Pruebas Paramétricas y No Paramétricas
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- Опубліковано 14 жов 2024
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Sinceramente , excelente explicación con respecto al tema, muchas gracias
Sin duda, es la mejor explicación que he visto para hacer la prueba de la normalidad. Lo ha explicado genial. ¡Muchísimas gracias!
TE PASASTE! EXCELENTE EXPLICACION...por fin entendi!!
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Usted respondió mi gran dudaaaaa, su video me ayudó con mi artículo científico, que Dios me lo bendigaaa!! 🙌💙
Muchas gracias, igual a ti
Saludos, Excelentísima explicación, muchas gracias.
la mejor explicación, gracias!!!!!
muy buena la explicación para entender los métodos estadísticos. EXCELENTE
Exelente explicación, sigue así bro
Muy bien profesor, gracias por compartir
En el mint. 0.50, puede causar CONFUSIÓN, debido a que el p>0.05 (P es MAYOR), debería ir en la primera posición, para q se relaciones con la flecha que dice Si. (PARAMETRICA), Esta al revés. El autor lee primero el símbolo mayor (error) y en el dibujo se observa que el símbolo < (Menor) esta primero. Se sugiere invertir los símbolos. Saludos…
Realmente estaba mega confundido hasta que leí tu comentario gracias
Gracias estaba confundido, el diagrama no se explica bien
😊😊😊😊😊😊
Gracias por el comentario, me hizo dudar los signos matemáticos
Gracias me salvaste!
EXCELENTE EXPLIACIÓN
Muy buen video, muchas gracias por la explicación. Todo está muy claro.
gran aporte, muchas gracias
buen día. para variable cualitativa, qué prueba se utiliza para conocer la normalidad
Excelente. Muchas gracias.
Buen video , gracias ,Agradeceria mucho si absolvieras las dudas que viniveron. En esa situacion en concreto para confirmar que prueba parametrica usar ¿ Usar Los datos de las diferencias cuando las varaibles pretest y postes son mayor y menor que p_value>0.05 es efectivo ? luego elegido el metodo parametrico en este caso tsdstudente¿ Usaria solo las variables pretest y post test en tsstudent?
Gracias! La explicaciòn, muy clara :)
Excelente explicación muchas gracias. ¿Qué pasa si las dos variables en lugar de ser de escala fueran nominales dicotómicas? por ejemplo para probar si a consecuencia de una capacitación, posterior a ella trabajan en lo que fueron capacitados (Sí o no) y antes de la capacitación se les preguntó si trabajaban en algo relacionado con lo que se capacitarían (Sí o no). ¿Estaría de más hacer la prueba de normalidad? y ¿Qué prueba no paramétrica podría usarse en este ejemplo? Bendiciones.
Buenas tardes Mtro. una pregunta para un pronostico de Regresión Ridge de kernel en spps y correlación para dos muestras independientes y una dependiente cómo se realizaría?
¿Que sucede si uno de mis datos no siguen una distribución normal y el otro si siguen una distribución normal?
La explicación está súper clara :) Gracias. :)
Muy bien, super entendible. Gracias
Y en el.caso de correlación que datos van al inicio ? En el caso ue muestras al ser pre experimental, pusiste los datos del pre test y post test, pero en caso de correlación de la calidad de servicio en la satisfacción de cliente, que iría?
Buenas noches pregunta, como inicio para saber p> 0.05 o
Disculpa, entonces cuando analizamos dos variables cualitativas no relacionados, no hacemos las prueba de normalidad dado que siempre se usa Chi Cuadrado?
Gracias
Gracias 🌼🌼🌼
Favor revise lectura de la gráfica, respecto al valor de p valor. Saludos
Son grupos independientes verdad?
Execelente
Buenas, una consulta, ¿de qué libro(s) se basa para explicar la teoría? Gracias!
Muchas gracias por la información. Una pregunta ¿Cómo se puede realizar una prueba de normalidad a variables categóricas y no numéricas como en este caso?, o en su defecto ¿Se puede realizar prueba de normalidad a una variable categórica vs una numérica?
Generalmente mucho depende de la naturaleza de la investigación, entre otros aspectos. En ese sentido, las variables categóricas tomará en cuenta para contrastación de las hipótesis, las pruebas no paramétricas.
Buen vídeo me ayuda mucho. Profe se puede usar Past para pruebas de Normalidad o sólo es posible en SPSS
2:05 Prueba de normalidaD
Buen día. Podría dar el nombre o nombres de los autores que sustentan la elección de la estadística paramétrica o no paramétrica. Gracias
Buenisima explicación... muchas gracias. Tengo una pregunta: cuando se desarrollan estudios descriptivos con una sola variable, se realiza tambien prueba de normalidad??
Me preguntaba lo mismo. Finalmente si aplicaste la prueba de normalidad?
Si tienes una sola variable no es necesario la prueba de normalidad ya que no tienes una prueba de hipótesis que contrastar.
@@oscarsantiagolariosramirez7065 y si hay una variable, pero esa variable tiene varias dimensiones?. Cómo sería ?
@@sharolka86 una sola variable, solo tendrías que realizar un análisis descriptivo.
Buena información!
Excelente
Lo que se pone a comprobación experimental son los parámetros y no los p-value. Se dice que se acepta o se rechaza la hipótesis nula y no de manera significativa o altamente significativa.
Error al leer Simbolo: El signo > (mayor). El símbolo mayor expresa que el número que está delante de la figura es mayor que el que está detrás. Por ejemplo: 3 > 2. Esto se lee: tres es mayor que dos. Para reconocer este signo se debe recordar que la abertura señala al número mayor.
El signo < (menor). El símbolo menor indica que el elemento que está delante de él es menor que aquel que se encuentra detrás. Por ejemplo: 2 < 6. Esto se lee: dos es menor que seis.
Como se si la prueba es parametria o no parametrica?
alguno tiene idea de que aplicar cuando se trata de hallar la relación entre una variable numérica con una categórica?
0.3 si cumple principio de normalidad
Es incorrecta la posición del signo mayor y menor en la imagen, están al revés
yo acá viendo esto porque tengo parcial de estadistica mañana y estudio psicología y creí que psicología no tenía matematicas D:
1 reguetonero le dio no me gusta al vídeo.
Las pruebas paramétricas se basan en las leyes de distribución normal para analizar los elementos de una muestra mientras que las pruebas no paramétricas se encargan de analizar datos que no tienen una distribución particular y se basa en una hipótesis, pero los datos no están organizados de forma normal.