Hola Joaquin, gracias por el video, pero me confundí un poco. Entonces en este ejemplo si se podía usar ANOVA o no? ya que ninguna de las variavles dependientes son normales. Ya no tentendí si aún así se usa ANOVA, o no, o si por cuestiones meramente demostrativas aún así usaste ANOVa cuando en realidad no se tenía que usar. Pudieras aclararme esa parte?
Que tal Joaquin... ¿Como se puede obtener el tamaño del efecto y la potencia estadística en G*Power sí se realizo una prueba Kruskal-Wallis? Después de darle clic a test en G*Power y a Means... que opción me permite calcular el tamaño del efecto y la potencia estadística para la prueba Kruskal-Wallis? Te agradecería mucho si me orientaras. Saludos.
No tiene esa opción :(. no puedes meter los datos de rangos promedio, lo mejor que puedes hacer es hacer el ANOVA y meter los datos de la media y la ds, estos no cambian, lo importante de hacer Kruskall-Wallis es la significancia la cual si tiende a cambar, por lo que reportarias significancia de Kruskall, y tamaño y potencia hecha con el ANOVA, aun asi asegurate con pruebas complementarias poshoc, y t de student donde esta específicamente esa diferencia.
Saludo Joaquín, gracias por el vídeo. Al sacar el tamaño del efecto, cuando debes incluir el promedio de la SD en el G*Power, copias y pegas la promedio de la media, y creo que por eso el tamaño del efecto es tan bajo. He hecho el ejercicio con las diferencias de edades, y el tamaño del efecto es de 0.1505 y la potencia estadística de 0.611.
Hola! sí :s en efecto me di cuenta tiempo después, la plataforma ya no me deja cambiarlo, pero puedes ver esa parte con subtítulos y ahí comento el error que cometí y lo fácil que es cargarse la investigación por un numerito D: . Saludos!
Profesor, gracias por la explicación, sobre todo por la de G*power, que debo empezar a utilizar. Me surge la duda siguiente: los resultados de artículos publicados generalmente se limitan a tabular, como datos del anova, el tamaño de los grupos, las medias de cada uno de ellos, el error estándar general (no el individual de cada grupo) y el valor de P. ¿Es posible el cálculo de la potencia estadística con G*Power a partir de estos datos? Y, si me lo permite, le hago otra pregunta: ¿es posible conocer la potencia estadística de análisis no paramétricos? Gracias de nuevo por su tiempo y ayuda. Aguardo su respuesta.
Hola, gracias por tu vídeo. Tengo una duda, mencionas en el minuto 46:30 que hay que poner en el G*power la desviación estándar general de toda la muestra. Corrígeme si me equivoco, según yo, lo que pusiste es la media o promedio general de toda la muestra (3.8136) y no la desviación estándar de toda la muestra (.81686). ¿Me confundí yo? Gracias y felicidades por tus vídeos!!!!!
@@estadisticaconjoaquin Yo vi el video ya con la corrección y agradezco que con tu error entendí cómo puedes cargarte la hipótesis correcta al meter mal un solo dato!!!
@@KarinaMalpicaValadez jajajaja así es ,nadie esta exento de cometer errores, por eso necesitamos siempre de la critica constructiva de nuestro trabajo.
Hola Daniela, es un video que no he hecho :(, pero si me mandas un whatsapp te reenvío una muy breve que le mande a una amiga +5215540962222 espero aun lo necesites
hola Joaquin, mi pregunta- Si quiero saber si existe correlación entre TIPOS DE familia; operativas; democráticas; Familia No operativa; AGOTADAS, AUTORITARIAS y violencia escolar PUEDO USAR CHI CUADRADA'??
Hola Carmen, puedes usar Chi cuadrada para correlación, pero siempre y cuando tengas niveles de medición nominales EN TODAS TUS VARIABLES para eso ver este video. ua-cam.com/video/yzQkNLtirtc/v-deo.html . sin embargo, si tus niveles son intervalares EN TODAS TUS VARIABLES necesitas Pearson o Spearman, para eso ver este video ua-cam.com/video/VnNbVVoN4qo/v-deo.html . Ahora, si me hablas de TIPOS DE FAMILIAS, (operativa, democrática y no democrática, Y SON NIVEL NOMINAL y violencia NIVEL INTERVALAR) no es una prueba de correlación , es una prueba diferencias ya que quieres ver de que manera varia la violencia escolar, dependiendo si perteneces a un tipo de familia, por lo que el ANOVA de este video es la prueba correcta.
