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Los profesionales de las ciencias sociales y ambientales debemos resolver problemas (contestar preguntas) a partir de la recolección y el análisis de datos. Habitualmente, todos enfrentamos dificultades similares; queremos tomar decisiones sobre una población (e.g., todos los árboles de una región), pero sólo contamos con información de una muestra (algunos árboles de esa región). Una herramienta fundamental en este proceso es plantear modelos de la población sobre la variable de interés (crecimiento los árboles en función de la edad y las condiciones climáticas) para luego utilizar sus predicciones en la toma de decisiones (turnos de corta de acuerdo a las condiciones climáticas). En esta ayuda didáctica discutimos cómo plantear, estimar y seleccionar modelos de una población a partir de los datos de una muestra. Dedicamos especial énfasis a proponer varios modelos (hipótesis) alternativos ante un mismo problema (e.g., distintas funciones del crecimiento arbóreo con la edad), los cuales son planteados antes de recolectar los datos e incluyen un modelo nulo (el crecimiento arbóreo no depende de la edad ni del clima). Los modelos nos indican cómo se deben recolectar los datos para un contraste válido (e.g., mediciones del crecimiento en árboles de edad distinta y en sitios con clima contrastante). Luego, el criterio de información de Akaike (AIC) permite ordenar los modelos según su parsimonia y seleccionar aquellos que mejor se ajusten a los datos (verosimilitud), y con menor número de parámetros (complejidad). A lo largo del texto introducimos las nociones básicas sobre la inferencia multimodelo y discutimos los errores más comunes en su uso. Proveemos ejemplos reales y hacemos disponibles los datos y los códigos de ejecución en el programa R, de acceso gratuito. Además de ser útil para los profesionales, esperamos que esta ayuda didáctica promueva la enseñanza de la inferencia multimodelo en los cursos de grado.

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