Cómo preparar los datos para el análisis estadístico (R, STATISTICA)
Los analistas con experiencia dicen medio en broma que el 80 % del tiempo del análisis es ordenar los datos, y solo el 20 % el cálculo en sí. Cuanto mejor prepare los datos, menos dolor al cargarlos en R, STATISTICA o Python - y menos riesgo de que el resultado sea erróneo por el desorden de entrada.
El principio: «datos ordenados» (tidy data)
El formato más cómodo para el análisis es el formato largo:
- una fila = una observación (una medición),
- una columna = una variable (fecha, estación, parámetro, valor, unidad),
- nombres de columna coherentes, sin celdas combinadas ni encabezados «a dos pisos».
Esta disposición la cargará en cualquier herramienta sin retoques manuales (véase también formato largo frente a ancho).
Las mismas mediciones en dos disposiciones
Una hoja cómoda para anotar (fecha en el encabezado, parámetro en el encabezado: dos pisos de información):
| Estación | 10-05 O₂ | 10-05 pH | 14-06 O₂ | 14-06 pH |
|---|---|---|---|---|
| ST-1 | 8,2 | 7,4 | 6,9 | 7,1 |
| ST-2 | 7,8 | 7,6 | 5,4 | 7,3 |
Los mismos datos listos para el análisis: la fecha y el parámetro han bajado del encabezado a columnas, el número lleva punto decimal y la unidad viaja con el valor:
| date | station | parameter | value | unit |
|---|---|---|---|---|
| 2026-05-10 | ST-1 | O2 | 8.2 | mg/l |
| 2026-05-10 | ST-1 | pH | 7.4 | - |
| 2026-05-10 | ST-2 | O2 | 7.8 | mg/l |
| 2026-06-14 | ST-1 | O2 | 6.9 | mg/l |
La diferencia es práctica, no estética: añadir una tercera fecha en la primera disposición exige dos columnas nuevas y un arreglo en cada script; en la segunda, basta con añadir filas. La hoja de campo puede parecerse a la primera, pero a R o a STATISTICA exporte la segunda.
A qué prestar especial atención
- Unidades coherentes - un parámetro = una unidad en todo el conjunto; de lo contrario las medias no tienen sentido.
- Formato de los números - para el CSV use el punto decimal y UTF-8; la coma decimal estropea la importación en muchas herramientas.
- Datos que faltan - márquelos de forma inequívoca (p. ej. celda vacía /
NA), no con un cero- el cero es un valor.
- Valores por debajo del límite de cuantificación - fije y describa una convención (es un problema frecuente en los datos ambientales); de ella dependen las estadísticas.
- Fechas - un único formato inequívoco (mejor
AAAA-MM-DD), tratado como tiempo.
Reproducibilidad
- Mantenga los datos brutos aparte de los transformados - siempre se puede volver al origen.
- Anote qué y cómo se ha calculado (aunque sea en una nota), para poder reproducir el análisis.
- CSV / UTF-8 es el formato de intercambio más seguro entre programas.
En la práctica
Se cometen menos errores cuando los datos están ordenados desde el principio - en estaciones, campañas y unidades fijas. LimnoLog mantiene las mediciones en esa estructura y las exporta a Excel listas para procesar, y los análisis y gráficos más sencillos los hará en la propia aplicación - recurriendo a R o STATISTICA para la estadística más pesada solo cuando de verdad la necesite.
Verlo en la aplicación LimnoLog
Descubre las funciones de LimnoLog