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Workflow Playbook
Resume datos numericos, mide dispersion, compara grupos, calcula confianza y probabilidad, y modela relaciones con herramientas estadisticas enfocadas.
Temas
Un flujo estadistico fiable empieza por la forma de los datos, no por el nombre de una prueba. Usa statistics-calculator para una vista inicial y confirma el centro con mean-calculator, median-calculator y mode-calculator.
Los promedios son debiles sin variabilidad. Usa variance-calculator, standard-deviation-calculator, quartile-calculator y percentile-calculator para ver concentracion, atipicos y posicion dentro de la muestra.
Cuando necesites probabilidad o comparaciones, estandariza con z-score-calculator y estima areas con normal-distribution-calculator. Luego elige confidence-interval-calculator, p-value-calculator, t-test-calculator o anova-calculator segun la pregunta y los grupos.
Usa correlation-calculator para asociacion y regression-calculator para prediccion. La interpretacion final debe respetar el diseno: los datos observacionales muestran asociacion, no causalidad por si solos.
Guía de flujo de trabajo
Comienza con una vista estadistica compacta y calcula por separado media, mediana y moda cuando la conclusion dependa de la medida de centro.
Revisa varianza, desviacion estandar, cuartiles y percentiles para detectar atipicos, sesgo y posicion relativa antes de hacer pruebas formales.
Convierte observaciones a z-scores y estima probabilidades normales cuando importa la distancia a la media o el area de cola.
Usa intervalos de confianza, p-valores, t-tests y ANOVA para comparar grupos sin confundir significancia con importancia practica.
Termina midiendo asociacion y ajustando una regresion cuando la pregunta sea como se mueven juntas las variables o si una predice otra.
Usa media, mediana, moda, varianza, desviacion estandar, cuartiles y percentiles para resumir; usa intervalos, p-valores, t-test o ANOVA cuando necesites evidencia sobre poblaciones o diferencias entre grupos.
Usa z-scores y distribucion normal para posiciones individuales, correlacion para fuerza de asociacion y regresion cuando una variable deba explicar o predecir otra.