¡Excelente video! Siempre estoy buscando materia sobre estadística. Agradezco el tiempo invertido para elaborar este materia. Desde luego que lo citaré en trabajos de investigación
Buen video.. Una consulta, tengo dos muestras independientes, con 15 participantes seleccionados al azar por cada grupo, y las variables utilizadas en mi dependiente todas usé la escala Lickert.. con pre y post test... aun me confundo, cuál seria en todo caso la recomendación de la prueba estadistica que deba aplicar?.. Saludos!
¡Hola, Joaquín! Antes que nada, muchas gracias por tu vídeo. Me ha resultado muy útil. Me ha surgido una duda. Cuando calculas la potencia estadística con G*Power para U de Mann-Whitney, ¿cómo sabes qué opción tienes que elegir en "parent distribution"? Por ejemplo, en mi caso, tengo una distribución platicúrtica y entonces creo que no me encaja bien en ninguna de las opciones...
Hola! Muy buenas! Gracias por el video! Me ha surgido una duda en el min 47:35 ¿Por qué utilizas la significancia en la probabilidad de error alfa? ¿No sería 0.05 que es el criterio que se ha utilizado en la comparación de las medias de SPSS?
Hola Javier, en el análisis poshoc tienes que colocar la probabilidad de que se fenómeno se de al azar, en este caso en SPSS fue .000, SPSS solo da tres números si tuviéramos más números seguro habrá por ahí un 3, 4, 1 etc. por eso lo redondeo a .001. en tu caso tienes que poner el que te salga sea o no significativo. si es apriori entonces si tu determinas lo mínimo que estas dispuesto a permitir. 05, 001 o .0001. SALUDOS!!
Tengo una prueba estadística. A un grupo de personas (29 hombres y 10 mujeres), y 12 empresas. Tengo 14 variables, en las que a cada persona y empresa, se le pidió que ordenara conforme a su preferencia. Aplique el ANOVA de un solo factor. Es correcto? como saber que otras pruebas se requieren para determinar la confiabilidad.
Porque en u de mano whitney usas medias y desviación? Si se supone que son no normales. He visto que el valor de z lo dividen por raíz cuadrada de N. Que diferencia hay?
Hola Joaquín. En primer lugar enhorabuena y muchas gracias por tus vídeos de estadística que me están sirviendo de mucha ayuda para mi doctorado. Te quería preguntar acerca del error de probabilidad alfa. Tú en esa casilla pones el nivel de significancia que has obtenido en el t-test, pero he visto que muchos otros compañeros mantienen ese valor en 0.05. Reflexionando sobre ello, creo que no es lo mismo el nivel de confianza con el puedes generalizar los resultados a la población que el grado de significancia con el que aceptas/rechazas la hipótesis nula. Te agradecería que pudieras aclararme la duda, así como corregirme si estoy mezclando conceptos erróneamente. Muchas gracias.
Tengo una pregunta: ¿Si comparo las puntuaciones en sintomatología de TEPT en dos muestras dadas (ej. médicos-enfermeros) partimos de que la asignación y selección de los grupos no es aleatoria y, por tanto, debo decidirme por una No Paramétrica o puedo calcular Normalidad y Homogeneidad de Varianza y realizar una Paramétrica?
Es una buena pregunta, se supone que para realizar estadística paramétrica necesitamos cumplir con TODOS los criterios sino es así tenemos que hacer no parametrica, muchos solo toman en cuenta la normalidad. Y la verdad es que todo dependerá de quien lea tu trabajo, algunos editores prefieren siempre las pruebas paramétricas porque tienen mejores controles de grados de libertad. mi consejo es siempre has las dos. si salen cosas diferentes en los resultados reporta la que corresponde. si sale lo mismo y tienes muestras iguales y cumples con lo mas importante de la estadística paramétrica reporta la t de student. Saludos!
Muchas felicidades, un gran video. Estimado Joaquín, me gustaría hacerle una pregunta, en el caso de calcular el tamaño del efecto en una muestra pareada (Tipo pre-postest), entiendo que se utilizaría en G*Power "mean: Wilcoxon signed-rank test (matched pairs). Pero, ¿cómo se calcula la correlación entre grupos?, ¿se aumen 0.5 que es lo que viene por defecto?. Muchas gracias, disculpe por las molestias y felicidades de nuevo.
