Al realizar análisis de datos, los enfoques estadísticos son muy bienvenidos para explorar los datos. Hoy en día, con el aumento en la potencia computacional y la disponibilidad de grandes datos en diferentes dominios, no es suficiente realizar un análisis exploratorio de datos (estadísticas descriptivas) para obtener algunas ideas previas de los datos, sino que es necesario aplicar estadísticas de nivel superior que también requieren un mayor conocimiento por parte del usuario para aplicarlos correctamente. Un área de investigación donde es importante el uso adecuado de estadísticas es la optimización multiobjetivo, donde el rendimiento de un algoritmo recién desarrollado debe compararse con el rendimiento de algoritmos de última generación. En la optimización multiobjetivo, nos enfrentamos a dos o más objetivos generalmente conflictivos, lo que resulta en datos de alta dimensionalidad que deben ser analizados. En este documento, presentamos una herramienta de aprendizaje electrónico basada en servicios web llamada DSCTool que se puede utilizar para realizar un análisis estadístico adecuado para la optimización multiobjetivo. La herramienta no requiere ningún conocimiento estadístico especial por parte del usuario. Se muestra su uso y la influencia de un análisis estadístico adecuado utilizando datos tomados de un estudio de benchmarking realizado en el IEEE CEC 2018 (El Congreso IEEE sobre Computación Evolutiva) es apropiado. Competencia en la Optimización Evolutiva de Muchos Objetivos.