Data Science
Hoy te traigo la guía definitiva para que sepas elegir rápida y correctamente la prueba estadística que debes aplicar a tus datos.
Las estadística inferencial son técnicas explicativas que utilizan muestras representativas de una población para comprobar la certeza de nuestras afirmaciones (llamadas hipótesis).
Esta certeza se expresa en términos de probabilidad.
Si la probabilidad es alta, entonces consideraremos que la afirmación «es correcta» (o al menos que no podemos rechazarla). En caso contrario, si la probabilidad de que nuestra afirmación sea cierta es baja, la rechazaremos por incorrecta. Es lógico, ¿verdad?
El problema muchas veces viene en el momento en el que queremos seleccionar la prueba estadística correcta.
Pero para ponértelo fácil voy a resumírtelo en tan solo dos preguntas: ¿Cuál es tu objetivo? y ¿Qué tipo de datos tienes?.
Y… ¡al final de este post te resumo las funciones que debes usar en R para llevar a cabo cada análisis!
El camino a seguir
La siguiente figura indica a grosso modo el camino a seguir mediante un mapa de las técnicas usuales de asociación y comparación.
Veamos paso a paso qué decisiones tienes que tomar.
1. ¿Cuál es tu objetivo?
Asociar o comparar
Podemos distinguir entre dos objetivos principales para las técnicas explicativas: ASOCIAR O COMPARAR.
Ambos buscan establecer relaciones (semejanzas o diferencias) entre elementos pero, a diferencia de las pruebas de asociación, las pruebas de comparación evalúan estas relaciones entre uno o varios grupos.
Veamos un par de ejemplos para identificar el tipo de preguntas que intentan responder ambos tipos de técnicas:
- ASOCIACIÓN. ¿Existe algún tipo de relación significativa entre las variables?, ¿cómo es esta relación (positiva o negativa)?, ¿qué tan fuerte es la relación (magnitud)?, ¿la relación se mantiene si controlamos la influencia de terceras variables?.
- COMPARACIÓN. ¿Cuál es el promedio/variabilidad de la variable de estudio en la población?, dado un conjunto de poblaciones ¿son similares?, ¿entre cuáles de ellas hay diferencias significativas?, ¿qué variables explican esas diferencias? y ¿existe interacción entre las variables explicativas?.
Si quieres profundizar aún más en la selección de las técnicas explicativas debes considerar cómo son tus muestras (independientes o relacionadas).
¿Qué tipo de muestras tienes?
También debes saber distinguir cómo son tus muestras:
- Muestras independientes: cada observación corresponde a un sujeto o caso distinto.
- Muestras relacionadas (o pareadas): tenemos varias observaciones del mismo sujeto o caso. Las muestras relacionadas aparecen en experimentos del tipo antes-depués, como por ejemplo el estudio de pacientes donde se comparan los resultados antes y después de la aplicación de un tratamiento.
Ejemplo.
Imaginemos que queremos estudiar el efecto de un fármaco que presuntamente reduce la presión arterial. El problema puede estar planteado de dos maneras distintas según se consideren muestras relacionadas o independientes:
- Se toman 30 pacientes hipertensos al azar, se les suministra elfármaco a 15 de ellos y a los otros 15 se les aplica un placebo.Transcurrido un tiempo se miden las presiones sanguíneas deambos grupos y se contrasta si las medias son iguales o no.
- variable respuesta: presión sanguínea (numérica)
- variable explicativa: grupo (categórica: tratamiento y placebo). Las dos muestras están formadas por individuos distintos, sin relación entre sí: muestras independientes.
- Se administra el fármaco a los 30 pacientes hipertensosdisponibles y se anota su presión sanguínea antes y despuésde la administración del mismo.
- variable repuesta: presión sanguínea (numérica).
- variable explicativa: tiempo (categórica: antes y después de aplicar el fármaco). En este caso los datos vienen dados por parejas (presión antes y después) por lo cual los datos están relacionados entre sí: muestras relacionadas.
2. ¿Qué tipo de datos tienes?
¿Cómo son tus variables?
Seguro que tienes claro cuáles son los tipos de variables, así comienzan el 99% de los cursos de estadística de grado, pero hagamos un pequeño repaso para desempolvar estos conceptos.
Tenemos variables categóricas, que son de dos tipos: las llamadasvariables nominales (que son categorías sin orden) como el sexo; ylas variables ordinales (que sí representan un orden), como el nivelde estudios.
Recuerda que las variables nominales pueden ser binarias o dicotómicas (e.g. fumador/no fumador, enfermo/sano).
Por otra parte tenemos las variables numéricas, que pueden ser discretas si vienen dadas por números enteros, como el número de hijos, o continuas como el peso que se representa por números reales.
¿Se cumplen los supuestos clásicos?
En segundo lugar debes corroborar si tus datos cumplen o no con los supuestos de las pruebas estadísticas clásicas (normalidad, homogeneidad, independencia).
Esto te permitirá elegir entre pruebas PARAMÉTRICAS, pruebas NO PARAMÉTRICASy pruebas ROBUSTAS.
Para ello tienes que responder a las siguientes preguntas: ¿las variables se distribuyen según la curva normal (gaussiana)?, ¿los son grupos tienen dispersión similar (son homogéneos)?,
«All models are wrong, but some are useful «, Box (1979).
Cuando trabajas con datos reales en la mayoría de las ocasiones no se cumplen los supuestos de la estadística clásica.
En estos casos las técnicas paramétricas no nos demasiado útiles; pero como mencionamos en la entrada anterior (ver AQUÍ) tenemos 3 posibles soluciones:
- la transformación de los datos, cuando los datos no siguen una distribución normal o queremos disminuir su variabilidad.
- utilizar las pruebas no paramétricas cuando los datos no siguen una distribución normal
- utilizar las pruebas robustas cuando tienes datos atípicos.
Razones para utilizar pruebas paramétricas
- Si la distribución se aparta poco de la normalidad, y las muestras no son muy pequeñas (n>30), pueden ser válidas teniendo ciertos cuidados.
- Si la falta de homogeneidad de varianza en cada grupo no es muy grande, existen maneras en la prueba t o en el ANOVA de incluir esta condición. Sin embargo las no paramétricas no permiten solucionar este inconveniente.
- Generalmente tienen mayor poder estadístico que laspruebas no paramétricas. Es decir, con ellas tenemos más probabilidad de detectar un efecto significativo cuando realmente existe.
Razones para utilizar pruebas no paramétricas
- Si puedes utilizar contrastes que solo necesiten establecer supuestos poco exigentes (como simetría o continuidad) o quieres analizar las propiedades nominales u ordinales de losdatos.
