De la salida del programa al informe escrito

1 · El paso que falta

El análisis no termina cuando el programa devuelve la tabla. Termina cuando alguien que no corrió el análisis entiende qué se encontró.

2 · Las tres capas

Un resultado bien comunicado tiene tres niveles, y los tres hacen falta:

1 · El número. Qué dio. 2 · La traducción. Qué significa en el lenguaje del problema. 3 · El alcance. A quién se aplica y con cuánta certeza.

La mayoría de los informes tiene el primero. Los buenos tienen los tres.

3 · Un ejemplo de las tres capas

Salida cruda:

Mean = 1104227,05    Median = 900000,00    SD = 1063113,56
Skewness = 5,456     n = 15448

Capa 1 — el número. Media $1.104.227, mediana $900.000.

Capa 2 — la traducción. La media es un 23 % más alta que la mediana porque la distribución tiene una cola larga de ingresos altos. Eso significa que el promedio está por encima de lo que gana la mayoría: el 65,5 % de los ocupados percibe menos que el ingreso medio.

Capa 3 — el alcance. Se refiere a las personas ocupadas con ingreso declarado de los 31 aglomerados urbanos que releva la EPH, en el primer trimestre de 2026. No incluye población rural ni localidades chicas.

Redactado:

El ingreso mediano de la ocupación principal fue de $900.000 (RIC: $500.000 – $1.400.000; n = 15.448). La distribución resultó marcadamente asimétrica a la derecha, con una media de $1.104.227: el 65,5 % de los ocupados percibió ingresos por debajo del promedio.

Ese párrafo no pasa su propia lista de control

Vale la pena contrastarlo con la lista de la sección 6, porque falla en dos puntos —y son los dos que más se olvidan—.

Punto 5: los intervalos. El párrafo informa $1.104.227, con siete dígitos. El error estándar de esa media es de $16.947:

Media	$1.104.227
Error estándar	$16.947
IC del 95 %	$1.071.648 a $1.139.273

Punto 3: el universo. Las tres capas lo tienen —la capa 3 lo dice explícitamente— y el párrafo redactado se quedó con las dos primeras. Quien lea solo esa oración no sabe que se trata de 31 aglomerados urbanos ni que no hay población rural.

La versión que sí pasa la lista:

Entre las personas ocupadas con ingreso declarado de los 31 aglomerados urbanos que releva la EPH, el ingreso mediano de la ocupación principal fue de $900.000 (IC 95 %: $850.000 – $900.000; RIC: $500.000 – $1.400.000; n = 15.448). La distribución resultó marcadamente asimétrica a la derecha, con una media de $1.100.000 (IC 95 %: $1.070.000 – $1.140.000): el 65,5 % de los ocupados percibió ingresos por debajo del promedio.

4 · Las reglas de redacción

El sujeto es el fenómeno, no el estadístico. “El ingreso mediano fue de $900.000”, no “la mediana arrojó un valor de $900.000”. Lo que le importa al lector son los ingresos, no la mediana.

Los números van en el texto, no solo en la tabla. Un resultado que obliga a buscar la cifra en otra página no está comunicado.

Pero no todos. El texto destaca lo relevante; la tabla tiene el resto. Repetir la tabla en prosa es duplicar sin agregar.

Cada afirmación con su respaldo. Si decís que hay diferencia, va el estadístico, los grados de libertad, el p-valor, el tamaño del efecto y el intervalo.

Tiempo pasado para lo que se observó, presente para lo que se interpreta. “La mediana fue de $900.000” (lo que pasó) / “esto indica que…” (lo que significa).

Sin adjetivos que no midan nada. “Notablemente superior”, “sumamente significativo”. O el número dice que la diferencia es grande, o no lo es.

5 · La frase que hay que evitar

Sola, no informa nada: no dice qué diferencia se encontró, ni de qué tamaño, ni respecto de qué. La significación estadística es una propiedad de la prueba, no un hallazgo.

Lo que va en su lugar: cuánto, con su incertidumbre. Ver significación y relevancia.

6 · La lista de control

Antes de dar por cerrada la sección de resultados:

1. ¿Cada número del texto coincide con el de la tabla?
2. ¿Está el $n$ de cada análisis?
3. ¿Se declara el universo al que se aplica?
4. ¿Las medidas de posición van con su dispersión?
5. ¿Los resultados inferenciales traen intervalo y tamaño del efecto?
6. ¿Se explicó qué se hizo con los faltantes y las exclusiones?
7. ¿Hay alguna afirmación causal que los datos no sostienen?
8. ¿Lo entendería alguien que no hizo el análisis?

El punto 5 es el que más se saltea, y la sección 3 muestra por qué cuesta notarlo: un párrafo puede estar bien escrito, tener el $n$ y la dispersión, y aun así informar siete dígitos de una media cuyo error estándar es de cinco.

La primera de la lista parece trivial y es el error más frecuente en trabajos hechos a mano: el texto dice un número y la tabla otro, porque se actualizó la tabla y no el párrafo. Es exactamente lo que evita un flujo reproducible donde los números del texto se calculan al compilar.

7 · Errores frecuentes

• Pegar la salida del programa en el informe. No es un resultado: es materia prima.
• Informar solo el p-valor.
• Escribir “significativo” sin decir de qué tamaño es la diferencia.
• Confundir resultados con discusión. En resultados va qué se encontró; la interpretación de por qué, va después.
• Afirmar causalidad a partir de una asociación. “El nivel educativo aumenta el ingreso” no se sostiene con datos transversales.
• Números del texto que no coinciden con la tabla.
• No declarar el universo. Un porcentaje sin decir sobre quiénes es un dato sin significado.
• Adjetivos en lugar de magnitudes.
• Copiar los dígitos que devolvió el programa. Una media de $1.104.227 con un error estándar de $16.947 se informa como $1.100.000.
• Declarar el universo en el análisis y olvidarlo en el párrafo. Si la oración viaja sola —y las oraciones viajan solas— tiene que decir sobre quiénes habla.

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