Reseña

SPSS y XLSTAT son herramientas prácticas y complementarias para aplicar métodos estadísticos en investigación científica; sin embargo, para problemas con datos faltantes complejos, muestras pequeñas, necesidad de selección de cargas o análisis multistudy, incorporar enfoques bayesianos (imputación bayesiana, BPCA, BSEM/SSP, modelos multistudy) mejora la estimación y cuantificación de incertidumbre. Por lo tanto, si se requiere robustez adicional (selección de modelos, estimación de incertidumbre completa, identificación de factores replicables), es necesario exportar resultados desde SPSS/XLSTAT a entornos bayesianos (R/Stan, PyMC) y complementar análisis con posterior predictive checks y criterios de comparación. El objetivo, analizar un marco operativo para seleccionar, ejecutar e interpretar métodos estadísticos con SPSS y XLSTAT, incluyendo recomendaciones sobre imputación de datos, reducción de dimensión, modelado inferencial y validación.