Ten en cuenta que muchas de estas pruebas utilizan la mediana en lugar de la media para sus cálculos.
Cuando la distribución de frecuencias de los datos es muyasimétrica, la media se ve muy afectadamientras que la mediana refleja mejor la centralidad de la distribución.
- Cuando tienes un tamaño muestral pequeño.
Cuando tenemos pocos datos las pruebas de normalidad pierden poder estadístico y no estamos seguros del tipo de distribución de losdatos. Sin embargo, para realizar pruebas no paramétricas el tamaño muestral tampoco debe ser muy pequeño.
- Cuando analizamos datos ordinales o de rango.
Las pruebas paramétricas sirven para analizar datos de escala y sus resultados se ven muy afectados por la presencia de outliers. Aunque a veces la interpretación de los rangos medios puede ser difícil.
Razones para utilizar pruebas robustas
- Son estables respecto a pequeñas desviaciones delmodelo paramétrico asumido (normalidad yhomocedasticidad).
A diferencia de los procedimientos no paramétricos, los procedimientos estadísticos robustos no tratan de comportarse necesariamente bien para una amplia clase de modelos, pero son de alguna manera óptimos en un entorno de cierta distribución de probabilidad, por ejemplo, normal.
- Solucionan los problemas de influencia de los outliers.
- Son más potentes que las pruebas paramétricas y noparamétricas cuando los datos no son normales y/o no sonhomocedásticos.
- Los métodos robustos modernos son diseñados para obtener un buen desempeño cuando los supuestos clásicos se cumplen y también cuando se incumplen. Por lo tanto, haypoco que perder y mucho que ganar a la hora de utilizar estastécnicas en lugar de las clásicas.
Manos a la obra… aplicación en el Software R
Lo prometido e deuda, aquí tienes el resumen de las funciones que debes utilizar en R para realizar cada tipo de prueba.
Pasos finales
Potencia estadística
No te quedes solo con el resultado de la prueba estadística (p-valor), analiza si realmente puedes confiar en los resultados. Cuando mis resultados no son significativos, ¿realmente no existe un efecto o es que el estudio no fue capaz de detectarlo? O, por el contrario, cuando tengo resultados significativos ¿son realmente tan positivos o es que el experimento sobreestima los efectos del tratamiento?
Esto te lo dirá la potencia estadística.
Tamaño del efecto
Explica el significado real (práctico) de los resultados de tu investigación. Es esencial que interpretemos no sólo la significación estadística de los resultados (el ya archiconocido p-valor), sino también su significación práctica o real.
Revisa el post de tamaño de efecto para saber cómo actuar.
Gráficos
Ayúdate de gráficos y estadísticos descriptivos para interpretar los resultados de las pruebas de hipótesis. En este post te contamos la importancia de los gráficos a la hora de informar tus resultados.
¡Realizar gráficos apropiados es parte esencial del análisis de datos!
Resumiendo, que es gerundio
Estos son los principales pasos a seguir en la selección de la técnica explicativa correcta:
- Escribir claramente el objetivo de análisis (asociación o comparación)
- ¿Qué tipo de variables tengo?
- ¿Son muestras independientes o relacionadas?
- ¿Se pueden aplicar técnicas paramétricas? Analizar los supuestos:
- Normalidad.
- Homogeneidaddevarianza.
- Linealidad (en caso de que sea necesario)
- ¿Qué prueba debo realizar? Seleccionar la prueba adecuada según el mapa que te he enseñado.
- ¿La asociación/comparación es estadísticamente significativa? Realizar la prueba de hipótesis.
- Interpretar y graficar los resultados.
- Si estamos asociando nos preguntaremos ¿cómo es esta relación? ¿qué tan fuerte es?
- Si estamos comparando nos preguntaremos ¿entre qué grupos/muestras?
- Si son 2 grupos/muestras realizar estadísticos descriptivos y/o gráficos para decidir.
- Si son más de 2 grupos/muestras realizar comparaciones múltiples pareadas post hoc y en aquellos pares de variables significativamente distintos realizar estadísticos descriptivos y/o gráficos para decidir.
Espero que este post te sea útil ¡y ya no tengas dudas a la hora de elegir tus pruebas!
Saludos
hola!! creo que no se publico mi mensaje :(, lo que quería preguntarte es que estadístico podría usar para analizar los datos de mi investigación. Mi objetivo es reducir sintomatologia depresiva incrementado flexibilidad psicológica. Con una evaluación pre-postest. Pensaba en la T- de sutendt
Hola Alejandra, para determinar la prueba adecuada debes especificar el tipo de variable que tienes y el diseño experimental que desarrollaste. La prueba t de Student para muestras relacionadas te permite comparar 2 muestras numéricas, una obtenida en un pre-test y otra en el post-test. Fíjate si tienes grupos y si tus variables son numéricas continuas u ordinales o categóricas, y sigue el esquema del post para elegir la prueba.
Saludos
HOLA, felicitarte por tu publicacion, realmente me ha servido de mucho, sin embargo tengo una duda y espero que puedas ayudarme… estoy realizando una investigacion sobre la eficacia de un protocolo y tengo dos grupos: el grupo control y el experimental con 21 pacientes cada uno, que prueba crees que debería aplicar en ese caso? quiero comparar si la aplicación del protocolo en el grupo experimental fue eficaz para disminuir complicaciones.
Gracias de antemano
Hola Rosa, gracias por tu comentario. La respuesta es «depende», depende de qué tipo de respuesta estás midiendo, si es numérica o categórica ¿cómo mides las «complicaciones»? Y también depende de si has medido la respuesta antes y después de la intervención experimental (lo cual suele ser lo habitual). En este último caso, podrías hacer un ANOVA de 2 vías mixto. Lo he mencionado varias veces en los comentarios de este post, con algunos links con aplicación en R.
Saludos
Muy buen aporte, felicitarle por el conocimiento y apoyo que difunde. Seguidamente hacerle un consulta: en mi caso estoy realizando una investigacion que pretendo validar la hipotesis ( el uso del metodo de calculo «x» influye significativamente en el diseño de la red de distribucion de agua de la localidad «y» ) es una de las hipotesis, en realidad pretendo analizar con 3 metodos de calculo «x,y,z» (que no son mas que formulas de la mecanica de fluidos) y como resultado obtengo una red de tuberias (valor numerico), en consecuencia que tipo de prueba podria usar para validar mi hipotesis? . O en todo caso que modificaciones tendria que hacer a mi planteamiento? Gracias de ante mano y siga adelante con lo que hace, le deseo exitos.