Buenas tardes, Joaquin, te felicito por tus videos. Tengo una duda, yo tenia entendido que el ANOVA de un factor se ocupa cuando tenemos solo una VI y una VD, y que la ANOVA de dos factores ya se ocupa cuando tenemos mas de dos VI/VD, pero en tu video en el minuto 19:42 mencionas que en tu investigación tienes tres Variables Dependientes. Creo que ya me confundí. Saludos, gracias por tu trabajo
Muchas gracias por tu comentario :). En efecto la ANOVA se emplea cuando tenemos dos o más NIVELES en nuestra VI (e.g bajo, medio, alto) y una VD. Si tenemos dos VI y una VD ocupamos una ANOVA de dos vías. Si fueran tres VI entonces es una ANOVA factorial. En el vídeo en efecto introduzco tres VD, pero lo hago para no realizar tres ANOVAS y esto es posible ya que al no existir un efecto de interacción entre ellas no pasa nada, solo me da más información. Sí hubiera querido sabes si los resultados cambian al estar presentes las tres VD más otras dos VI entonces si tendría que haber usado una MANOVA. Lamento haberte confundido. Pero en efecto lo ideal hubiera sido hacer tres ANOVAS, pero por cuestiones del tiempo fue que las hice al mismo tiempo. :)
@@estadisticaconjoaquin entiendo, entonces fue por cuestiones de tiempo. ¿Cuando dices que no existe un efecto de interacción entre las tres VD que usas, significa que tu investigación no esta enfocada en buscar la relación que existe entre ellas, sino mas bien la relación que existe con los diversos grupo de edad? Gracias, me ha quedado mas claro. Seguiré viendo tus otros vídeos.
Si, un efecto de interacción en un análisis MANOVA (análisis de varianza múltiple) te diría que pueden existir diferencias en los niveles de la VI cuando las VD interactúan por ejemplo pueden existir diferencias en tres grupos de edad que van fiestas debido a la interacción de a la cantidad de dinero que tienen y las ganas que tienen de ir a la fiesta. Si tengo dinero y ganas puede que acuda mucho más que alguien más joven que tiene ganas pero no tiene dinero. :) ¡Saludos!
Excelente curso de estadistica, animo es un placer seguir tus videos
Solo tengo una pregunta, por qué en la desviación estandar, tomaste el dato de los promedios y no del dato de la desviación estandar????
Hola Joaquin, gracias por el video, pero me confundí un poco. Entonces en este ejemplo si se podía usar ANOVA o no? ya que ninguna de las variavles dependientes son normales. Ya no tentendí si aún así se usa ANOVA, o no, o si por cuestiones meramente demostrativas aún así usaste ANOVa cuando en realidad no se tenía que usar. Pudieras aclararme esa parte?
Gracias por el video.. una consulta - cuales son los tamaños de efectos no parametricos ?
Que tal Joaquin... ¿Como se puede obtener el tamaño del efecto y la potencia estadística en G*Power sí se realizo una prueba Kruskal-Wallis? Después de darle clic a test en G*Power y a Means... que opción me permite calcular el tamaño del efecto y la potencia estadística para la prueba Kruskal-Wallis? Te agradecería mucho si me orientaras. Saludos.
No tiene esa opción :(. no puedes meter los datos de rangos promedio, lo mejor que puedes hacer es hacer el ANOVA y meter los datos de la media y la ds, estos no cambian, lo importante de hacer Kruskall-Wallis es la significancia la cual si tiende a cambar, por lo que reportarias significancia de Kruskall, y tamaño y potencia hecha con el ANOVA, aun asi asegurate con pruebas complementarias poshoc, y t de student donde esta específicamente esa diferencia.
Saludo Joaquín, gracias por el vídeo. Al sacar el tamaño del efecto, cuando debes incluir el promedio de la SD en el G*Power, copias y pegas la promedio de la media, y creo que por eso el tamaño del efecto es tan bajo. He hecho el ejercicio con las diferencias de edades, y el tamaño del efecto es de 0.1505 y la potencia estadística de 0.611.
Hola! sí :s en efecto me di cuenta tiempo después, la plataforma ya no me deja cambiarlo, pero puedes ver esa parte con subtítulos y ahí comento el error que cometí y lo fácil que es cargarse la investigación por un numerito D: . Saludos!
Profesor, gracias por la explicación, sobre todo por la de G*power, que debo empezar a utilizar. Me surge la duda siguiente: los resultados de artículos publicados generalmente se limitan a tabular, como datos del anova, el tamaño de los grupos, las medias de cada uno de ellos, el error estándar general (no el individual de cada grupo) y el valor de P. ¿Es posible el cálculo de la potencia estadística con G*Power a partir de estos datos?
Y, si me lo permite, le hago otra pregunta: ¿es posible conocer la potencia estadística de análisis no paramétricos?
Gracias de nuevo por su tiempo y ayuda. Aguardo su respuesta.
