Parámetros: Es una cantidad numérica calculada sobre una población y resume los valores que esta toma en algún atributo. Se refiere a algo general, como una medida central (media, mediana) o de dispersión (desviación estándar).

Estadísticos descriptivos: Son medidas obtenidas de una muestra, como la media muestral (x̄) o la desviación estándar muestral (s), que se utilizan para estimar los parámetros de la población. Con ellos tratamos de hacer inferencias o aproximaciones sobre los parámetros que corresponderían a la población completa.

t de Student: Es una prueba estadística utilizada para comparar las medias de dos grupos independientes y determinar si hay una diferencia significativa entre ellas.

ANOVA de un factor: Se utiliza para comparar las medias de tres o más grupos y determinar si al menos uno de ellos es significativamente diferente de los otros. Se enfoca en un solo factor o variable independiente.

ANOVA de dos factores: Extiende el ANOVA a dos variables independientes, permitiendo analizar no solo los efectos principales de cada factor, sino también las interacciones entre ellos.

Pearson: Es una medida estadística que evalúa la relación lineal entre dos variables continuas. Se utiliza para determinar el grado de asociación lineal entre las variables. El coeficiente de correlación de Pearson (r) varía entre -1 y +1

Spearman: Se utiliza para medir la fuerza y la dirección de la relación entre dos variables cuando estas no siguen una distribución normal o cuando la relación entre ellas no es lineal. En lugar de trabajar con los valores numéricos directos, Spearman utiliza los rangos de las variables. El coeficiente de correlación de Spearman también varía entre -1 y +1

Regresión lineal y múltiple: La regresión lineal estima la relación entre una variable dependiente y una independiente. La regresión múltiple incluyen varias variables independientes para predecir una variable dependiente.

Kendall: Es una prueba no paramétrica que evalúa la fuerza de la relación entre dos variables ordinales. Mide cuán fuertemente están asociadas las variables.

Prueba de McNemar: Es una prueba estadística no paramétrica que se utiliza para comparar dos proporciones relacionadas en un conjunto de datos emparejados o de tipo "antes y después". Es particularmente útil cuando se quiere analizar el cambio en las respuestas o condiciones de los mismos participantes, por ejemplo, para evaluar si un tratamiento o intervención produce un cambio significativo en un resultado.

Optimización de programas de entrenamiento psicológico.

Diagnóstico de factores psicológicos.

Evaluación del bienestar psicológico.

Selección y clasificación de atletas.

Investigación sobre la psicología de la recuperación.