Errores comunes en la interpretación de resultados estadísticos y cómo evitarlos
Públicado por León Darío Bello Parías
23 de Octubre del 2025
Indice de Contenidos
Introducción
La estadística es una herramienta poderosa… pero también puede ser malinterpretada. En la práctica cotidiana, muchos errores en la interpretación de resultados no provienen del análisis, sino de la lectura superficial de los datos o del uso mecánico del software.
Entender los resultados con criterio crítico y ético es tan importante como aplicar correctamente las fórmulas. Desde la Academia CIEM, compartimos los errores más frecuentes y las claves para evitarlos, reforzando el valor de aprender haciendo con datos.
Error 1: Creer que un p < 0.05 es sinónimo de “importancia”
El umbral de significancia (0.05) se ha vuelto casi un dogma. Sin embargo, un p < 0.05 no garantiza relevancia práctica ni científica. Solo indica que los resultados serían poco probables si la hipótesis nula fuera cierta.
Un efecto puede ser estadísticamente significativo pero irrelevante en la realidad, especialmente con muestras grandes.
Por eso, siempre debemos complementar el p-valor con el tamaño del efecto y los intervalos de confianza.
En el enfoque bayesiano, esta evaluación se hace mediante el Bayes Factor o la credibilidad del parámetro: herramientas que aportan una visión más matizada.
La significancia sin contexto es solo ruido con apariencia de certeza.
Error 2: Ignorar los supuestos del modelo
Cada técnica estadística se basa en condiciones específicas: normalidad, homocedasticidad, independencia, linealidad, entre otras. Aplicar un modelo sin verificar estos supuestos puede generar conclusiones sesgadas o completamente erróneas.
El Análisis Exploratorio de Datos (AED) y las pruebas de diagnóstico son pasos esenciales antes de aplicar cualquier inferencia. En CIEM lo enseñamos como una regla de oro:
“Antes de analizar, explora. Antes de concluir, verifica.”
Error 3: Confiar ciegamente en el software
El software facilita los cálculos, pero no reemplaza el pensamiento estadístico. Un clic mal interpretado o una opción seleccionada sin criterio puede distorsionar todo el análisis.
Programas como SPSS, JASP y SmartPLS son valiosas herramientas, pero su valor depende del conocimiento del usuario. Por eso, insistimos en formar analistas reflexivos, no solo operadores de software.
Error 4: Omitir el tamaño del efecto y la incertidumbre
Muchos reportes se enfocan solo en la significancia y olvidan cuánto y con qué grado de certeza ocurre el efecto.
El tamaño del efecto (Cohen’s d, η², R², etc.) y los intervalos de confianza o de credibilidad son los que realmente permiten juzgar la magnitud e importancia de los hallazgos.
Sin esta información, los resultados se vuelven ambiguos y poco útiles para la toma de decisiones.
Error 5: Interpretar correlación como causalidad
Este es quizá el error más extendido. Una correlación solo indica asociación, no causa y efecto. Detrás de una relación pueden existir variables no medidas o factores externos.
La causalidad requiere modelos más elaborados —como la regresión estructural o el análisis de mediación y moderación— y, sobre todo, un razonamiento teórico sólido.
En CIEM recordamos que los datos hablan, pero el investigador interpreta.
En contexto CIEM: formar criterio, no solo cálculo
La Academia CIEM trabaja bajo un principio claro: la estadística se aprende comprendiendo su lógica y aplicándola con sentido crítico. Cada curso y asesoría busca que los participantes desarrollen habilidades interpretativas, no solo técnicas.
Analizar datos correctamente implica ética, conocimiento y reflexión. Por eso, en nuestros programas —desde el Análisis Exploratorio de Datos (AED) hasta los Modelos Bayesianos y PLS-SEM— se promueve un aprendizaje activo y consciente.
Conclusión
Interpretar la estadística no consiste en repetir números, sino en comprender lo que los datos realmente significan. Evitar errores comunes es un acto de rigor y de respeto por la ciencia.
La verdadera maestría estadística no se mide por la cantidad de software que dominamos, sino por la capacidad de pensar con datos y comunicar la verdad que contienen.
Y como recordamos siempre en CIEM:
Aprender haciendo con datos es el camino más seguro hacia la confianza estadística y la claridad científica.
León Dario Bello Parias
Estadístico con más de 40 años de experiencia docente en universidades de Colombia y América Latina. Es director de la Academia Ciemonline y autor de libros especializados en estadística y SEM.
Ha asesorado más de 100 tesis y ha trabajado en proyectos académicos en México, Argentina y Cuba.
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