Cómo aprender estadística en 2026: Una guía completa para principiantes

Conceptos estadísticos básicos que debes comprender

Es fundamental sentar unas bases conceptuales sólidas antes de ponerte manos a la obra con proyectos reales. Por lo tanto, si eres completamente nuevo en el campo de la estadística, comienza por centrarte en los conceptos básicos que menciono a continuación: 

Estadísticas descriptivas

Con las estadísticas descriptivas, puedes resumir y describir las principales características de un conjunto de datos tanto en forma numérica como visual. La media de una muestra es un ejemplo de estadística descriptiva, que se divide a su vez en lo siguiente: 

Medidas de tendencia central 

Describen dónde se encuentran la mayoría de los datos. Hay tres formas de calcularlo: 

Medidas de variabilidad 

Muestran cuán dispersos están los puntos de datos con respecto a la media, incluyendo el rango, la varianza y la desviación estándar.  

Correlación 

La correlación mide la fuerza y la dirección de la relación entre dos variables. A continuación se explica el significado de las diferentes correlaciones: 

• Una correlación de 0 significa que no hay relación lineal.
• +1 indica una relación perfecta. Si una variable aumenta, la otra también aumenta. 
• -1 muestra que existe una relación negativa. Esto significa que si una variable aumenta, la otra disminuye. 

Echa un vistazo a esta hoja de referencia sobre estadística descriptiva para obtener una visión general detallada.  

Probabilidad

La probabilidad mide la incertidumbre para evaluar la probabilidad de que ocurra un evento basándose en una proporción de resultados favorables y posibles. Para obtener una estimación más precisa, debes aumentar el número de ensayos. Las reglas básicas de probabilidad incluyen: 

• Rango de probabilidades: Las probabilidades oscilan entre 0 a 1, donde 0 indica que el evento no ocurrirá, y 1 significa que el evento ocurrirá. 
• La suma de las probabilidades: La probabilidad total de todos los resultados posibles es igual a 1. 
• Regla de la suma: Si dos eventos no pueden ocurrir simultáneamente, su probabilidad total es igual a la suma de las probabilidades individuales. 

P(A or B) = P(A) + P(B) 

Si dos eventos pueden ocurrir juntos, resta la probabilidad de que ambos ocurran simultáneamente. 

P(A or B) = P(A) +P (B) - P(A and B) 

• Regla de multiplicación: La probabilidad de que se produzcan ambos sucesos independientes es el producto de sus probabilidades. 

P(A and B) = P(A) × P(B) 

En los eventos independientes, la probabilidad de que ocurra un evento se da cuando ya ha ocurrido otro evento. 

P(A and B) = P(A) × P(B/A) 

Probabilidad condicional 

Mide la probabilidad de que ocurra un evento cuando hay una condición asociada. Los científicos de datos utilizan este tipo de probabilidad para abordar preguntas del tipo «si... entonces». Por ejemplo, puedes utilizarlo para determinar si la compra de una acción específica mejorará el portafolio de un cliente. 

Distribuciones de probabilidad 

Las distribuciones de probabilidad describen cómo se distribuyen las probabilidades entre los posibles resultados. Por ejemplo, es posible que quieras predecir la tasa de éxito de una campaña de marketing basándote en estos factores:

• Presupuesto 
• Datos demográficos 
• Duración de la campaña 

Dado que no sabes cómo afectan estos factores al éxito, puedes utilizar la distribución de probabilidad para tomar decisiones informadas basadas en datos anteriores. 

Estadística inferencial 

La estadística inferencial te permite sacar conclusiones sobre una población más amplia basándote en observaciones de una muestra. Implica dos posibles errores o incertidumbres:

• El error de tipo I se produce cuando se rechaza erróneamente una hipótesis nula verdadera. 
• El error de tipo II indica que no puedes rechazar una hipótesis nula falsa. 

Prueba de hipótesis 

Esta prueba es una forma esencial de estadística inferencial, que te permite comprobar una hipótesis sobre una población basándote en datos muestrales. Hay dos hipótesis: 

• La hipótesis nula asume que no hay ningún efecto ni diferencia. 
• Una hipótesis alternativa siempre es la opuesta a la hipótesis nula. 

Después de establecer estas hipótesis, eliges un nivel de significación, a menudo 0,05. Un «valor p» inferior al nivel de significación rechaza la hipótesis nula. De lo contrario, lo aceptas. 

