Cómo preparar los datos para el análisis estadístico (R, STATISTICA)

Base de conocimientos · 16 de julio de 2026

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).

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.