Hola, gracias por tu vídeo. Tengo una duda, mencionas en el minuto 46:30 que hay que poner en el G*power la desviación estándar general de toda la muestra. Corrígeme si me equivoco, según yo, lo que pusiste es la media o promedio general de toda la muestra (3.8136) y no la desviación estándar de toda la muestra (.81686). ¿Me confundí yo? Gracias y felicidades por tus vídeos!!!!!
Javier tienes toda la razón el dato correcto .81686, lo más seguro es que no traía mis lentes. Voy a agregar una nota al video. Muchas gracias!
Me sumo a la observación y quedo en espera de la respuesta. Gracias
@@estadisticaconjoaquin Yo vi el video ya con la corrección y agradezco que con tu error entendí cómo puedes cargarte la hipótesis correcta al meter mal un solo dato!!!
@@KarinaMalpicaValadez jajajaja así es ,nadie esta exento de cometer errores, por eso necesitamos siempre de la critica constructiva de nuestro trabajo.
Estimado Dr. Joaquín:
Cuál es el enlace para el video del análisis Kruskall wallis??
Muchas gracias!!!!
Hola Daniela, es un video que no he hecho :(, pero si me mandas un whatsapp te reenvío una muy breve que le mande a una amiga +5215540962222 espero aun lo necesites
@@estadisticaconjoaquin hola, ¿aun tienes disponible el video de Kruskall Wallis?
Tambien me interesaría.
@@mirianaguilar9496 Hola mándame un mensaje creo que si lo tengo. +5215540962222
@@estadisticaconjoaquin A mí también por favor
@@gilberchura7433 mandame whatsapp lo tengo en videos del whatsapp
hola Joaquin, mi pregunta- Si quiero saber si existe correlación entre TIPOS DE familia; operativas; democráticas;
Familia No operativa; AGOTADAS, AUTORITARIAS y violencia escolar PUEDO USAR CHI CUADRADA'??
Hola Carmen, puedes usar Chi cuadrada para correlación, pero siempre y cuando tengas niveles de medición nominales EN TODAS TUS VARIABLES para eso ver este video. ua-cam.com/video/yzQkNLtirtc/v-deo.html . sin embargo, si tus niveles son intervalares EN TODAS TUS VARIABLES necesitas Pearson o Spearman, para eso ver este video ua-cam.com/video/VnNbVVoN4qo/v-deo.html . Ahora, si me hablas de TIPOS DE FAMILIAS, (operativa, democrática y no democrática, Y SON NIVEL NOMINAL y violencia NIVEL INTERVALAR) no es una prueba de correlación , es una prueba diferencias ya que quieres ver de que manera varia la violencia escolar, dependiendo si perteneces a un tipo de familia, por lo que el ANOVA de este video es la prueba correcta.
Buenas tardes, Joaquin, te felicito por tus videos.
Tengo una duda, yo tenia entendido que el ANOVA de un factor se ocupa cuando tenemos solo una VI y una VD, y que la ANOVA de dos factores ya se ocupa cuando tenemos mas de dos VI/VD, pero en tu video en el minuto 19:42 mencionas que en tu investigación tienes tres Variables Dependientes.
Creo que ya me confundí.
Saludos, gracias por tu trabajo
Muchas gracias por tu comentario :). En efecto la ANOVA se emplea cuando tenemos dos o más NIVELES en nuestra VI (e.g bajo, medio, alto) y una VD. Si tenemos dos VI y una VD ocupamos una ANOVA de dos vías. Si fueran tres VI entonces es una ANOVA factorial. En el vídeo en efecto introduzco tres VD, pero lo hago para no realizar tres ANOVAS y esto es posible ya que al no existir un efecto de interacción entre ellas no pasa nada, solo me da más información. Sí hubiera querido sabes si los resultados cambian al estar presentes las tres VD más otras dos VI entonces si tendría que haber usado una MANOVA. Lamento haberte confundido. Pero en efecto lo ideal hubiera sido hacer tres ANOVAS, pero por cuestiones del tiempo fue que las hice al mismo tiempo. :)
@@estadisticaconjoaquin entiendo, entonces fue por cuestiones de tiempo. ¿Cuando dices que no existe un efecto de interacción entre las tres VD que usas, significa que tu investigación no esta enfocada en buscar la relación que existe entre ellas, sino mas bien la relación que existe con los diversos grupo de edad?
Gracias, me ha quedado mas claro.
Seguiré viendo tus otros vídeos.
Si, un efecto de interacción en un análisis MANOVA (análisis de varianza múltiple) te diría que pueden existir diferencias en los niveles de la VI cuando las VD interactúan por ejemplo pueden existir diferencias en tres grupos de edad que van fiestas debido a la interacción de a la cantidad de dinero que tienen y las ganas que tienen de ir a la fiesta. Si tengo dinero y ganas puede que acuda mucho más que alguien más joven que tiene ganas pero no tiene dinero. :) ¡Saludos!
Y como se cita entonces jaja?):