Hola Miguel, gracias por tus deseos.
Si tu respuesta es un valor numérico y tu variable explicativa son los 3 tipos de métodos (categórica), entonces deberías realizar un ANOVA de 1 vía o su versión no paramétrica dependiendo del caso.
Saludos
Hola, estoy realizando una investigación en la que analizo la efectividad de una terapia para la depresión, he utilizado el T-Student de muestras relacionadas para comparar las medidas pre-post tests de diferentes variables pero si quisiera analizar la evolución en el tiempo de los sujetos de un mismo grupo que prueba debería realizar? me serviría la misma prueba también si la comparación fuera entre grupos?
Hola Sergio,
para evaluar la efectividad de una terapia necesitarías tener un grupo experimental Y TAMBIÉN un grupo control. Espero sea tu caso.
Como he mencionado en varios de los comentarios de este post, es la única manera de evaluar si los cambios en el tiempo en los sujetos de tu tratamiento se deben al experimento o a cualquier otra cuestión, es como tener un nivel de referencia para descartar otros factores que no hayas podido controlar o que puedan influir en tu respuesta. Por lo tanto, tendrías que aplicar un ANOVA de 2 factores mixto (1 factor es el tiempo pre/posttest -muestras relacionadas, medidas repetidas o intra-sujetos se le llama-y otro factor es el grupo experimental vs control -muestras independientes o intergrupo se llama).
Saludos
primeramente muchas gracias por aportar con esta información, sin embargo aun tengo un poco de dudas y porfavor me gustaría que me pueda ayudar con que tipo o tipos de análisis estadístico puedo utilizar en mi proyecto, tengo 32 datos, dividido en dos grupos, uno de 16 antes del tratamiento y otras 16 después de tratamiento, pero en cada muestra se observa la cantidad de cuatro tipos de bacterias.
porfavor agradeceria que me pueda ayudar
saludos.
Hola Yesenia,
si tu interés es comparar el número de bacterias antes y después del tratamiento, podrías hacer una prueba t de student para muestras relacionadas. Lo de diferenciar por tipo de bacteria (4 tipos) si tienes 16 datos, lo veo demasiado justo en tamaño de muestra la verdad, no sé si era parte de tu objetivo pero las conclusiones serían un tanto dudosas/discutibles para esto último.
Saludo
Hola!
Muchas gracias por tus enseñanzas, como siempre, son de gran ayuda.
Estoy realizando un estudio y hay algunas dudas que me surgen en la parte estadística, a ver si es posible que me puedas orientar un poco.
El tema de estudio es investigar si existe una relación entre tamaño corporal de aves y el tipo (forma y ubicación) de nidos que ellas tienen en un segmento particular de especies. El tamaño corporal sería una variable numérica continua y el tipo de nido una variable categórica nominal, si estoy en lo correcto. He estado pensando en realizar un análisis de correspondencias para ver la asociación entre estas variables, sin embargo, tengo dudas en cómo discriminar y organizar la información correctamente, dado que están los análisis de correspondencias simples y múltiples. Entonces me ha costado diseñar el proceso.
Si me pudieras ayudar a aclararme un poco con ello, te lo agradecería muchísimo.
Saludos y gracias de antemano.
Hola Vicente,
los análisis de correspondencias son útiles principalmente para observar (son técnicas descriptivas) la relación entre múltiples variables categóricas, en tu caso dices que solo tienes 2 y otra que es numérica, no sé si te será de mucha utilidad.
Si te interesa ver si el tamaño corporal de las aves está relacionada con su forma y ubicación, puedes hacer un ANOVA de 2 vías (o su versión no paramétrica, si fuera necesario).
Saludos
Hola Rosana, muchas gracias por tu respuesta.
Si bien entiendo, entonces lo que podría ser es usar un ANOVA de 2 vías para ver la relación entre el tamaño y tipo de nido. Eso es si usara la unidad de cm (ó mm) para la variable tamaño. Pero en caso de que asignara al tamaño categorías (como pequeño, mediano, grande), ahí sí sería posible realizar un CA ¿cierto? ¿Será aconsejable eso o es mejor trabajar directamente con las medidas numéricas?
Y finalmente, tengo datos de la forma y composición del nido, ¿se podrá agregar al CA para ver posibles asociaciones entre variables o sería más complejo aquello?
Saludos
Hola Rosana, leí tu post y realmente te felicito por entregar información estadística libre de sombras y de una manera tan clara y concisa. Te escribo porque estoy haciendo un proyecto en el que evalué el 0.5% de un área muy grande. Mi objetivo era identificar una especie de árbol (Prioria copaifera) y relacionar si cada individuo hallado se encontraba en una zona de inundación o en una zona alta (no inundada). Luego, mi objetivo es comparar el número de individuos que se hallan en zonas inundables con los que no se encuentran en zonas inundables. Mi hipótesis nula es que la especie Prioria copaifera crece con mayor probabilidad en las zonas inundables.
Pero para asegurar esto, ¿qué prueba estadística puedo usar?…estaba pensando en generar dos grupos (grupo de tierras inundables y grupo de tierras no inundables) y comparar estos dos grupos por medio de una prueba de Mcnemar, suponiendo que existe de manera previa alguna correlación entre los grupos..o ¿será que puedo suponer independiencia y usar Fischer o Chi cuadrada?
De antamano te agradezco por tu respuesta.
Hola Dany, gracias por tu comentario 😉
Es una pregunta interesante. En principio casa individuo de la especie Prioria podría encontrarse en una zona inundable o en una zona no inundable, por lo cual se podrían tomar como muestras independientes. Pero si en tu trabajo tiene algún tipo de interés (o influencia) la distribución espacial de la misma, por ejemplo, la distribución (forma) de las zonas inundables puede influir sobre tu respuesta, podrías utilizar modelos espaciales o que tuvieran en cuenta la localización para controlar ese efecto.
Saludos
Hola!
Interesante artículo, pero quería pedir tu ayuda.
Estoy realizando una investigación con un N de 12 por lo que debo utilizar pruebas no parametricas, es un estudio longitudinal de panel y debo hacer un análisis intrasujeto – independiente e intersujeto (N12 dependientes) y (N12 independientes) por lo que son diversos análisis para una muestra pequeña y tengo como variable A (tiempo) y variable B (respuestas a instrumentos). ¿Cuál diseño podría utilizar?
