Validación de datos con pruebas estadísticas en Python

Las pruebas estadísticas te ayudan a determinar si lo que observas en tus datos es real o simplemente producto del azar.

Antes de escribir una sola línea de código, es esencial comprender cuándo y por qué aplicar una prueba, no solo cómo hacerlo.

Comprender la lógica detrás de una prueba estadística te permite interpretar correctamente los resultados y evitar conclusiones erróneas.

No se trata solo de ejecutar funciones en Python, sino de entender el significado de los números que obtienes.

Un paso antes del código: la intuición

Imagina que tienes dos grupos de estudiantes y notas que uno parece tener una media de calificaciones más alta que el otro.
Antes de usar scipy.stats o cualquier librería, deberías detenerte a pensar:

¿Qué pregunta estás intentando responder realmente al aplicar una prueba estadística?

Tal vez lo que buscas saber es si la diferencia entre los dos promedios es significativa, o si podría deberse simplemente a la variabilidad natural de los datos.

Esa es la esencia de las pruebas estadísticas: distinguir entre una diferencia real y una aparente diferencia causada por el azar.

Por qué esto es importante

Cuando aplicas una prueba estadística en Python (como un t-test o una chi-cuadrado), estás tomando una decisión basada en evidencia.

Pero si no comprendes la pregunta conceptual detrás, puedes interpretar mal los resultados o usar la prueba equivocada.

En otras palabras, la estadística no reemplaza el pensamiento crítico: lo amplifica. Aprender a cuestionar tus datos correctamente es lo que te convierte en un analista o científico de datos sólido.