Pregunta: en tus resultados de Tests d Normalidad y de Varianzas salen resultados distintos por ejemplo: para CONFIANZA en el test sale q se debe usar un test no paramétrico pero las Varianzas resultan iguales. Entonces noté que lo que usaste para determinar es el Sig del Kolmogorov y se ignora la Varianza, entonces: ¿Siempre el test de normalidad va a determinar que utilizar y la varianza sería solo como un mínimo requisito?
Estimado Sr.: Padilla. Perdone que abuse de su paciencia. Tengo otra duda. Si tuviera que comparar los datos de mi muestra (con distribución NO Normal) con los de otro estudio realizado por otro investigador del que conozco su Media y Desviación típica (podría usar esa media como valor de prueba) para saber si mi muestra tiene valores superiores a los del otro estudio, ¿qué prueba debería hacer?. Si mi muestra tuviera una distribución normal sé que debería hacer una T de Student para una sola muestra usando la media del otro estudio como valor de prueba, pero al no cumplir mi muestra con la normalidad, no sé si es adecuado. Gracias de antemano.
Hola! en efecto no hay posibilidad de compararlo con otra prueba. creo que puedes hacerlo así aun cuando no cumples ya que no existe otra alternativa. lo mismo me ha pasado en Anova factorial por ejemplo, no existe versión no paramétrica :/ y en general creo que no hay muchas opciones en estadística multivariada para pruebas no paramétricas.
@@estadisticaconjoaquin Gracias por tu respuesta, me es de mucha utilidad. Consulté con un compañero de Facultad y me aconsejó que utilizara la Prueba de rangos de signo de Wilcoxon para muestras pareadas comparando las puntuaciones de mis sujetos con la media de la muestra clínica del trabajo de referencia de Echeburúa.
@@juanmanuelfernandezmillan8534 si te permite no tener variabilidad en uno de los dos grupos adelante. Yo tengo duda de si va a correr, porque tendrías que poner la misma media a todos los participantes y además deberías de tener una buena correlación entre ambas medidas para que sea una medida apareada. te sugiero intentes ambas para saber si se mantiene los mismos efectos. Saludos!
Hola!, no lo lamento, ese me falta por hacer, pero puedes seguir la misma lógica de este video, para parametrica (Solo medida pre y post) usas t de medidas repetidas (analizar-> comprar medias -> medidas apareadas) aquí no hay homogeneidad así que interpreta directo la significancia, y para no parametrica usas wilcoxon (analizar->estadistica no parametrica-> cuadro de diálogos antigüos-> 2 muestras relacionadas, aquí solo interpretas la significancia de que viene hasta abajo de cada una de las variables, y comparas los rangos promedio y listo. :). ¡No olvides suscribirte al canal!
Hola Joaquín! Tengo una duda, al determinar el tamaño del efecto, no se usan medianas para determinarlo en G*Power? Veo que vos usaste las medias. Un saludo.
En la T de student se suelen usar las medias y desviaciones estándar para realizar la pruebas, (rangos promedio para la U de man ) las medianas son una buena opción para cuando quieres segmentar grupos altos y bajos, pero no para el tamaño del efecto ya que estos tienen a dar el valor de en medio y no las distancias acumuladas que son las medias.
Mmm... No puedes tener un grupo con normalidad y otro. Me parece que lo que tienes son variables dependientes y unas salen con normalidad y otras no. Si es así tienes que hacer la prueba que le corresponda a cada variable depende sea paramétrica o no-parameteica.
@@estadisticaconjoaquin Gracias, si a eso me refería. Pero puedo correlacionar una dependiente con distribución normal con otra que no tiene distribución normal?