Hola Tatiana, gracias por tu comentario.
no entiendo muy bien qué variables tienes ni de qué tipo son. ¿podrías detallarlo más? También indica tu/s objetivo/s.
Saludos
Muy buen blog, en mi caso necesito determinar si existe relación entre las horas de práctica de ajedrez y el rendimiento académico en jóvenes de 12 a 16 años de edad, en mi caso, ¿Cuál es la prueba más adecuada?
Muchas gracias
Hola Sofía, depende cómo hayas medido y el rango de valores que toman las variables que mencionas, pero si para relacionar 2 variables numéricas te recomiendo utilizar la correlación de Spearman y su prueba de hipótesis. Saludos
Hola! muchas gracias por compartir sus conocimientos de manera sencilla y activa. Espero me pueda ayudar a resolver una dudas.
Bien, para darle contexto, mi objetivo es comparar los artropodos de 3 áreas diferentes. Tengo 27 muestras independientes (una muestra es un grupo de artropodos) de cada area. Las variables que he considerado son Número de especies, numero de individuos, y los indices de diversidad (shannon, simpson, Pielau). Antes de elegir una prueba para cada variable, quiero conocer si cumplen con la normalidad y la homogeneidad de varianzas, pero no sé que pruebas aplicar porque veo que existen varias: Kolmorov, Shapiro, AndersonDarling para normalidad, y Barlett, Fisher y Levene para homogeneidad. Cuál me recomendaría? o cómo podría descubrirlo?
Gracias de antemano
Hola Rosario, gracias por tu comentario.
SOBRE PRUEBAS DE NORMALIDAD
Para evaluar el supuesto de normalidad puedes aplicar las pruebas de Kolmogorov-Smirnov, la de Lilliefors, la de Anderson-Darling o la de Shapiro-Wilk.
No obstante, el incumplimiento de este supuesto no es demasiado restrictivo (no afecta gravemente al contraste de hipótesis posterior) si el tamaño de la muestra es suficientemente grande (se suele tomar que en cada grupo n>30), por el Teorema Central del Límite, se garantiza la robustez del análisis.
La más utilizada, y recomendada cuando el número de casos n es inferior a 30, es la prueba de Shapiro-Wilk.
Puedes utilizar el paquete nortest de R que permite realizar 5 tipos distintos de pruebas de normalidad (sf.test prueba de Shapiro-Wilks, ad.test prueba de Anderson-Darling,
cvm.test prueba de Cramer-V on Mises, lillie.test prueba de Lilliefors -ideal para muestras pequeñas y cuando la media y la desviación estándar de la distribución normal hipotetizada son desconocidas-, pearson.test prueba chi-cuadrado de Pearson).
SOBRE PRUEBAS DE HOMOGENEIDAD DE VARIANZA:
– prueba de F. Sirve únicamente para comparar las varianzas de dos muestras que provienen de poblaciones normales.
– prueba de Bartlett. Es la mejor opción cuando los datos tienen distribución normal. Es sensible a las desviaciones respecto a la normalidad, ya que suele dar falsos positivos. Utiliza la función bartlett.test() en R.
– prueba de Levene. Es más robusta frente a las desviaciones leves de la normalidad respecto a la prueba de Bartlett. Utiliza la función levene.test() en R.
Si vas a utilizar modelos de regresión también puedes evaluar los supuestos mediante gráficos diagnósticos de los residuos del modelo.
Saludos
En primer lugar, agradecerte y felicitarte por tu publicación. Es muy clara y ayuda a encontrar de manera rápida la prueba estadística apropiada para tus datos. Sin embargo tengo una duda sobre qué tipo de análisis sería el más adecuado para unos datos que tengo. Dispongo de un grupo de 150 ancianos a los que clasificar según el riesgo de malnutrición en una escala del 1 al 20. Los factores que considero son ser hombre o mujer, comer solo o acompañado y beber o no vino en las comidas. Quiero ver si, por separado, son factores de riesgo de malnutrición o no. Si me echaras una mano te estaría muy agradecida. Gracias de antemano.
Un saludo
Hola Emma,
entiendo que tú ya tienes una variable respuesta con una escala 1-20 sobre el estado de malnutrición de estos ancianos y quieres evaluar su relación con ciertos factores de riesgo como: sexo (hombre o mujer), comer (solo o acompañado) y beber vino (sí o no).
Si quieres analizar cada factor por separado puedes fijarte en la tabla del post: el tipo de variable respuesta que tienes es ordinal (columna) y el objetivo es comparar 2 grupos independientes (fila), la prueba recomendada sería la U de Mann-Whitney.
Si lo que quieres es analizar todas las 3 variables explicativas a la vez deberías optar por un modelo de regresión, lo que te permitiría además evaluar posibles interacciones entre las variables. Sería lo recomendable. Para una variable respuesta ordinal y seguramente asimétrica te recomiendo un modelo de regresión generalizado con distribución de Poisson.
Saludos
Hola, el post me ha servido bastante para aclarar algunas dudas, como por ejemplo yo estoy realizando un anteproyecto de ivestigación en donde tengo que muestrear unos 50 individuos (o ese es el plan) para determinar el número de individuos con enfermedades micoticas, hasta el momento tengo esta información de mi parte estadistica: La muestra es no probabilístico, mis Variables cualitativas son la edad y el sexo y mis Variables cuantitativas: número de hongos por individuos. hasta donde tengo entendido mi Variable es categorica nominal, pero me gustaría saber 1- la frecuencia de un determinado hongo en el total de las muestras y 2-determinar la frecuencia de hongos por las variables de sexo y edad.
qué prueba estadistica me recomendarías?
Hola Edgar,
depende de los valores que pueda tomar tu variable «número de hongos por individuos», pero si quieres trabajar con frecuencias sí deberías considerarla una variable categórica. Para estimar la frecuencia en el total de la muestra solo debes calcular una tabla de frecuencias (en R con la función table(VARIABLE)) si lo que quieres es la frecuencia por sexo realiza una tabla de doble entrada o contingencia (en R table(VARIABLE1, VARIABLE2)).
Si lo que quieres es estudiar si existe una asociación entre variables 2 a 2 (si existe una relación entre las categorías de presencia de hongos y el sexo por ejemplo), utiliza la prueba de independencia chi-cuadrado a la prueba exacta de Fisher.
Si lo que quieres es analizar las 3 variables a la vez (por si existe un factor de confusión, por ejemplo la edad), utiliza la prueba de Cochran-Mantel-Haenszel. He puesto varios enlaces sobre esta prueba en los comentarios de este post.
SAludos
Gracias por tu respuesta. Excelente labor haces!
