En Letstat lo sabemos bien: un análisis estadístico de calidad comienza mucho antes de aplicar fórmulas o construir modelos. Todo empieza en la base, la calidad de los datos.
Muchas veces, recibimos conjuntos de datos que, a primera vista, parecen listos, pero que esconden errores que podrían invalidar cualquier resultado. Para evitar sorpresas, te contamos cinco señales claras de que tus datos aún no están listos para analizarse y cómo solucionarlas.
Una celda vacía puede parecer inofensiva, pero cuando se acumulan, pueden sesgar gravemente los resultados. Además, muchos algoritmos de análisis no permiten trabajar con datos ausentes, lo que puede detener o distorsionar el proceso. Antes de analizar, es fundamental preguntarse:
Solución: analiza el motivo de las ausencias y decide si es más adecuado imputar los datos, eliminar registros o transformar las variables afectadas.
Pequeñas diferencias de escritura pueden multiplicar artificialmente los valores de una variable. Cuando las categorías no son consistentes, los análisis de frecuencia, segmentación o modelos predictivos quedan distorsionado. Ejemplos reales que hemos visto:
Solución: estandariza los valores categóricos y asegúrate de que no haya errores de escritura.
Algunas bases de datos incluyen códigos numéricos para representar situaciones especiales. Si no identificas estos códigos antes de analizar, podrías calcular medias o correlaciones con información errónea. Aquí tienes algunos casos:
Solución: revisa valores extremos o poco frecuentes, y confirma si tienen un significado especial antes de analizarlos.
Un clásico: una columna tiene respuestas en cm, otras en m, o se mezclan euros con miles de euros sin indicar la unidad. Mezclar escalas puede alterar drásticamente cualquier análisis descriptivo o predictivo.
Solución: asegúrate de que todas las variables numéricas están en la misma escala y unidad de medida. Parece básico… pero ocurre más de lo que imaginas.
Variables con el mismo valor en todas las filas, o que están vacías, o que son irrelevantes. Demasiadas variables «ruido» dificultan la interpretación y reducen la precisión de los modelos, especialmente en técnicas de machine learning o análisis multivariante.
Solución: identifica las variables con baja varianza, alto porcentaje de ausencias o poco significado para tu objetivo… y despídelas.
Asegurarte de que tus datos están limpios y estructurados no es un paso opcional: es la diferencia entre un análisis fiable y uno lleno de errores ocultos.
En Letstat te ayudamos a:
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Publicado el 25 de abril de 2025