@@8686sil si claro, aún que esa sería una prueba diferente a esta, la t de student u la U de man es para diferencias. Para relación/correlación, y en ese caso específico, necesitas Spearman el vídeo está aquí ua-cam.com/video/VnNbVVoN4qo/v-deo.html no olvides suscribirte baño canal. :D
¡Qué excelente vídeo! Estoy asesorando una tesis y no había trabajado mucho con el tamaño del efecto. En esta tesis no hay literatura anterior, por lo cual plantean un estudio piloto. La pregunta de investigación es si el % de cierre de una herida es mayor si se le aplica el tratamiento nuevo, vs si solo se le aplica el tratamiento convencional. Tengo un par de preguntas, tal vez algo obvias, pero: 1. En este caso, el % de cierre de la herida se consideraría un nivel de medición de razón ¿verdad? 2. Se hicieron reclutaron aprox 200 sujetos, de los cuales apenas 12 cumplieron los criterios de inclusión, y esos 12 fueron aleatorizados a grupo de control y grupo experimental. las pruebas para definir si es estadística paramétrica, se aplicarían solo en los 12 sujetos del estudio ¿verdad?
Hola Néstor, gracias por comentar con respecto a tus preguntas 1: yo estaría convencido de que sí, ya que comienzas desde cero coagulación y este cero es absoluto. 2: es preferible sacar normalidad a ambos grupos y a la población total, para saber que prueba tienes que aplicar, yo te recomiendo aplica las dos, si es las dos sale lo mismo reporta t de student ya que tiene mejor control de grados de libertad si no sale lo mismo reporta la que le corresponde. Saludos!
Hola. ¿Para hacer la prueba de normalidad no es importante determinar tus variables? Para T-Student, la variable dependiente tiene que ser Cuantitativa y la independiente cualitativa dicotómica. Mientras que para U Mann-Whitney, la variable dependiente es cualitativa y la independiente cualitativa dicotómica ¿O estoy en un error? es que estoy viendo que tratamiento lo manejas como escalar, y en la lista de variables de tu primer paso para la normalidad mezclas cuantitativas con cuanlitativas. Explicaste lo de la escala liker, pero a pesar de ello la categoría de variables es importante para saber el método estadísitico que vas a emplear. Como Pearson es CUANTI-CUANTI, etc., entiendo que el objetivo es explicarlo todo en un video, pero no deberían de mezclarse variables. Me sacas de la duda, please
La prueba de t de student necesita para VI una variable nominal (Sexo=Cualitativa) u ordinal(Grupos bajos y altos=¿Cuali o cuanti?) Y solo dos niveles de cualquiera de ellas a la vez y para la VD necesitas una variable que puede ser intervalar o de razón. Para la U de Man se necesita una VI Nominal u ordinal (y los mismos ejemplos de arriba) y para la VD necesitas un nivel ordinal. Cuando hacemos análisis en psicología solemos aplicar reactivos de nivel ordinal que posteriormente sumamos y que termina en un nivel intervalar por lo que originalmente necesitas usar una t para comparar dos grupos independientes (sea nominal u ordinal) sin embargo si no se cumplen los supuestos de la estadística paramétrica de 1-aleaorizacion 2-homogeneidad 3-normalidad 4-nivel intervalar o razón se usa estadística paramétrica en este caso el más importante es el de la normalidad. Cuyo análisis analiza hacia el interior de la propia variable y no entre ellas por lo que puedes meterlas al análisis juntas, lo que si cierto es que tienes que observar la variabilidad de la propia VD en cada uno de los grupos, pero si está es no normal, en general también lo será para alguno uno de los grupos, lo que implica volver a la estadística no paramétrica. Por otra parte si tú dices que U de Mann no es para cuándo la VD Y VI es Cualitativa pero no es así, para este caso es la chi cuadrada la que te permitiría análisis la independencia de la variables Cualitativas (Nominales). :D
CONSULTA: ¿Se considera al número total de participantes para decidir si es Shapiro o Kolmogorov? ó ¿se considera el número de cada grupo participantes para decidir si es Shapiro o Kolmogorov? Por ejemplo: tengo 3 grupos de estudio 2 con 19 y 1 con 20 participantes. En un video ví que se fijaban en el número por grupo para escoger la prueba y no en el total (N=59). Es decidir para decidir si es la distribución normal o no se fijaban por grupo. Ayuda por favor, estoy confundido en esto.
