¿Qué prueba me corresponde?

Cómo contestar las preguntas

La primera pregunta es la que más se confunde. Comparar grupos y medir la relación entre dos variables parecen lo mismo y no lo son: si una de las dos variables divide a los casos en categorías, la pregunta es de comparación, aunque la hayas pensado como "¿tienen relación el sexo y el ingreso?".

La segunda pide el tipo de la variable de respuesta, que es la que se mide, no la que define los grupos. La distinción entre cuantitativa y ordinal decide si se pueden promediar los valores: una escala Likert de 1 a 5 tiene números, pero la distancia entre "de acuerdo" y "muy de acuerdo" no es la misma que entre "neutral" y "de acuerdo".

La pregunta sobre la forma de la distribución se contesta mirando el histograma, no corriendo una prueba de normalidad. Si no lo miraste todavía, elegí esa opción: el árbol resuelve con el criterio conservador y te avisa qué verificar.

Por qué el tamaño de muestra cambia la respuesta

Con 30 casos o más por grupo, el teorema central del límite hace que la distribución de la media sea aproximadamente normal aunque los datos no lo sean, y las pruebas t funcionan bien igual. Por eso el árbol solo deriva a las alternativas no paramétricas cuando la muestra es chica y la distribución es problemática: con n grande, cambiar a Mann-Whitney no resuelve nada y responde una pregunta distinta.

Lo que el árbol no reemplaza

Elegir bien la prueba es el último paso, no el primero. Antes están el diseño del estudio, la definición de la hipótesis y la calidad de la medición, y ninguna prueba corrige un problema de esos. El árbol supone que esas decisiones ya están tomadas y bien tomadas.

Si tu caso no entra en ninguna rama —datos agrupados en hogares o escuelas, mediciones repetidas con casos faltantes, muestras de diseño complejo como la EPH— el resultado va a nombrar la prueba más cercana, pero el camino correcto es un modelo. La ficha completa de cómo elegir la prueba adecuada desarrolla esos casos.