Título del informe

Trabajo grupal · Estadística Correlacional 2026

Autor/a

[Completar: nombres y apellidos de los integrantes]

Fecha de publicación

9 noviembre 2026

Resumen

[Completar: redactar un resumen breve que presente el problema, el objetivo, la fuente de datos, los análisis realizados y los principales hallazgos. Completar al finalizar el informe.]

1 Introducción

[Completar: presentar el problema de investigación, su relevancia, los antecedentes y los conceptos centrales. Formular el objetivo y las hipótesis sustantivas al final de la sección. Aproximadamente 500 palabras, al menos cinco referencias bibliográficas y las hipótesis requeridas en la pauta vigente (actualmente, al menos tres).]

Ejemplo de cita automática: Wickham et al. (2023). [Sustituir esta referencia de ejemplo por las fuentes utilizadas en su investigación.]

2 Metodología

2.1 Datos

[Completar: identificar la fuente secundaria, año, población objetivo, unidad de análisis, diseño muestral, muestra y criterios de selección; explicar el tratamiento de valores perdidos y, cuando corresponda, de ponderadores.]

2.2 Variables

[Completar: describir la operacionalización de la variable central y de al menos dos variables explicativas. Indicar el nivel de medición, las categorías o rangos y las recodificaciones efectuadas.]

Tabla 1: Operacionalización de las variables utilizadas.
Concepto Variable Función Nivel de medición Categorías o rango Recodificación
[Completar] [Completar] [Completar] [Completar] [Completar] [Completar]

[Completar: insertar una tabla de descriptivos básicos, con estadísticos adecuados al nivel de medición de cada variable.]

2.3 Métodos

[Completar: indicar qué técnicas bivariadas se usarán para contrastar las hipótesis y por qué son apropiadas según las variables y sus supuestos. Explicitar el criterio de significación y las medidas de asociación o tamaño del efecto. Metodología completa: aproximadamente 800 palabras.]

3 Análisis

3.1 Análisis descriptivo

[Completar: incorporar tablas y/o gráficos descriptivos pertinentes, indicando sus títulos, unidades y tamaños de muestra. Interpretar patrones, medidas de tendencia central, dispersión y frecuencias; incluir intervalos de confianza al 95 % cuando proceda.]

Gráfico de barras de la media de millas por galón en automóviles de 4, 6 y 8 cilindros, elaborado con mtcars.
Figura 1: Figura ilustrativa: rendimiento promedio según cilindros (datos de ejemplo mtcars de R).

3.2 Análisis estadístico bivariado

Cruce entre variables categóricas.

[Completar: insertar la tabla de contingencia o visualización correspondiente, presentar la prueba de hipótesis y la medida de asociación pertinente, e interpretar sus resultados.]

Relación entre una variable continua y una categórica.

[Completar: insertar los resultados del análisis correspondiente a esta combinación de variables, reportar estadísticos, tamaño del efecto e incertidumbre cuando proceda, e interpretarlos en relación con la hipótesis.]

[Completar: incorporar otros análisis bivariados solo si responden a las hipótesis del grupo. La extensión orientativa del apartado de análisis es de 1000 a 1500 palabras.]

3.3 Discusión de resultados

[Completar: relacionar los resultados con las hipótesis formuladas y los antecedentes bibliográficos, manteniendo el mismo orden. Distinguir evidencia estadística de comprobación definitiva y evitar interpretaciones causales no justificadas.]

4 Conclusiones

[Completar: resumir los principales hallazgos, responder al objetivo de investigación, identificar limitaciones y proponer futuros análisis. Aproximadamente 300 palabras.]

5 Bibliografía

Wickham, H., Çetinkaya-Rundel, M., & Grolemund, G. (2023). R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data (2.ª ed.). O’Reilly Media. https://r4ds.hadley.nz/