Excelente post! Es un buen resumen, pero tengo una duda tal vez podrías ayudarme, estoy estudiando la intención de compra (con una escala Likert) de 3 prototipos: A (sin aplicación), prototipo B (con aplicación de metodología ágil) y prototipo C (con aplicación de metodología ágil)…. solo quiero saber si la aplicación de la metodología ágil mejora la intención de compra, en 15 encuestados. Te agradezco mucho
Hola Naya, ¡gracias por tu comentario!
Ve al esquema del post, fíjate en la columna tipo de datos «ordinal» (que son las escalas de likert) y luego ve a la fila cuyo objetivo es comparar 3 o más grupos independientes (ya que en tu caso (ya que el sujeto solo puede participar de uno de los 3 prototipos que planteas); la prueba recomendada es la de Kruskall-Wallis.
¡Saludos!
Buenas,
Lo primero felicitarte por la publicación. Quería preguntarte que prueba tengo que hacer si quiero para cada uno de los ítems de un cuestionario (en el que he utilizado una escala Likert) ver como se comporta con respecto a las variables, sexo, grado, modalidad de bachillerato, cultura. Los grupos no son homogéneos.
Mil gracias
Saludos
Hola Alejandra, gracias por tu comentario.
Fíjate en el cuadro del post, tienes una variable ordinal y según quieras comparar 2 grupos o más la prueba que debes elegir. Por ejemplo, para comparar una repuesta likert 1-5 entre sexo (2 grupos independientes) utilizas la prueba de Mann-Whitney.
Saludos
Hola buenas noches, muy interesante, excelentes aportes. Tengo una consulta, que tipo de estadística se aplicaría para analizar este tipo de variables: gasto público (en porcentajes) por año desde el 2010-2017 y su relación la variable de (cantidad) de publicaciones científicas desde el año 2010- 2017
Hola Tamara, gracias por tu comentario. Seguramente necesites realizar un análisis de series temporales. Saludos
Hola, me encantó la información que encontré aquí, excelente trabajo!!
Estoy realizando un trabajo de investigación con 2 variables una independiente: LA MOTIVACIÓN y la otra independiente: LA PRODUCTIVIDAD quisiera determinar la influencia de la motivación en la productividad de los trabajadores de un banco, me podrías aconsejar que tipo de estadística debo utilizar?
Hola Grace, gracias por tu comentario y participar de esta comunidad.
Depende de cómo midas la motivación y la productividad. Comienza probando medidas de asociación (correlación). Seguramente quieras determinar también el efecto (o no ) de otras variables de interés, como la edad, el puesto, el sexo, el sitio, etc.. Si es así, es mejor utilizar modelos de regresión y su elección dependerá de cómo midas la variable respuesta.
Este post que escribí hace algún tiempo podría ayudarte: https://www.maximaformacion.es/blog-dat/que-modelo-de-regresion-deberia-elegir/
Saludos
Hola. Tengo que analizar datos que están como porcentajes. (porcentajes de 3 tipos de arcillas). qué análisis puedo hacer?
Hola Katrina,
en algunos casos la consideran como variable numérica, pero te recomiendo también leer la bibliografía del tema por si me pierdo algún detalle del contexto del estudio que desconozco.
Saludos
Buenas tardes. Gracias por esta página. Me ha centrado bastante aunque sigo con dudas. Quiero analizar la diferencia entre sexos entre medias de 2 grupos independientes (N>30) en las puntuaciones de un test de actitudes. Es un proyecto y creo que sería una prueba t para muestras independientes, pero tengo dudas porque a veces diría que mi variable (la que mido con el test) es numérica, y otras veces diría que es ordinal porque sitúa a los participantes en un orden según su puntuación. Al ser un proyecto no tengo datos reales y no puedo saber si los datos se distribuyen según la normal. No sé si debería elegir una prueba t…y no sé cómo justificar la elección de este análisis.
Gracias por adelantado.
Hola Ruvi,
a veces es difícil distinguir una variable numérica (cuantitativa) de una ordinal (cualitativa). A grandes rasgos podrías considerar que cuanto más amplio es el rango que pueden tomar los datos (y más parecido a una distribución en campana) más sentido tiene considerar pruebas paramétricas. Pero en general las variables ordinales es mejor analizarlas con pruebas no paramétricas que son de distribución libre.
Saludos
Hola a todos,
Muy interesante y útil toda la información presentada.
Quería consultar un duda:
Estamos trabajando en un estudio que incluye un total de 100 maestros para valorar sus conocimientos en Altas Capacidades. De los 100 maestros, 50 realizarán una intervención psicoeducativa para mejorar dichos conocimientos (GRUPO EXPERIMENTAL) y 50 no realizarán la intervención (GRUPO CONTROL). Se tomarán medida pre y post en ambos grupos con un cuestionario escala Likert (1 a 5). Se aleatorizarán los sujetos para su inclusión a un grupo u otro. Los análisis se realizarían con SPSS.
Se calcularán medias y desviaciones típicas para los ítems evaluados en el cuestionario. Para poder valorar los conocimientos previos a nivel global y ver dónde presentarían más dificultades. ¿Ello sería correcto?
Para la comparativa entre grupos respecto valorar la eficacia de la intervención, sería correcto T – test para muestras independientes o ANOVA de un factor? ¿Cuáles serían exactamente las diferencias entre ambos?
Muchas gracias de antemano.
Hola Marta,
este tipo de pregunta es de las más frecuentes. Tienes una respuesta (en tu caso ordinal) y dos variables explicativas: grupo (control vs experimental) y tiempo (pre vs post). Lo que te interesa es evaluar el efecto de interacción entre las dos variables explicativas. Puedes realizar la alternativa no paramétrica del ANOVA de 2 factores mixtos. La versión no paramétrica sería la más adecuada porque tienes escala de likert.
Saludos
Muchas gracias por la respuesta. Tendría alguna duda más.
¿Podría ser que el cuestionario hiciese un sumatorio por áreas y se obtuvieran, por ejemplo, con ello datos numéricos de tipo cuantitativo? ¿Con ello sería el ANOVA factorial? ¿O no sería correcto aplicar ello?
Por otro lado, en caso que ello no fuese posible, ¿se debería aplicar Regresión Logística (variables ordinales)?
Un saludo.
Hola Marta,
no sé en tu caso qué son las áreas pero recuerda que su resumes los datos puedes quedarte sin (o casi) observaciones.
