🎯 Key Takeaways for quick navigation: 00:00 *📊 Calculation of Pearson correlation in R* - Pearson correlation calculation requires normality of variables. - Tools like Spearman's test or Kendall's test can be used if normality assumption is not met. 01:18 *📦 Installation of R libraries* - Loading required R libraries for statistical analysis. - Installation process of R libraries explained step by step. 04:07 *📈 Data analysis for normality testing* - Use of graphical analysis to assess normality of data. - Conducting hypothesis tests to determine if data follows a normal distribution. 08:31 *🔍 Interpretation of correlation results* - Significance testing of correlation coefficient. - Determination of significant correlation based on p-values. - Confidence intervals for correlation interpretation. Made with HARPA AI
lo ha usado porque con Shapiro no le saldría una distribución normal. Viendo los histogramas y con tan pocos datos es difícil que se llegue a una distribución normal, pero es sabido que toda población se "normaliza" cuando el muestreo aumenta. Otro test con el que se podría quizás aceptar es el de levene, que es solo un comando y no hace falta usar tantas librerías (además algunas de las funciones que usa se han actualizado en r y ya no son las mismas, por lo que algunos de los comandos que usa ya no valen)
![Correlación de Pearson [Coeficiente de correlación de Pearson]](/img/n.gif)
🎯 Key Takeaways for quick navigation:
00:00 *📊 Calculation of Pearson correlation in R*
- Pearson correlation calculation requires normality of variables.
- Tools like Spearman's test or Kendall's test can be used if normality assumption is not met.
01:18 *📦 Installation of R libraries*
- Loading required R libraries for statistical analysis.
- Installation process of R libraries explained step by step.
04:07 *📈 Data analysis for normality testing*
- Use of graphical analysis to assess normality of data.
- Conducting hypothesis tests to determine if data follows a normal distribution.
08:31 *🔍 Interpretation of correlation results*
- Significance testing of correlation coefficient.
- Determination of significant correlation based on p-values.
- Confidence intervals for correlation interpretation.
Made with HARPA AI
Muy buena indea hacer una serie de videos en donde se enseña la estadistica inferencial aplicada. Sigue asi!
Hola, porqué se usó kolmogorov en lugar de shapiro??? quiero hacer una correlacción de aproximadamente 600 datos en X y Y.
Kolmogorov se usa para muestras mayores a 30
lo ha usado porque con Shapiro no le saldría una distribución normal. Viendo los histogramas y con tan pocos datos es difícil que se llegue a una distribución normal, pero es sabido que toda población se "normaliza" cuando el muestreo aumenta. Otro test con el que se podría quizás aceptar es el de levene, que es solo un comando y no hace falta usar tantas librerías (además algunas de las funciones que usa se han actualizado en r y ya no son las mismas, por lo que algunos de los comandos que usa ya no valen)
los en laces están caídos
Buen video, pero no puedo descargar los archivos :(