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# Cómo elegir la prueba estadística

- Concepto

La prueba se elige con cuatro preguntas: qué tipo de resultado, cuántos grupos, si son independientes o pareados y si los datos son normales.

Actualizado 5 nov 2026

## Lo esencial

- Dos medias, grupos independientes, datos normales: prueba t para muestras independientes. Mismas personas antes y después: prueba t pareada.
- Tres o más medias: ANOVA (con pruebas post hoc si sale significativo).
- Datos ordinales o numéricos asimétricos: Mann-Whitney (2 grupos independientes), Wilcoxon (pareados), Kruskal-Wallis (3 o más).
- Proporciones en grupos independientes: chi cuadrado; prueba exacta de Fisher si algún valor esperado es menor de 5. Pareadas: McNemar.
- Relación entre dos variables numéricas: correlación (Pearson o Spearman) y regresión lineal. Resultado binario con varias variables: regresión logística.
- Tiempo hasta un evento: Kaplan-Meier, log-rank y modelo de Cox.

## Qué es

Elegir la prueba estadística correcta es una de las preguntas más frecuentes en los exámenes y uno de los errores más comunes en los artículos. La elección depende del tipo de variable de resultado (categórica, numérica o tiempo hasta un evento), del número de grupos, de si las mediciones son independientes o pareadas y de si los datos numéricos siguen una distribución aproximadamente normal. Con esas cuatro respuestas casi siempre queda una sola opción razonable.

## Función

- 1. ¿El resultado es categórico, numérico o un tiempo hasta un evento?
- 2. ¿Cuántos grupos se comparan: dos, o tres o más?
- 3. ¿Las mediciones son independientes o pareadas (mismas personas, pares emparejados)?
- 4. Si es numérico: ¿la distribución es aproximadamente normal o es ordinal o asimétrica?

## Ejemplo resuelto

- Datos: un estudio con 120 pacientes en 3 grupos de 40 mide la presión sistólica, la escala de dolor, la curación sí/no y el tiempo hasta la recaída.
- Presión sistólica (numérica, normal) en 3 grupos independientes: ANOVA de una vía.
- Dolor (ordinal) en 3 grupos: Kruskal-Wallis.
- Curación sí/no en 3 grupos: chi cuadrado en una tabla de 3 × 2, con (3 − 1) × (2 − 1) = 2 grados de libertad.
- Presión de los mismos 40 pacientes del grupo A antes y después: prueba t pareada.
- Curación sí/no en los mismos pacientes con dos esquemas sucesivos: McNemar.
- Tiempo hasta la recaída con pérdidas de seguimiento: curvas de Kaplan-Meier y prueba de log-rank.
- Lectura: un mismo estudio usa seis pruebas distintas porque cada resultado y cada diseño hace una pregunta distinta.

## Qué prueba usar según el resultado y el diseño

| Resultado | 2 grupos independientes | 2 mediciones pareadas | 3 o más grupos |
| --- | --- | --- | --- |
| Numérico, normal | Prueba t independiente | Prueba t pareada | ANOVA |
| Ordinal o numérico asimétrico | Mann-Whitney | Wilcoxon de rangos con signo | Kruskal-Wallis |
| Categórico (proporciones) | Chi cuadrado o Fisher | McNemar | Chi cuadrado |
| Tiempo hasta un evento | Log-rank (Kaplan-Meier) | Métodos para datos pareados | Log-rank o modelo de Cox |

## Errores frecuentes

- Usar una prueba para grupos independientes con datos pareados (se pierde poder y el resultado es incorrecto).
- Hacer varias pruebas t entre pares de grupos en lugar de un ANOVA (se infla el error tipo I).
- Usar chi cuadrado con valores esperados muy pequeños en lugar de la prueba exacta de Fisher.

## Para recordar

«Qué mido, cuántos comparo, si son los mismos y si es campana»: cuatro preguntas, una prueba.

## Póngase a prueba

Piense la respuesta y toque la pregunta para verla.

## ¿Qué prueba compara la media de colesterol de dos grupos independientes con datos normales?

La prueba t de Student para muestras independientes.

## ¿Qué prueba compara una escala ordinal entre tres grupos?

Kruskal-Wallis, la alternativa no paramétrica al ANOVA.

## ¿Qué prueba compara proporciones medidas dos veces en las mismas personas?

La prueba de McNemar, que usa solo los pares discordantes.

## Una tabla de 2 × 2 tiene un valor esperado de 3. ¿Qué prueba conviene?

La prueba exacta de Fisher, porque el chi cuadrado no es fiable con valores esperados menores de 5.

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## Conexiones

## Relacionados 6

- [Tipos de variables](https://durgical.com/epidemiologia/tipos-de-variables/)
- [Prueba t de Student](https://durgical.com/epidemiologia/prueba-t-de-student/)
- [Análisis de varianza (ANOVA)](https://durgical.com/epidemiologia/analisis-de-varianza/)
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- [Prueba de McNemar](https://durgical.com/epidemiologia/prueba-de-mcnemar/)

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Contenido educativo sobre métodos epidemiológicos y estadísticos; los ejemplos usan números inventados para enseñar el cálculo. No es una guía clínica ni normativa: las normas colombianas vigentes se consultan en las fuentes oficiales.

Fuentes: [What are statistical tests?](https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/prc/section1/prc13.htm) (NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods, National Institute of Standards and Technology, 2012); [Principles of Epidemiology | Lesson 2 - Section 8](https://archive.cdc.gov/www_cdc_gov/csels/dsepd/ss1978/lesson2/section8.html) (Centers for Disease Control and Prevention, 2012); [How can we compare the results of classifying according to several categories?](https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/prc/section4/prc45.htm) (NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods, National Institute of Standards and Technology, 2012).

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