Intervalos de confianza 

En los intervalos de confianza, puedes ver un rango de valores que incluye el parámetro poblacional verdadero. Por ejemplo, un intervalo de confianza del 95 % significa que, si el estudio se repitiera muchas veces, el valor real estaría dentro de los intervalos en el 95 % de esos estudios. 

Sacar conclusiones es la esencia de la estadística inferencial de datos. Al hacerlo, podrás:

• Resume las conclusiones principales.
• Evalúa si tu hipótesis se sostiene.
• Observa cómo tus resultados se aplican a la población. 

Pruebas estadísticas comunes

Las pruebas estadísticas analizan datos cuantitativos y responden a preguntas de investigación específicas. Las pruebas más comunes incluyen pruebas t, pruebas chi-cuadrado y ANOVA. Aquí hay una tabla que define cada prueba y enumera sus usos: 

He incluido esta sección para dar una pista sobre estadística y probabilidad. Ahora, repasemos cómo aprenderlos de la manera más eficaz posible. 

Cómo aprender estadística desde cero

Las estadísticas abarcan muchos temas, lo que puede resultar confuso para los principiantes. Por eso he preparado una guía paso a paso sobre cómo empezar desde cero, elegir los temas adecuados y encontrar proyectos que te permitan adquirir todos los conocimientos necesarios en este ámbito: 

Paso 1: Empieza por lo básico

Antes de entrar en temas avanzados, es muy importante repasar conceptos básicos como la estadística descriptiva y la probabilidad: 

• Estadísticas descriptivas: Un conocimiento sólido de la estadística descriptiva, incluidas las medidas de tendencia central y variabilidad, te permitirá presentar los datos de forma significativa. 
• Probabilidad: Con conocimientos básicos de probabilidad, puedes reducir el sesgo de muestreo y ahorrar dinero, ya que no es necesario realizar pruebas en toda la población. 

Aquí tienes algunos recursos que proporcionan conocimientos más avanzados sobre estos temas: 

• Introducción a las reglas de probabilidad: hoja de referencia rápida
• Introducción a la estadística
• Introducción a la Estadística en Python

Paso 2: Practica con datos reales.

No basta con comprender los conceptos estadísticos: debes practicar con conjuntos de datos reales, junto con herramientas como Excel, Google Sheets, R y Python. A continuación te explicamos cómo puedes practicar con estas herramientas: 

• Google Sheets te permiten calcular la media, crear visualizaciones y ejecutar regresiones lineales. 
• R permite realizar diferentes análisis estadísticos y representar los datos en gráficos. 
• Python tiene diferentes bibliotecas para calcular diversas estadísticas, incluyendo estadísticas descriptivas y pruebas de hipótesis. 

Más información sobre estas herramientas en los siguientes recursos: 

• Introducción a las estadísticas en Google Sheets
• Prueba de hipótesis en R
• Pensamiento estadístico en Python

Paso 3: Aprende estadística inferencial

Pasa a la estadística inferencial una vez que hayas comprendido los conceptos estadísticos básicos y conozcas su aplicación práctica. Esto te ayudará a analizar e interpretar los datos. Puedes utilizar pruebas de hipótesis, intervalos de confianza y otras pruebas relevantes para comparar dos grupos de muestra de una población. 

Echa un vistazo a este curso para obtener más información sobre los diferentes conceptos de la estadística inferencial: 

• Inferencia estadística con R
• Fundamentos de la inferencia en Python

Paso 4: Explora temas avanzados

Ahora es el momento de ponerte un reto un poco más difícil. A medida que te familiarices con los conceptos fundamentales, explora algunos temas más sustanciosos. Aquí hay algunas áreas que debes investigar:

• Análisis de regresión: Te ayudará a comprender las relaciones entre los diferentes factores. Es muy útil en campos como la economía y las ciencias sociales.
• Análisis de series temporales: Si te gusta predecir tendencias o trabajar con datos que cambian con el tiempo, esto es para ti. Es importante en las finanzas y en la predicción meteorológica.
• Estadística bayesiana: Este enfoque te ayuda a actualizar tus creencias a medida que obtienes nueva información. Es útil para la toma de decisiones y machine learning.

No te preocupes si esto te parece complicado: hazlo paso a paso. Abrirán nuevas formas de ver los datos y resolver problemas. 

