21 de enero de 2026 •10:00 AM CST

Modalidad: On-line

Idioma: Inglés

La regresión es una herramienta poderosa para descubrir relaciones en tus datos. Pero con gran poder viene… bueno, muchas oportunidades para usarlo mal. Muchos de los errores más comunes en el análisis de regresión no ocurren por descuido, sino porque los resultados parecen convincentes y no profundizamos lo suficiente para responder a la pregunta: “¿Puedo confiar realmente en esto?” Como nos advirtió famosamente George Box: “Todos los modelos están equivocados, pero algunos son útiles.” El reto es saber cuándo tu modelo es realmente útil… Y cuando te está desviando silenciosamente.

En este seminario web, desglosaremos ejemplos reales de análisis de regresión que salió mal: modelos de sobreajuste, valores p engañosos, valores R² sospechosamente perfectos, correlaciones espurias y otras artimañas estadísticas que harían que George Box negara con la cabeza. Aprenderás cómo son estos errores, cómo evitarlos y cómo usar el análisis de regresión como una fuerza positiva en tu trabajo en lugar de una fuente de daños accidentales.

Esta sesión está diseñada para profesionales de la mejora continua, analistas y líderes que desean agudizar sus instintos, fortalecer su análisis y separar con confianza los conocimientos significativos de los malos comportamientos estadísticos.

Lo que aprenderás

Al final de esta sesión, los participantes podrán hacerlo:

• Identificar formas comunes de mal uso de regresión, incluyendo sobreajuste, p-hacking, ignorar suposiciones del modelo y tratar artefactos como insights.
• Reconoce interpretaciones engañosas como valores p mal utilizados, valores R² inflados y correlaciones espurias que pueden descarrilar decisiones.
• Explica la importancia estadística frente a la práctica y por qué ambas son importantes al recomendar una acción.
• Evalúa la calidad de los datos y las opciones de selección de variables que puedan sesgar o distorsionar los resultados.
• Interpreta ejemplos reales de regresión como “mala conducta”

Facilitador / Instructor

Kevin Keller

Cinturón Negro Maestro • Moresteam Cliente Services

Kevin Keller es un estadístico profesional y profesional de la calidad con más de 30 años de experiencia enseñando, asesorando y liderando equipos de proyectos Lean Six Sigma desde la planta hasta los niveles empresariales. Comenzó su carrera como ingeniero de procesos en Texas Instruments y luego desempeñó un puesto de Master Black Belt en MEMC Electronic Materials durante 15 años. Kevin avanzó en la gestión de sistemas de calidad para AB‐InBev y finalmente aceptó un puesto de Cinturón Negro Master para la zona norteamericana de AB‐InBev. Kevin obtuvo una licenciatura en Ingeniería Química por la Universidad de Ciencia y Tecnología de Missouri y un máster en Estadística Aplicada por la Universidad Estatal de Ohio. También es MBB certificado en Lean Six Sigma.

Blackberry & Cross es aliado de Moresteam.