La estadística en el monitoreo
«Parece que sube» no basta - en el monitoreo conviene comprobar con números si la tendencia es real y si los indicadores están de verdad relacionados. No hace falta estadística avanzada; bastan unos pocos métodos probados y ser consciente de los errores habituales.
¿Hay una tendencia?
- El test de Mann-Kendall - un test de tendencia popular y no paramétrico, que tolera bien los datos ambientales (no exige distribución normal, se las arregla con los valores atípicos).
- La pendiente de Sen - una medida robusta frente a los valores extremos del ritmo del cambio.
Juntos responden a las preguntas «¿sube/baja?» y «¿a qué velocidad?».
¿Están relacionados los indicadores?
- La correlación de Pearson - relación lineal,
- La correlación de Spearman - relación monótona (de rangos), más robusta frente a los valores extremos.
Ayudan, p. ej., a confirmar que el oxígeno baja al subir la temperatura o que la turbidez crece tras la lluvia (véase combinación con datos públicos).
Pregunta → método → limitación
El método se elige por la pregunta, no por lo que el programa calcule de serie. Cada uno responde a algo distinto y cada uno tiene su límite de aplicación:
| Pregunta | Método | Qué devuelve | Limitación |
|---|---|---|---|
| ¿Hay tendencia? | Mann-Kendall | dirección del cambio + significación | la autocorrelación infla la significación; en series densas hace falta una corrección (p. ej. Hamed-Rao) |
| ¿A qué ritmo sube o baja? | pendiente de Sen | tasa de cambio por unidad de tiempo | describe un cambio monótono: un salto tras un suceso se difumina en tendencia lenta |
| ¿Van dos parámetros juntos de forma lineal? | correlación de Pearson (r) | fuerza y signo de la relación lineal | sensible a valores extremos; una relación curvada baja r |
| ¿Y si la relación no es lineal? | correlación de Spearman (ρ) | fuerza de la relación monótona (por rangos) | no dice nada de la forma ni de la causa |
| ¿Un dato aislado sale de la variabilidad habitual? | gráfico de control I-MR | límites calculados con el rango móvil | supone independencia de puntos consecutivos: con una sonda de 15 minutos los límites salen demasiado estrechos |
⚠️ Una correlación calculada juntando estaciones puede invertir el signo. En nuestros propios datos, el par pH × temperatura dio −0,54 al juntar las estaciones y +0,30 y +0,44 dentro de cada una por separado. El motivo: al juntar estaciones se mezcla la pregunta por el proceso en el agua con la pregunta por las diferencias de nivel entre lugares. Calcule las correlaciones dentro de cada estación y solo después pregunte si las estaciones pueden juntarse.
Los errores más comunes
- Estacionalidad que finge tendencia - primero elimine o tenga en cuenta el ritmo anual (véase series temporales).
- Autocorrelación - las mediciones sucesivas suelen depender de las anteriores; sobreestima la «significación».
- Correlación ≠ causa - la relación de dos indicadores no demuestra que uno provoque el otro.
- Huecos y valores por debajo del límite - influyen en los resultados; hay que tratarlos con criterio.
Con qué calcularlo
Los análisis sencillos los hará en Excel, los más completos en R o STATISTICA - la clave son unos datos bien preparados.
📊 Véalo en vivo: Global Rivers & Lakes Watch - un panel público con tres estaciones en tres países: el río Maumee (Ohio, EE. UU.), el Meno en Fráncfort y la plataforma de investigación LéXPLORE en el lago Lemán. Temperatura del agua, oxígeno disuelto, pH, conductividad, turbidez y clorofila a se descargan automáticamente (USGS Water Services, WSV Pegelonline, Eawag Datalakes), con paneles de correlación y mapa de estaciones. Sin registro.
Fuentes
- Prueba de tendencia de Mann-Kendall: Mann H.B. (1945), Nonparametric tests against trend, Econometrica 13(3), 245-259 - DOI.
- Pendiente de Sen (medida robusta del ritmo de cambio): Sen P.K. (1968), Estimates of the regression coefficient based on Kendall’s tau, Journal of the American Statistical Association 63(324), 1379-1389 - DOI.
- Corrección por autocorrelación - por qué una serie «con memoria» exagera la significación de una tendencia: Hamed K.H., Rao A.R. (1998), A modified Mann-Kendall trend test for autocorrelated data, Journal of Hydrology 204(1-4), 182-196 - DOI.
(Direcciones comprobadas el 18 de agosto de 2026.)
En la práctica
El punto de partida es una serie ordenada y continua. En LimnoLog las mediciones se ordenan de inmediato en gráficos (con comparación de temporadas), lo que permite valorar de forma preliminar la tendencia y las relaciones; para una estadística más pesada, exporta los datos listos para procesar.
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