Es el numero de participantes que tienes en la variable ocupando Shapiro para muestras menores a 50, en embargo hay literatura mas reciente que demuestra que Shapiro es la mejor ante cualquier situación. y paqueterias como Jamovi solo dan Shapiro, yo en lo personal actualmente uso solo Shapiro. Saludos!
@@estadisticaconjoaquin variable dependiente o independiente? Gracias estoy encantado con tu explicación. La vida te recompensará por compartir tu conocimiento. 👏🏼👏🏼👏🏼
@@GEORGE19919 en las pruebas de diferencias tu variable independiente siempre van a ser grupos, a esta no le puedes sacar normalidad ya que no es una variable continua. Por otra parte tu VD idealmente tiene que ser mínimo de nivel intervalar, lo cual la convierte en una variable continua y como tal es la que debe de tener normalidad. Saludos!
Hola, la estimación del poder a posteriori no tiene ninguna importancia para el análisis de datos, te recomiendo que revises el artículo de Hoening, "The Abuse of Power", pues asumes que el programa fue el adecuado porque el poder a posteriori es de 1.
Hola, en efecto lo que comentar no es nada nuevo, hay mucha literatura a favor y en contra de la potencia y tamaño, así como mucha literatura a favor de la estadística clásica, paramétrica, no paramétrica, bivariada, multivariada, bayesiana de la IRT etc, etc. Este video no busca ser la verdad abusoluta de un tema tan particular, sino ser un video de divulgación procedimental y ya dependerá de quien investiga elegir la mejor herramienta para su investigación. Saludos!
Sumamente relevante tu canal. Gracias por compartir conocimiento
Muy didáctico y completo. Enhorabuena.
increíble muy útil y sencillo de aplicar. Gracias
¡Excelente video! Siempre estoy buscando materia sobre estadística. Agradezco el tiempo invertido para elaborar este materia. Desde luego que lo citaré en trabajos de investigación
Excelente!!!
Gran profesor!!!
excelente video, felicidades por tu labor y conocimiento
Muchísimas Gracias!
Waooooo muchas gracias, eres el mejor! muy bien explicado!
Buen video.. Una consulta, tengo dos muestras independientes, con 15 participantes seleccionados al azar por cada grupo, y las variables utilizadas en mi dependiente todas usé la escala Lickert.. con pre y post test... aun me confundo, cuál seria en todo caso la recomendación de la prueba estadistica que deba aplicar?.. Saludos!
¡Hola, Joaquín! Antes que nada, muchas gracias por tu vídeo. Me ha resultado muy útil. Me ha surgido una duda. Cuando calculas la potencia estadística con G*Power para U de Mann-Whitney, ¿cómo sabes qué opción tienes que elegir en "parent distribution"? Por ejemplo, en mi caso, tengo una distribución platicúrtica y entonces creo que no me encaja bien en ninguna de las opciones...
Hola! Muy buenas! Gracias por el video! Me ha surgido una duda en el min 47:35 ¿Por qué utilizas la significancia en la probabilidad de error alfa? ¿No sería 0.05 que es el criterio que se ha utilizado en la comparación de las medias de SPSS?
Hola Javier, en el análisis poshoc tienes que colocar la probabilidad de que se fenómeno se de al azar, en este caso en SPSS fue .000, SPSS solo da tres números si tuviéramos más números seguro habrá por ahí un 3, 4, 1 etc. por eso lo redondeo a .001. en tu caso tienes que poner el que te salga sea o no significativo. si es apriori entonces si tu determinas lo mínimo que estas dispuesto a permitir. 05, 001 o .0001. SALUDOS!!
Tengo una prueba estadística. A un grupo de personas (29 hombres y 10 mujeres), y 12 empresas. Tengo 14 variables, en las que a cada persona y empresa, se le pidió que ordenara conforme a su preferencia. Aplique el ANOVA de un solo factor. Es correcto? como saber que otras pruebas se requieren para determinar la confiabilidad.
Porque en u de mano whitney usas medias y desviación? Si se supone que son no normales. He visto que el valor de z lo dividen por raíz cuadrada de N. Que diferencia hay?