Por ejemplo, imagina que tenemos dos grupos, uno de 30 mujeres y otros de 30 hombres a los que les pasamos una escala likert 1-5 de satisfacción. Si calculo la media en mujeres y en hombres para que la respuesta sea «numérica» (la media) ¡me quedo con 2 observaciones!
En la variabilidad está la magia y no debes confundir el caso u observación con el grupo de estudio.
No sé si es tu caso , pero aprovecho para comentarlo por las dudas.
Si tu respuesta es sí/no, ve directo a la regresión logística o a tablas de contingencia.
¡Saludos!
El cuestionario empleado mediría conocimientos en maestros en Altas Capacidades (AACC) en distintas áreas (intervención, creatividad, etc). Un ítem de ejemplo sería: El alumnado con AACC presenta un buen rendimiento académico (Totalmente en desacuerdo 1 – Totalmente de acuerdo 5). Es decir la VD tendría 5 niveles, no únicamente SÍ/NO.
Tenía entendido que era mejor operar con pruebas paramétricas… OK, entonces sería Regresión logística.
En el caso de organizar los datos de la variable explicativa tratamiento lo tengo claro (SÍ/NO). Pero en cuanto al pre post, cuál sería la mejor forma? Se tendrían los datos del cuestionario antes y después de toda la muestra.
Muchísimas gracias y un saludo.
Hola Marta,
Si tu variable respuesta es ordinal (likert 1-5) podrías utilizar pruebas no paramétricas (son de distribución libre, no requieren normalidad). Creo que querías compararla por grupo experimental (control vs tratamiento) y tiempo (pre y post-test). Podrías optar por realizar para cada escala una la versión no paramétrica del ANOVA de 2 factores mixto. O podrías hacer un único estudio con la versión no paramétrica de un ANOVA de 3 factores (el tercer factor sería el tipo de escala).
Otra cuestión sería si para cada escala realmente cuentan varias preguntas, por ejemplo, si para medir creatividad usas 7 preguntas cada una de escala 1-5 ahí -dependiendo de la bibliografía de la escala- algunos suman la puntuación de las 7 preguntas para quedarse con un único valor para la respuesta creatividad. En estos casos tal vez sí puedas usar pruebas paramétricas.
No obstante, recuerda que el supuesto tal vez más restrictivo en este caso es la homogeneidad de varianza.
Saludos
Hola muy buen blog, muchas gracias por compartirlo pero al igual que otros no soy muy buena en para estos temas, mi consulta es, yo estoy trabajando en un estudio pre-experimental, para determinar el efecto de una intervención el cual va a ser medido solo por un post test en un solo grupo, no se qué prueba estadística es la más recomendable para este estudio.
Gracias.
Hola Sadith, gracias por tus palabras.
Para evaluar el efecto de una intervención o tratamiento siempre sería recomendable que cuentes con un grupo control y medidas pre y post-test. Sino las mejoras nunca sabrías si atribuirlas a la intervención o a cualquier otro factor.
Si tienes datos de control/experimental y pre/post-test, para una respuesta numérica, utiliza ANOVA de dos factores mixto.
Saludos
Hola!
Estoy en el mismo caso que Sadith, estoy realizando un estudio con medidas pre y post test pero no puedo tener un grupo experimental por motivos éticos. Cual sería la prueba más adecuada en este caso?
Hola Is,
si tienes que comparar dos muestras relacionadas (o medidas repetidas) siguiendo el cuadro del post deberías elegir entre la prueba t de Student para muestras relacionadas o sus alternativas no paramétrica y robusta. Para ello realiza descriptivos y prueba de los supuestos.
Tienes el paso a paso en nuestro post:
https://www.maximaformacion.es/blog-dat/prueba-t-de-student-para-medidas-repetidas-con-r/
Saludos
Muchas gracias por tu publicación! Está todo muy bien explicado.
En mi caso tengo dudas. Estoy realizando una intervención con 2 grupos control y experimental en el trastorno de adicción a videojuegos. Voy a realizar medidas pre y post tratamiento en los 2 grupos, al grupo control le aplicaré una terapia y al experimental otra. Voy a medir pre y post disminución de la conducta en ambos grupos, ansiedad, depresión y estrés con escalas y cuestionarios tipo Likert. Y también voy a comparar qué tratamiento es más eficaz comparando control y experimental. Debería utilizar un anova de 2 factores mixto? No sé si lo estoy haciendo bien
Muchas gracias por adelantado, que no te he dicho
Hola Miriam,
una opción es realizar para cada variable respuesta un ANOVA de 2 factores mixto (o su versión no paramétrica ya que tu respuesta es ordinal -escala de likert).
Otra opción es analizar todas las respuestas en conjunto (a menudo encuentras patrones imposibles de detectar si analizas una a una las respuestas), para ello deberías utilizar un MANOVA de 2 factores mixto (o su versión no paramétrica).
Fíjate también no tener problemas de homogeneidad de varianza.
¡Saludos!
Buenas tardes Rosana,
Enhorabuena por el post, muy ilustrativo. En mi caso me gustaría plantearte una pregunta relativa a un experimento de lectura que acabo de realizar. Se trata de un experimento con un grupo control y un grupo experimental, en el que se toman medidas pre-test antes de un proceso de lectura y se repite la toma de medidas en un post-test después de la lectura, por tanto de muestras relacionadas. La medida es un cuestionario sobre percepciones de alimentación medida en escala likert, y la muestra está compuesta por 65 participantes. Hay 32 en el experimental y 33 en el control, y la diferencia está en que el grupo de control lee unas novelas y el grupo experimental lee las mismas novelas pero junto a una guía de lectura. Me gustaría saber qué tipo de operaciones tendría que aplicar a los datos, utilizando Excel, para estudiar si el proceso de lectura ha mejorado estas percepciones, en qué medida, y si la adscripción al grupo experimental las mejora más que el grupo control, es decir, si las guías de lectura funcionan como un «tratamiento» positivo.
Muchísimas gracias de antemano.
Un saludo cordial,
Hola Rocío,
tu respuesta sería la percepción de la alimentación medida en escala de likert (variable ordinal), mientras que tienes 2 variables explicativas: el tiempo (pre y post-test, muestras relacionadas) y el grupo (control vs experimental, muestras independientes). Lo que necesitas realizar es un ANOVA de 2 vías mixto (se llama así porque tienes 2 variables explicativas de 2 tipos, mixto). Lo que te interesará averiguar es si existe interacción entre estas 2 variables explicativas, es decir, si el grupo experimental se comporta distinto del control (ya sea en otra dirección o en mayor magnitud). En Excel es lioso de hacer y no me especializo en eso, pero supongo puedes encontrar totorales en Don Google. Te comento también que debes verificar que lo mejor sería aplicar la versión no paramétrica del ANOVA de 2 vías mixto debido a que la respuesta no es una variable numérica continua. Deberías también verificar otros supuestos de la prueba.