En esta etapa, consulta estos recursos:

• Curso de introducción a la regresión en R
• Curso de introducción al modelado lineal en Python
• Curso de análisis de series temporales en Python

Paso 5: Aplicar estadísticas a proyectos

¿Recuerdas esa regla de que la práctica hace al maestro? Lo mismo se aplica a las estadísticas. Cuanto más los uses en situaciones reales, mejor te saldrá. Y es una forma estupenda de comprender cómo funcionan todos esos conceptos en el mundo real. 

Por lo tanto, si deseas mejorar en el análisis de datos, trabaja en algunos proyectos reales. Puedes encontrar diferentes conjuntos de datos en GitHub o Kaggle para realizar las pruebas que desees. Después, puedes realizar un análisis de regresión para analizar los datos y sacar conclusiones. 

Además, aquí tienes algunos de mis proyectos guiados recomendados sobre estadística y análisis de datos (incluyen conjuntos de datos): 

• Prueba de hipótesis con partidos de fútbol masculino y femenino
• ¿Comprará este cliente tu producto?
• ¿Qué te indica tu frecuencia cardíaca?

Un ejemplo de plan de aprendizaje para estadística 

Ahora ya sabes cómo hacerlo paso a paso, así que es hora de empezar. He preparado este plan de aprendizaje semanal para ayudarte a iniciarte en conceptos básicos como la estadística descriptiva y la probabilidad, para luego pasar a la estadística inferencial y a diversas pruebas. 

Semana 1: Introducción a la estadística descriptiva 

Comienza con los conceptos básicos de la estadística descriptiva. Comprender estos conceptos es esencial para limpiar y analizar datos de manera eficaz. Comienza con conjuntos de datos sencillos para practicar medidas como la media, la mediana, la moda y la desviación estándar. Te ayudará a aprender cómo estas estadísticas resumen e interpretan los datos. 

Semana 2: Comprender la probabilidad

A continuación, aprende los conceptos de probabilidad. Calcula la probabilidad de que ocurra un evento y familiarízate con las reglas fundamentales, como cómo sumar y multiplicar probabilidades. Además, aprende cómo la probabilidad condicional cambia la probabilidad de un evento en función de otro evento. 

Estudia las distribuciones de probabilidad comunes para comprender cómo se distribuyen los datos. Practica con ejemplos de la vida real, como calcular la probabilidad de sacar distintos números al tirar un dado. 

Semana 3: Fundamentos de estadística inferencial

Aprende los conceptos básicos de la comprobación de hipótesis. Ayudan en campos como los ensayos clínicos a determinar si un nuevo tratamiento funciona mejor que los existentes. 

A continuación, comprende los conceptos de intervalos de confianza y valores p. Son esenciales si deseas tomar decisiones informadas sobre los datos. Practicar estos conceptos con conjuntos de datos como estudios sobre salud o estadísticas deportivas te permitirá sacar conclusiones. 

Semana 4: Exploración de pruebas estadísticas 

Esta semana, aprenderás diferentes pruebas estadísticas, incluidas las pruebas t y las pruebas chi-cuadrado. Comprender cómo utilizar estas pruebas en diferentes tipos de datos. Por ejemplo, se puede utilizar una prueba t para comparar las medias de dos grupos, y se puede realizar una prueba chi-cuadrado para encontrar la relación entre dos variables. Esto te ayudará a comparar los resultados de las encuestas y comprender los patrones de comportamiento de los clientes.  

Semana 5: Temas avanzados y aplicaciones

Por último, concéntrate en técnicas avanzadas como el análisis de regresión, el ANOVA y el análisis de series temporales. Te ayudará a encontrar relaciones entre diferentes variables. Por ejemplo, puedes utilizar el análisis de regresión para mostrar cómo influyen los anuncios publicitarios en las ventas. ANOVA te ayudará a comparar diferentes campañas. Para comprenderlo mejor, debes aplicar estas técnicas a conjuntos de datos complejos.  

Los mejores recursos para aprender estadística

Si deseas construir una base sólida en estadística, debes hacerte con los mejores recursos disponibles. Aquí tienes algunas de mis mejores recomendaciones: 

Cursos en línea

DataCamp ofrece algunos cursos aptos para principiantes si deseas empezar a aprender estadística en línea. Puedes utilizar nuestro formato interactivo y nuestros ejercicios prácticos para comprender los conceptos de forma más eficaz. 