Hola Joaquín. En primer lugar enhorabuena y muchas gracias por tus vídeos de estadística que me están sirviendo de mucha ayuda para mi doctorado. Te quería preguntar acerca del error de probabilidad alfa. Tú en esa casilla pones el nivel de significancia que has obtenido en el t-test, pero he visto que muchos otros compañeros mantienen ese valor en 0.05. Reflexionando sobre ello, creo que no es lo mismo el nivel de confianza con el puedes generalizar los resultados a la población que el grado de significancia con el que aceptas/rechazas la hipótesis nula. Te agradecería que pudieras aclararme la duda, así como corregirme si estoy mezclando conceptos erróneamente. Muchas gracias.
Muy bueno su video Joaquín! Tengo un par de dudas..le puedo escribir a su correo? Me puede decir? Gracias!
Tengo una pregunta: ¿Si comparo las puntuaciones en sintomatología de TEPT en dos muestras dadas (ej. médicos-enfermeros) partimos de que la asignación y selección de los grupos no es aleatoria y, por tanto, debo decidirme por una No Paramétrica o puedo calcular Normalidad y Homogeneidad de Varianza y realizar una Paramétrica?
Es una buena pregunta, se supone que para realizar estadística paramétrica necesitamos cumplir con TODOS los criterios sino es así tenemos que hacer no parametrica, muchos solo toman en cuenta la normalidad. Y la verdad es que todo dependerá de quien lea tu trabajo, algunos editores prefieren siempre las pruebas paramétricas porque tienen mejores controles de grados de libertad. mi consejo es siempre has las dos. si salen cosas diferentes en los resultados reporta la que corresponde. si sale lo mismo y tienes muestras iguales y cumples con lo mas importante de la estadística paramétrica reporta la t de student. Saludos!
Muchas felicidades, un gran video. Estimado Joaquín, me gustaría hacerle una pregunta, en el caso de calcular el tamaño del efecto en una muestra pareada (Tipo pre-postest), entiendo que se utilizaría en G*Power "mean: Wilcoxon signed-rank test (matched pairs). Pero, ¿cómo se calcula la correlación entre grupos?, ¿se aumen 0.5 que es lo que viene por defecto?. Muchas gracias, disculpe por las molestias y felicidades de nuevo.
Hola, tengo la misma duda ya que mi muestra es pareada. asumimos la correlación? o podemos calcular el efecto sin este parámetro? Gracias!
Pregunta: en tus resultados de Tests d Normalidad y de Varianzas salen resultados distintos por ejemplo: para CONFIANZA en el test sale q se debe usar un test no paramétrico pero las Varianzas resultan iguales. Entonces noté que lo que usaste para determinar es el Sig del Kolmogorov y se ignora la Varianza, entonces: ¿Siempre el test de normalidad va a determinar que utilizar y la varianza sería solo como un mínimo requisito?
Estimado Sr.: Padilla. Perdone que abuse de su paciencia. Tengo otra duda. Si tuviera que comparar los datos de mi muestra (con distribución NO Normal) con los de otro estudio realizado por otro investigador del que conozco su Media y Desviación típica (podría usar esa media como valor de prueba) para saber si mi muestra tiene valores superiores a los del otro estudio, ¿qué prueba debería hacer?. Si mi muestra tuviera una distribución normal sé que debería hacer una T de Student para una sola muestra usando la media del otro estudio como valor de prueba, pero al no cumplir mi muestra con la normalidad, no sé si es adecuado. Gracias de antemano.
Hola! en efecto no hay posibilidad de compararlo con otra prueba. creo que puedes hacerlo así aun cuando no cumples ya que no existe otra alternativa. lo mismo me ha pasado en Anova factorial por ejemplo, no existe versión no paramétrica :/ y en general creo que no hay muchas opciones en estadística multivariada para pruebas no paramétricas.
@@estadisticaconjoaquin Gracias por tu respuesta, me es de mucha utilidad. Consulté con un compañero de Facultad y me aconsejó que utilizara la Prueba de rangos de signo de Wilcoxon para muestras pareadas comparando las puntuaciones de mis sujetos con la media de la muestra clínica del trabajo de referencia de Echeburúa.
