechaza H0. Sí existe relación entre las variables categóricas.

300

¿Qué compara ANOVA realmente?

La variabilidad entre grupos vs la variabilidad dentro de los grupos.

300

¿Cuál es la diferencia entre Pearson y Spearman?

Pearson mide relación lineal en variables continuas.
Spearman mide relación monótona basada en rangos y es más robusto ante outliers.

300

Quiero saber si horas de estudio se relacionan con calificación. ¿Qué prueba uso?

Correlación de Pearson (si relación lineal).

400

¿Qué significa “nivel de significancia” (α)?

Es el límite que usamos para decidir si rechazamos H0 (normalmente 0.05).

400

¿Qué compara realmente Chi²?

Las frecuencias observadas vs las frecuencias esperadas bajo independencia.

400

Si ANOVA es significativo, ¿qué NO te dice?

No te dice entre qué grupos está la diferencia; necesitas una prueba post hoc.

400

¿Por qué correlación no implica causalidad?

Porque puede existir una tercera variable o relación espuria que explique la asociación.

400

Tengo Likert 1–7 y quiero correlacionar con otra escala ordinal. ¿Qué uso?

Spearman.

500

¿Significativo quiere decir que el efecto es grande?

No. Solo significa que es estadísticamente detectable, no que sea grande o importante.

500

Si Chi² es significativo, ¿qué necesitas revisar para entender la dirección de la relación?

Los porcentajes por fila o columna (distribución porcentual) para interpretar hacia dónde va la asociación.

500

¿Qué indica que dos grupos compartan la misma letra en Tukey?

Que no son significativamente diferentes entre sí.

500

Tienes una correlación de Pearson r = 0.82 (p < 0.001) entre ingreso mensual y gasto en café premium.
Sin embargo, al graficar notas que todos los valores altos provienen de un solo cliente corporativo.
¿Qué debes cuestionar antes de concluir que existe una relación fuerte?

Que la correlación puede estar inflada por un outlier.
Debo revisar la gráfica, analizar la correlación sin ese dato y evaluar si la relación realmente se mantiene.

500

Tengo una variable categórica (marca) y quiero ver si influye en intención de compra (1–10). ¿Qué prueba uso y cuál es H0?

Uso ANOVA.
H0: La intención de compra promedio es igual en todas las marcas.