Apoyo en estadística para tesis y proyectos de investigación
Acompañamiento estadístico profesional para planear, ejecutar e interpretar análisis de datos en tesis, artículos e informes académicos. Trabajamos contigo en el diseño del estudio, la construcción de bases, la elección de pruebas, la lectura de resultados y su comunicación visual. No realizamos exámenes ni producimos resultados por encargo; te guiamos para que desarrolles tu proyecto con rigurosidad y autonomía investigativa.
El valor de los datos surge cuando se formulan buenas preguntas y se responde con métodos adecuados.
¿Para quién es este servicio?
Estudiantes de pregrado y posgrado que necesitan definir o afinar su metodología cuantitativa.
Equipos de semilleros o grupos de investigación que requieren limpieza de datos, análisis descriptivo e inferencial y visualización.
Docentes e investigadores que buscan verificación de supuestos, reproducibilidad y reporte estandarizado de resultados.
Áreas frecuentes: administración y negocios, economía y finanzas, psicología, educación, salud y biomédicas, ingeniería, ciencias sociales.
Lo que hacemos (y lo que no)
Sí hacemos
✅ Diseño muestral y cálculo de tamaño de muestra.
✅ Construcción y depuración de bases (codificación, valores faltantes, atípicos).
✅ SPSS, R y Excel: configuramos variables, etiquetas y escalas de medición.
✅ Estadística descriptiva (tendencia central, dispersión, distribuciones, tablas y gráficos).
✅ Pruebas de hipótesis: t, ANOVA/ANCOVA, chi‑cuadrado, U de Mann‑Whitney, Kruskal‑Wallis, Wilcoxon.
✅ Modelos: regresión lineal/logística, Poisson/negativa binomial, supervivencia (Kaplan–Meier, Cox), series de tiempo básicas.
✅ Psicometría: consistencia interna (α de Cronbach), análisis factorial exploratorio/confirmatorio (según alcance).
✅ Supuestos y validaciones: normalidad, homocedasticidad, independencia, colinealidad.
✅ Reporte y visualización: tablas APA, intervalos de confianza, tamaños del efecto, gráficos claros y reproducibles.
✅ Interpretación y redacción metodológica del resultado (qué significa, cómo se reporta, límites).
No hacemos
❌ No resolvemos exámenes o pruebas en nombre del estudiante.
❌ No fabricamos ni “ajustamos” datos para alcanzar resultados deseados.
❌ No garantizamos significancia; garantizamos metodología adecuada y reporte transparente.
Política ética: la autoría y la decisión sobre el análisis son tuyas; nosotros aportamos criterio estadístico, buenas prácticas y documentación.
Beneficios del apoyo estadístico
Diseño sólido desde el inicio
Evitamos errores comunes: variables mal medidas, escalas inconsistentes, muestras insuficientes o pruebas inadecuadas. Planificar ahorra retrabajo y mejora la validez.
Análisis correcto y comprensible
Te explicamos paso a paso qué prueba usar, por qué y cómo interpretar magnitudes y significación. Entiendes tus resultados y puedes defenderlos.
Reproducibilidad y transparencia
Dejamos bitácoras y scripts (cuando aplican) para que otro investigador pueda replicar. Esto eleva la calidad del proyecto y reduce observaciones.
Visualización que comunica
Gráficos con escalas adecuadas, etiquetas completas y notas interpretativas. Material listo para presentaciones y anexos.
Nuestro proceso de trabajo
Brief metodológico
Contexto, hipótesis, variables, estado de la base y requisitos institucionales.Plan de análisis
Definimos pruebas/modelos, supuestos a verificar y criterios de reporte (p‑valor, IC, tamaño del efecto).Preparación de datos
Codificación, tratamiento de faltantes, detección de atípicos y validación de consistencias.Ejecución guiada del análisis
Trabajamos con SPSS/R/Excel. Si es posible, dejamos sintaxis o scripts para registro y replicación.Interpretación y visualización
Resultados explicados en lenguaje claro, con tablas y gráficos adecuados a la audiencia.Reporte metodológico
Texto de apoyo para el capítulo de metodología y resultados (estructura y estilo académico), sin redactar por el estudiante.
Paquetes sugeridos
Starter (hasta 10 variables; 1 base): diagnóstico, plan, descriptivos, prueba bivariada y visualización básica.
Avanzado (hasta 25 variables; 1–2 bases): incluye modelos (lineal o logística), supuestos y reporte ampliado.
Especializado (según proyecto): series de tiempo, supervivencia o psicometría; estimación personalizada.
Las horas y costos dependen del volumen y la complejidad. Cotización transparente previa.
Buenas prácticas que aplicamos
Código y registro: guardamos versiones y documentamos decisiones (diario de análisis).
Integridad de datos: no “p‑hackeamos”; priorizamos tamaños del efecto e intervalos de confianza.
Interpretación prudente: diferenciamos significancia estadística y relevancia práctica.
Privacidad: en datos sensibles, anonimizamos y limitamos accesos.
Glosario breve para el capítulo de resultados
p‑valor: probabilidad de observar un resultado al menos tan extremo si la hipótesis nula fuera cierta.
IC 95%: rango plausible para el parámetro; si no incluye 0 (o 1), sugiere efecto distinto de nulo.
Tamaño del efecto: magnitud de la diferencia/asociación (d de Cohen, r, OR).
Supuestos: condiciones que deben cumplir los datos para que la prueba sea válida (normalidad, homogeneidad, independencia).
Solicita un diagnóstico estadístico gratuito y recibe un plan de análisis ajustado a tu proyecto:
📱 +57 322 219 1833
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