@@juanmanuelfernandezmillan8534 si te permite no tener variabilidad en uno de los dos grupos adelante. Yo tengo duda de si va a correr, porque tendrías que poner la misma media a todos los participantes y además deberías de tener una buena correlación entre ambas medidas para que sea una medida apareada. te sugiero intentes ambas para saber si se mantiene los mismos efectos. Saludos!
Hola, tienes vídeo para t de student con muestras dependientes?
Hola!, no lo lamento, ese me falta por hacer, pero puedes seguir la misma lógica de este video, para parametrica (Solo medida pre y post) usas t de medidas repetidas (analizar-> comprar medias -> medidas apareadas) aquí no hay homogeneidad así que interpreta directo la significancia, y para no parametrica usas wilcoxon (analizar->estadistica no parametrica-> cuadro de diálogos antigüos-> 2 muestras relacionadas, aquí solo interpretas la significancia de que viene hasta abajo de cada una de las variables, y comparas los rangos promedio y listo. :).
¡No olvides suscribirte al canal!
Chicos no encuentro enlace de G power alguien me puede ayudar por favor?
Hola Joaquín! Tengo una duda, al determinar el tamaño del efecto, no se usan medianas para determinarlo en G*Power? Veo que vos usaste las medias. Un saludo.
En la T de student se suelen usar las medias y desviaciones estándar para realizar la pruebas, (rangos promedio para la U de man ) las medianas son una buena opción para cuando quieres segmentar grupos altos y bajos, pero no para el tamaño del efecto ya que estos tienen a dar el valor de en medio y no las distancias acumuladas que son las medias.
@@estadisticaconjoaquin Muchas Gracias !
Hola. Que pasa si en la prueba de shapiro-will, un grupo me sale con normalidad y el otro no; elijo una prueba no parámetrica?
Mmm... No puedes tener un grupo con normalidad y otro. Me parece que lo que tienes son variables dependientes y unas salen con normalidad y otras no. Si es así tienes que hacer la prueba que le corresponda a cada variable depende sea paramétrica o no-parameteica.
@@estadisticaconjoaquin Gracias, si a eso me refería. Pero puedo correlacionar una dependiente con distribución normal con otra que no tiene distribución normal?
@@8686sil si claro, aún que esa sería una prueba diferente a esta, la t de student u la U de man es para diferencias. Para relación/correlación, y en ese caso específico, necesitas Spearman el vídeo está aquí ua-cam.com/video/VnNbVVoN4qo/v-deo.html no olvides suscribirte baño canal. :D
@@estadisticaconjoaquin muchas gracias. Es menos complicado con tus vídeos :)
¡Qué excelente vídeo! Estoy asesorando una tesis y no había trabajado mucho con el tamaño del efecto. En esta tesis no hay literatura anterior, por lo cual plantean un estudio piloto. La pregunta de investigación es si el % de cierre de una herida es mayor si se le aplica el tratamiento nuevo, vs si solo se le aplica el tratamiento convencional. Tengo un par de preguntas, tal vez algo obvias, pero: 1. En este caso, el % de cierre de la herida se consideraría un nivel de medición de razón ¿verdad? 2. Se hicieron reclutaron aprox 200 sujetos, de los cuales apenas 12 cumplieron los criterios de inclusión, y esos 12 fueron aleatorizados a grupo de control y grupo experimental. las pruebas para definir si es estadística paramétrica, se aplicarían solo en los 12 sujetos del estudio ¿verdad?
Hola Néstor, gracias por comentar con respecto a tus preguntas 1: yo estaría convencido de que sí, ya que comienzas desde cero coagulación y este cero es absoluto. 2: es preferible sacar normalidad a ambos grupos y a la población total, para saber que prueba tienes que aplicar, yo te recomiendo aplica las dos, si es las dos sale lo mismo reporta t de student ya que tiene mejor control de grados de libertad si no sale lo mismo reporta la que le corresponde. Saludos!
@@estadisticaconjoaquin Gracias!!