Saludos
Hola, gracias por la información, nos ayuda mucho el cómo se resumió.
Sin embargo tengo una duda sobre qué análisis debo llevar a cabo, estoy analizando cuales son las comunidades microbianas que se presentan cuando hago un cambio de sustrato y/o inóculo y cuanto rendimiento tienen en la producción de cierto componente. Si existe una diferencia significativa entre éstas diferencias de sustratos e inóculos, Cuál análisis estadístico debo utilizar?
Te agradecería mucho tu apoyo, y de antemano, muchas gracias!!!
Hols Valeria, tienes que especificar más cuáles son las variables y cómo se miden (ordinales, nominales, numéricas).
Saludos
Hola,
Encuentro esta guia realmente útil para los que no estamos del todo familiarizados con las pruebas estadísticas. Aún así, no tengo claro qué prueba es la que debo usar. Mi caso es el siguiente:
En mi estudio comparo un grupo control y un grupo experimental en el que a cada grupo se le administra un tratamiento distinto. Se realizarán mediciones a través de distintas escalas durante el tratamiento, cada 3 meses durante un periodo de 2 años. Para finalmente comparar qué tratamiento es más eficaz.
Las escalas psicológicas que utilizo en mi estudio son las siguientes: PANSS, SAPS, SANS y PYRATS para medir sintomatología positiva i negativa en la esquizofrenia. Y por otro lado QLS, SLDS y PSP para medir la cualidad de vida de los pacientes.
¿En este caso la prueba a utilizar seria la prueba t para 2 muestras independientes?
Muchas gracias!
Hola Joan, tu pregunta se asemeja mucho a la de la mayoría.
Tienen como variable explicativa el grupo (experimental vs control, por ejemplo) y el tiempo (pre y post-test, por ejemplo), con una respuesta numérica. En estos casos, siempre que se cumplan «bastante» los supuestos estadísticos de la pruebas paramétricas, deberían realizar un ANOVA de 2 factores mixto (mixto porque tienes un factor de muestras relacionadas . o medidas repetidas- y otro de muestras independientes). Podrías realizar un ANOVA de 2 vías mixto para cada escala de respuesta, o hacer un único ANOVA de 3 vías poniendo como otro factor el tipo de escala, o incluso podrías analizar un MANOVA donde analices todas las respuestas de manera conjunta. Dependerá de tus objetivos. La primer opción suele ser la más sencilla. Saludos
Hola primero que nada quiero felicitarte por tu post, sin embargo tengo algunas dudas respecto a que pruebas debería realizar primero, no sé si puedas orientarme estoy realizando un estudio sobre polimorfismos asociados a una enfermedad rara y estos a su vez quiero asociarlos a niveles plasmáticos de una proteína, pero como es una enfermedad rara mi n es menor de 30 pacientes y utilizamos 2 controles por paciente. Te agradecería mucho si me orientaras. Gracias
Hola Lucía, me alegra saber que te ha gustado el post, gracias por tus palabras.
Para responderte necesito saber ¿a qué te refieres con utilizar 2 controles por paciente?
Saludos
Hola por cada paciente se metieron dos controles sanos, tengo 21 pacientes con la enfermedad y 42 personas sanas como controles entonces nosotros queremos asociar el polimorfismo con los niveles de la proteína, entre pacientes y controles, de verdad te agradezco mucho tu ayuda
Hola, muy útil la información, sin embargo estoy algo confundido. Yo estoy analizando en un estudio de caso la influencia de las acciones de planeación participativa en el desarrollo de infraestructura recreativa a nivel local. Para ello debo hacer una correlación y una regresión, pero al ser ambas variables nominales no me es claro cómo puedo tratarlas para analizar la relación de asociación entre ambas. Un saludo¡
Hola Juan,
para evaluar la asociación o relación enter variables nominales debes utilizar tablas de contingencia y, como se indica en la tabla, la prueba de independencia chi-cuadrado o la prueba exacta de Fisher.
Saludos
Hola, estoy investigando el nivel de apoyo social percibo en adolescentes que tipo de prueba estadística puedo utilizar, quiero que los cuadros queden por separado segun sexo y edad.
Hola Erika,
si el nivel de apoyo social es una variable categórica, al igual que sexo y edad (si trabajas con adolescentes el rango de valores será estrecho, te recomiendo formar clases de edad, categorizarla). Entonces podrías utilizar tablas de contingencia y pruebas de independencia chi-cuadrado o de Fisher. Si quieres considerar las 3 variables a la vez, utiliza la prueba de Cochran-Mantel-Haezel que he mencionado varias veces en los comentarios de este post.
¡Saludos!
Buenos días, excelente la información que nos proporcionas. Pero a pesar de todo no sé que prueba elegir. Trata de evaluar la presencia o ausencia de microorganismos en instrumental luego de desinfectar con 2 soluciones en diferentes tiempos de manera independiente. La hipótesis: el desinfectante (tal) es más efectivo en los diferentes tiempos que el otro desinfectante.
Nota: La muestra es pequeña
Hola Raúl,
gracias por tu comentario. El tema aquí es que tienes 3 variables y no 2 como se muestra en la guía.
Tienes:
– respuesta: presencia/ausencia del microorganismo
– explicativa 1: soluciones de limpieza (2 tipos).
– explicativa 2: tiempo (no sé cuántos).
Utiliza un modelo de regresión logística binaria.
Saludos
Son en 3 tiempos. Te agradezco mucho por tu ayuda. Saludos
Hola, mil gracias por esta guía, me ha servido mucho en esta cuarentena para unos ejercicios que me dejaron, pero tengo un problema con uno de los ejercicios, me indica el siguiente planteamiento:
Tiene los datos que obtuvo a partir de observar las especies de visitantes florales. La toma de datos se realizó en 30 parches de flores de Cosmo bipinnatus. La toma de datos fué de 9:00 a 14:00, durante tres días seguidos. Se consideró toda la información para analizarla como conjunto general de datos. Por tanto se encontró un total de 137 visitas de cuatro familias de insectos y 27 géneros; en general lo que pide el ejercicio es conocer si hay tendencia de visitantes a nivel de familia de insectos, así como a nivel de género ; y me pone una tabla de tres columnas una con la familia de insectos otra con los géneros de cada uno y otra con el número de visitas de cada uno de estos; la verdad es que me ha causado mucho conflicto y no encuentro que análisis usar en esto, mil gracias por su atención.