Estas son algunas de mis recomendaciones para ti:

• Para conceptos básicos de estadística: Introducción a la estadística
• Para aprender estadística en R: Introducción a la estadística en R
• Utiliza Python para realizar pruebas de hipótesis: Prueba de hipótesis en Python
• Para aprender técnicas de regresión en Python: Introducción a la regresión con statsmodels en Python
• Aprende a utilizar Google Sheets para estadísticas: Introducción a las estadísticas en Google Sheets
• Aprende a utilizar Tableau para estadísticas: Técnicas estadísticas en Tableau  

Leer libros 

Si prefieres profundizar en los temas, no hay nada mejor que los libros. Echa un vistazo a estos libros para adquirir sólidos conocimientos teóricos, junto con ejemplos con los que te podrás identificar. 

• Una lectura imprescindible sobre estadística: Estadística al desnudo, de Charles Wheelan.
• Para obtener una guía avanzada sobre estadística: Los elementos del aprendizaje estadístico, de Hastie, Tibshirani y Friedman. 

Canales y tutoriales de YouTube

Para quienes prefieren las lecciones en vídeo gratuitas, YouTube tiene canales y tutoriales estupendos. Estas son algunas de mis recomendaciones para ti: 

• Khan Academy tiene una lista de reproducción completa sobre estadística que cubre todos los temas principales.
• StartQuest con Josh Starmer es otro canal que tiene listas de reproducción sobre fundamentos estadísticos y estadística en R. 

Plataformas de práctica

DataCamp ofrece una gran cantidad de proyectos en los que puedes aplicar el análisis estadístico a conjuntos de datos del mundo real. Lo mejor es que puedes añadir esos proyectos a tu portafolio. Si quieres ir más allá, prueba Kaggle, otra plataforma que proporciona conjuntos de datos y te permite poner a prueba tus habilidades. 

Echa un vistazo a los siguientes recursos:  

• Para la visualización de datos: Una historia visual de los ganadores del Premio Nobel
• Para aplicar tus habilidades de limpieza y manipulación de datos: Explorando las tendencias del mercado de Airbnb
• Para realizar un análisis de conglomerados k-means: Títulos que te compensan

Consejos para dominar las estadísticas

Yo mismo he pasado por el proceso de aprendizaje de las estadísticas y quiero compartir algunos consejos que me han ayudado. Estas estrategias pueden marcar una gran diferencia en tu forma de percibir y aplicar los conceptos estadísticos. A continuación te explicamos cómo hacerlo: 

• Practica con regularidad: Si quieres convertirte en científico de datos y no sabes realizar pruebas sencillas como el chi cuadrado, necesitas practicar más a menudo. Trabaja en problemas reales y aplica la estadística en situaciones cotidianas. Esto consolidará tus conocimientos y te permitirá pensar de forma más crítica. 
• Únete a grupos de estudio o foros: La estadística es un campo muy amplio, y aprenderla por tu cuenta puede resultar complicado. Existen comunidades en línea, como foros y grupos, donde puedes plantear tus dudas. Por lo tanto, lo mejor es unirse a estas comunidades y colaborar con otros analistas. 
• Trabaja en proyectos reales: Aplica tus conocimientos a proyectos reales. Por ejemplo, podrías analizar datos para un trabajo de investigación o realizar un estudio de mercado. Incluso te recomendaría participar en algunos concursos de ciencia de datos: serán un reto, pero pueden mejorar tus habilidades. 
• Mantén la curiosidad y sigue aprendiendo: Dado que la tecnología sigue evolucionando, los criterios de contratación tampoco permanecen iguales. Algunas empresas exigen conocimientos básicos de estadística, mientras que otras prefieren un conocimiento más profundo. Por lo tanto, debes mantenerte al día sobre las diferentes herramientas estadísticas y sus aplicaciones. 

Reflexiones finales 

Aprender estadística puede resultar abrumador si no te gusta las matemáticas y acabas de empezar tu carrera en ciencia de datos. Con el enfoque y los recursos adecuados, puedes simplificar tu camino hacia el dominio de la estadística. A medida que surgen nuevas herramientas para el análisis de datos complejos, mantente al día de las últimas novedades. 

R es el lenguaje más común que proporciona funciones integradas para diversas pruebas estadísticas. Si no sabes cómo utilizar R para estadísticas, consulta nuestra guía profesional completa, Estadístico con R.