Hola. ¿Para hacer la prueba de normalidad no es importante determinar tus variables? Para T-Student, la variable dependiente tiene que ser Cuantitativa y la independiente cualitativa dicotómica. Mientras que para U Mann-Whitney, la variable dependiente es cualitativa y la independiente cualitativa dicotómica ¿O estoy en un error? es que estoy viendo que tratamiento lo manejas como escalar, y en la lista de variables de tu primer paso para la normalidad mezclas cuantitativas con cuanlitativas. Explicaste lo de la escala liker, pero a pesar de ello la categoría de variables es importante para saber el método estadísitico que vas a emplear. Como Pearson es CUANTI-CUANTI, etc., entiendo que el objetivo es explicarlo todo en un video, pero no deberían de mezclarse variables. Me sacas de la duda, please
La prueba de t de student necesita para VI una variable nominal (Sexo=Cualitativa) u ordinal(Grupos bajos y altos=¿Cuali o cuanti?) Y solo dos niveles de cualquiera de ellas a la vez y para la VD necesitas una variable que puede ser intervalar o de razón. Para la U de Man se necesita una VI Nominal u ordinal (y los mismos ejemplos de arriba) y para la VD necesitas un nivel ordinal. Cuando hacemos análisis en psicología solemos aplicar reactivos de nivel ordinal que posteriormente sumamos y que termina en un nivel intervalar por lo que originalmente necesitas usar una t para comparar dos grupos independientes (sea nominal u ordinal) sin embargo si no se cumplen los supuestos de la estadística paramétrica de 1-aleaorizacion 2-homogeneidad 3-normalidad 4-nivel intervalar o razón se usa estadística paramétrica en este caso el más importante es el de la normalidad. Cuyo análisis analiza hacia el interior de la propia variable y no entre ellas por lo que puedes meterlas al análisis juntas, lo que si cierto es que tienes que observar la variabilidad de la propia VD en cada uno de los grupos, pero si está es no normal, en general también lo será para alguno uno de los grupos, lo que implica volver a la estadística no paramétrica. Por otra parte si tú dices que U de Mann no es para cuándo la VD Y VI es Cualitativa pero no es así, para este caso es la chi cuadrada la que te permitiría análisis la independencia de la variables Cualitativas (Nominales). :D
CONSULTA:
¿Se considera al número total de participantes para decidir si es Shapiro o Kolmogorov? ó ¿se considera el número de cada grupo participantes para decidir si es Shapiro o Kolmogorov?
Por ejemplo: tengo 3 grupos de estudio 2 con 19 y 1 con 20 participantes.
En un video ví que se fijaban en el número por grupo para escoger la prueba y no en el total (N=59). Es decidir para decidir si es la distribución normal o no se fijaban por grupo. Ayuda por favor, estoy confundido en esto.
Es el numero de participantes que tienes en la variable ocupando Shapiro para muestras menores a 50, en embargo hay literatura mas reciente que demuestra que Shapiro es la mejor ante cualquier situación. y paqueterias como Jamovi solo dan Shapiro, yo en lo personal actualmente uso solo Shapiro. Saludos!
@@estadisticaconjoaquin variable dependiente o independiente?
Gracias estoy encantado con tu explicación. La vida te recompensará por compartir tu conocimiento. 👏🏼👏🏼👏🏼
@@GEORGE19919 en las pruebas de diferencias tu variable independiente siempre van a ser grupos, a esta no le puedes sacar normalidad ya que no es una variable continua. Por otra parte tu VD idealmente tiene que ser mínimo de nivel intervalar, lo cual la convierte en una variable continua y como tal es la que debe de tener normalidad. Saludos!
Hola, la estimación del poder a posteriori no tiene ninguna importancia para el análisis de datos, te recomiendo que revises el artículo de Hoening, "The Abuse of Power", pues asumes que el programa fue el adecuado porque el poder a posteriori es de 1.
Hola, en efecto lo que comentar no es nada nuevo, hay mucha literatura a favor y en contra de la potencia y tamaño, así como mucha literatura a favor de la estadística clásica, paramétrica, no paramétrica, bivariada, multivariada, bayesiana de la IRT etc, etc. Este video no busca ser la verdad abusoluta de un tema tan particular, sino ser un video de divulgación procedimental y ya dependerá de quien investiga elegir la mejor herramienta para su investigación. Saludos!
Aiuda
Excelente video, les recomiendo este otro sobre SPSS para la tesis, me ayudo bastante : ua-cam.com/video/Lko5_UYZ-QQ/v-deo.html