En Estadística I el trabajo terminaba cuando llegabas al número. Elegías el test, calculabas el estadístico, comparabas con el valor crítico y escribías “se rechaza H0”. En Estadística II el número te lo dan casi listo: la salida de regresión viene impresa en el enunciado, con coeficientes, errores estándar, p-valores y R² ya calculados.

Ahí está la trampa. La Prueba 2 de ADM2211 no se pierde corriendo la regresión, se pierde leyendo la salida. Te entregan la tabla completa y te piden lo que ningún software hace por ti: decir qué significa ese coeficiente en las unidades del problema, si el modelo está bien especificado y qué conclusión aguanta y cuál no.

El cambio de pregunta: de calcular un estadístico a defender un modelo

Vale la pena notar la diferencia de verbo. Estadística I te preguntaba cuánto. Estadística II te pregunta qué concluyes y con qué derecho. Son habilidades distintas y se entrenan distinto.

Un enunciado típico de P2 te da una regresión de gasto mensual contra ingreso, tamaño del hogar y una dummy de región, y te pide interpretar el coeficiente del ingreso. La respuesta que suma puntos no es “0,32”. Es “manteniendo constantes el tamaño del hogar y la región, un peso adicional de ingreso mensual se asocia con 32 centavos más de gasto”. Las tres partes de esa frase —el ceteris paribus, las unidades y el “se asocia” en vez de “causa”— son tres puntos distintos en la mayoría de las pautas.

Por eso el estudio que consiste en rehacer ejercicios hasta que salga el número rinde menos de lo que promete en este ramo. Estás entrenando la parte que la prueba ya te regaló.

Las cuatro cosas que mira un corrector en una salida de regresión

Si tuviera que reducir la P2 a una rutina, sería esta: frente a cualquier salida, contesta cuatro preguntas en este orden antes de escribir nada.

1. El coeficiente: unidades antes que signo

Lo primero no es si es positivo o negativo, es en qué unidades está medido. Si la variable dependiente está en logaritmo y la explicativa en niveles, el coeficiente es un porcentaje aproximado, no un monto. Si ambas están en logaritmo, es una elasticidad. Confundir esas tres lecturas es el error más caro de la prueba, porque arrastra toda la interpretación posterior.

2. El p-valor no dice qué tan grande es el efecto

Un coeficiente puede ser significativo al 1% y económicamente irrelevante, y puede ser grande y no significativo porque la muestra es chica. La significancia habla de precisión de la estimación, no de magnitud. Cuando el enunciado pregunta “¿es importante esta variable?”, espera que separes las dos cosas.

3. R² alto no significa modelo correcto

El R² mide cuánta varianza explicas, no si especificaste bien. Un modelo con variable omitida relevante puede tener buen ajuste y coeficientes sesgados. Si la pregunta es de especificación, el R² es casi irrelevante como argumento, y usarlo como prueba de que el modelo “está bien” suele costar el punto completo.

4. Qué pregunta te hicieron realmente

Buena parte de los descuentos no son errores de estadística sino de lectura: te piden interpretar un coeficiente y respondes con una prueba de hipótesis, o te piden contrastar dos modelos y describes uno solo. Subraya el verbo del enunciado antes de desarrollar.

Los supuestos son la mitad de la pregunta, no un anexo

Hay una asimetría útil de conocer: los supuestos del modelo lineal aparecen poco en las clases y harto en las pruebas. Heterocedasticidad, autocorrelación, multicolinealidad y normalidad de los errores no se preguntan como definición, se preguntan como diagnóstico: te muestran un gráfico de residuos en forma de embudo, o una matriz de correlaciones con dos variables en 0,95, y esperan que digas qué supuesto se está rompiendo, qué le pasa a los estimadores y qué harías al respecto.

Fíjate en ese último tramo, porque es donde se acaba el estudio de la mayoría. Saber que hay heterocedasticidad es el primer tercio. Saber que los coeficientes siguen insesgados pero los errores estándar dejan de servir es el segundo. Proponer errores robustos y explicar por qué no cambia la estimación puntual es el tercero, y es el que casi nadie escribe.

Entrena con datos que no vienen del libro

Esta es la recomendación que más cambia el resultado y la que menos se hace: al menos una vez antes de la prueba, corre una regresión sobre datos reales que nadie limpió para ti. No por romanticismo metodológico, sino porque los datos reales tienen categorías raras, valores faltantes y escalas incómodas, y eso te obliga a decidir unidades y especificación en vez de heredarlas del enunciado.

El Instituto Nacional de Estadísticas publica todo lo que necesitas, gratis y en formato descargable. El Banco de datos de la Encuesta Nacional de Empleo te deja armar cortes por región, sexo y tramo etario, y INE.Stat entrega series listas para cruzar. Para variables macro, las páginas de ocupación y desocupación y de IPC tienen los cuadros históricos.

Con una hora basta. El objetivo no es producir un buen modelo, es acostumbrarte a que la salida no venga con la interpretación puesta.

Las dos semanas que quedan, en orden

Este plan asume que ya rendiste la P1 y que tu problema no es la mecánica sino la lectura. Si todavía se te enredan las pruebas de hipótesis de una y dos muestras, esto no es lo tuyo todavía: el orden correcto es afirmar esa base primero, y para eso sirve más repasar la lógica de elegir el test en Estadísticas I que adelantar regresión múltiple.

Días 1 a 3. Reúne cuatro o cinco salidas de regresión de pruebas y ayudantías anteriores. Sin resolver nada: sólo escribe, para cada una, la interpretación del coeficiente principal en palabras y con unidades. Compara con la pauta. Lo que falle acá es tu patrón de error.

Días 4 a 7. Supuestos. Una tarde por supuesto, y para cada uno arma la tríada completa: cómo se detecta, qué le hace a los estimadores, qué se hace al respecto. Escríbelo en tus palabras, no copiado.

Días 8 y 9. Tu regresión con datos del INE. Descarga, arma dos o tres variables, corre el modelo e interpreta la salida como si fuera una pregunta de prueba. Anota dónde dudaste.

Días 10 a 12. Una prueba antigua completa, cronometrada, sin apuntes. Después corrígete con la pauta siendo duro con la redacción: si tu frase no menciona unidades ni ceteris paribus, no está buena aunque el número esté bien.

Días 13 y 14. Nada nuevo. Tu lista de errores, la tríada de supuestos y cinco interpretaciones escritas a mano. Materia nueva la víspera no se alcanza a asentar en un ramo que se evalúa por redacción argumentada.

Si quieres ver las salidas interpretadas una por una

Con la rutina de las cuatro preguntas, la tríada de supuestos y una regresión propia hecha con datos reales, tienes con qué llegar bien a la prueba. Si prefieres verlo resuelto —cada salida leída línea por línea, con la redacción que suma puntos y la que no—, revisa el curso de la Prueba 2 de Estadística II. Y en el hub de la Universidad de los Andes están las guías del resto de tus ramos, ordenadas por prueba y por examen.

Un último recordatorio: el contenido exacto de la P2 cambia entre secciones. Antes de armar tu plan, confirma en el programa de tu profesor si entra regresión múltiple completa o sólo simple, y si los supuestos se evalúan con diagnóstico gráfico o con tests formales. Es una revisión de cinco minutos que puede reordenarte las dos semanas enteras.