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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.

La significancia sin contexto es solo ruido con apariencia de certeza.

En la enseñanza y práctica de la estadística moderna, las herramientas informáticas se han convertido en aliadas indispensables. Sin embargo, ningún software garantiza por sí solo la calidad de un análisis: lo esencial sigue siendo el pensamiento crítico y la comprensión de los modelos.

En CIEM enseñamos SmartPLS desde un enfoque práctico: “aprender haciendo modelos”, no solo replicando pasos, sino entendiendo el significado estadístico de cada conexión y de cada coeficiente.

En el mundo de la investigación, pocas expresiones generan tanta confusión como el p-valor y el Bayes Factor. Ambos se utilizan para evaluar la evidencia en favor o en contra de una hipótesis, pero provienen de paradigmas distintos: el frecuentista y el bayesiano.

El error más común consiste en interpretarlo como “la probabilidad de que la hipótesis nula sea cierta”. En realidad, el p-valor no nos dice si la hipótesis es verdadera o falsa, sino cuán compatibles son los datos con ella.

En la investigación científica, la confianza en los resultados no depende solo de los métodos, sino de la solidez estadística que los respalda. Un modelo elegante o un cuestionario bien diseñado pierden valor si los datos no se analizan correctamente.

En la práctica, el AED es una forma de auditoría estadística inicial, donde el investigador asegura que sus datos “cuenten la verdad” sin ruido ni distorsión.

Cada 20 de octubre, el mundo celebra el Día Mundial de la Estadística, una fecha que nos recuerda que los datos son mucho más que números. Son historias, decisiones y realidades que merecen ser comprendidas. Este año, el lema propuesto por las Naciones Unidas —“Calidad de estadísticas y datos para todos”— invita a reflexionar sobre la responsabilidad que tenemos los profesionales y educadores en promover el uso ético y riguroso de la información.

Sin análisis estadístico, la evidencia pierde su sustento y las decisiones se convierten en simples opiniones.

SPSS no es una hoja de cálculo adaptada; es un entorno construido desde cero para el análisis cuantitativo. En este post, te guiaremos a través de sus comandos esenciales para llevar tu AED al siguiente nivel profesional.

Para esta tarea, usaremos la herramienta de análisis más accesible y universal del mercado: Microsoft Excel. Aunque no es un software estadístico especializado, sus capacidades nativas, si se usan correctamente, lo convierten en una plataforma sorprendentemente potente para realizar un AED completo. ¡Empecemos!

1. Ve a Archivo > Opciones > Complementos.

Muchos ven esta etapa como una pérdida de tiempo, un desvío del camino hacia el modelo final. Pero la experiencia demuestra todo lo contrario. El AED no es un costo, es la mejor inversión que puedes hacer. Es el momento de actuar como un detective, de tener un diálogo abierto con tus datos para que te cuenten sus secretos. Es, sin duda, la filosofía que garantiza que tu análisis se construya sobre cimientos sólidos.