Hola Susana, no sé si te piden comparar las visitas por familia y luego por género. Si fuera así, el número de visitas es una variable numérica de conteo y la familia o género son categóricas con más de 4 niveles), podrías realizar dos ANOVA, uno con cada variable explicativa. Eso sí, siendo datos temporales lo suyo sería analizarlos con series temporales, pero no te da información del tiempo.
Saludos
Hola
Estoy realizando una investigación sobre hábitos de consumo y quiero saber como puedo medir la variación del consumo con respecto al ingreso económico o numero de integrantes, si tiene trabajo o no, en 3 ciudades distintas, quisiera que me ayude para poder obtener los resultados adecuados y presentar un buen proyecto para mi curso.
Podría indicar algún ejemplo de aplicación o referencia?
Gracias
Hola Rudy,
los hábitos de consumo es una variable respuesta categórica, y las variables explicativas que mencionas también son categóricas. Si quieres describir los datos puedes analizar tablas de contingencia (o doble entrada) para cada par de variables, y hasta realizar pruebas de independencia Chi-cuadrado. Si quieres controlar posibles variables de confusión puedes usar la prueba de Cochran-Mantel-Haezel que permite agregar una tercera variable al estudio. Si lo que quieres es analizar todas las variables explicativas a la vez, lo ideal pero más complejo, puedes realizar una regresión logística multinomial.
Otra opción si lo que quieres es describir, no hacer una prueba, es realizar un análisis de correspondencia múltiple, te permitirá identificar patrones de relación entre todas las variables.
Saludos
Muchas gracias por sus recomendaciones Rosana.
Hola, gracias por tu publicación.
Estoy aplicando un programa de educación ambiental y quiero saber cómo influye en el nivel de segregación de residuos sólidos en 40 viviendas. No tengo grupo control.
La medición se hará antes y después
de la aplicación del programa. Se pesará en kg Cuántos residuos sólidos han segregado cada vivienda durante 2 semanas y se sacará el promedio diario. Cuál prueba estadística usar para la prueba de hipotesis? ya que yo he colocado que el programa influye de manera favorable en la segregación de residuos sólidos.
Hola Jacqueline,
si quieres comparar los kg de residuos sólidos segregados en cada vivienda (variable respuesta numérica) antes y después de aplicar un programa (variable explicativa categórica, muestras relacionadas), deberías utilizar la prueba t de Student para muestras relacionadas (o su versión no paramétrica o robusta, si fuera el caso).
No obstante, ten en cuenta que al no tener grupo control no podrás asegurar que la mejoría (si la hay) se deba a tu intervención o a cualquier otra condición.
Saludos
Rosana excelente guía me ha ayudado, bastante, muchas felicidades , me gustaría hacerte una pequeña consulta tengo un ejercicio con una base de datos del siguiente planteamiento: La tabla siguiente contiene información de lagartijas de la especie Selophorus espinosus, en
las cuales se determinó la cantidad consumida de dos tipos de alimentos: semillas e
invertebrados. Lo que se desea evaluar es determinar si hay diferencias en el consumo del
tipo de alimento y si está relacionado con el contenido energético de éstas, la tabla trae tres columnas una del consumo de energía, otra del tipo invertebrados y otra del consumo,
Por lo que deduzco es que se usa una prueba de ANOVA pero mi duda es de qué tipo? Gracias que tengas buen día 🙂
Hola Mirna,
supongo que la cantidad de alimento consumida es una respuesta numérica, el tipo de invertebrado es categórica y el consumo de energía numérica. Si es así, tienes1 variable explicativa categórica y otra numérica, podrías realizar un ANCOVA, que es un ANOVA al que se le suma una covariable.
Saludos
Hola! Tengo una duda gigante. Tengo un estudio en el que pruebo 4 tratamientos y 1 control y las variables respuestas son numeros enteros. La data no cumple los supuestos de normalidad ni homogeneidad de varianzas. Ademàs, no son independientes. Hacer la prueba de Friedman sería muy erroneo, verdad? Por otro lado, no me queda claro cuáles y cómo hacer las pruebas robustas :/
Hola Eduardo,
la mayor preocupación debería ser la independencia de las muestras, ¿por qué no lo son? ¿tienes mediciones temporales? según a qué se deba cómo puedo guiarte.
Describe muy bien las variables de tu estudio y tus objetivos.
Respecto a las pruebas robustas, existe la versión robusta de la t de Student para muestras independientes, para muestras relacionadas, del ANOVA, etc.. Este es el paquete estrella de las pruebas robustas en R: https://cran.r-project.org/web/packages/WRS2/index.html
Saludos
Estimada Rosana. El estudio es el siguiente. La variable explicativa son 4 tipos de botella plastica (con diferente capacidad) y el control que son pozas naturales para la reproduccion de ranas. La variable respuesta es el nro. de individuos contados en los hospederos por cada día de evaluación. Quizá estoy equivocado, pero asumo que son muestras dependientes debido a que las observaciones de conteo en cada tratamiento provienen de una misma población. Es erróneo? El objetivo es comparar si hay una diferente frecuencia de ocupacion en los estados de larva, renacuajo y de adulto entre los tratamientos y por supuesto, si difieren del control. Gracias por tu apoyo!
Rosana! Me gustaría añadir que también he tomado datos de otras variables, como temperatura ambiental, humedad, presencia de larvas de zancudo (que son fuente de alimento). Cómo podría integrar estas variables en el proceso estadístico? Por cierto, me recomendaron hacer GLM de Poisson ya que ahi podria agregar esas variables, demás de que la distribución de mis datos tiene forma de distribución Poisson (muchos ceros, y algunos 1, 2, 3, lo usual en evaluaciones de fauna silvestre) pero no estoy seguro de si estaría bien hacerlo,
Hola Eduardo,
si tu variable respuesta es de conteo sí puede servirse la distribución Poisson para modelarla, no obstante mírate también los modelos inflados por ceros. Zuur tiene libros y cursos sobre ello: Beginner’s Guide to Zero-Inflated Models – Highland Statistics.
También comentarte que como tienes datos anidados (en cada poza) es posible que necesites utilizar modelos mixtos que contemplen la jerarquía de los datos. Puedes mirar este libro también de Zuur: Mixed Effects Models and Extensions in Ecology with R | Alain …
También tienes datos temporales, ¡lo tienes todo! ja. Es un tanto complejo el estudio, intenta mirar lo que te comento y si lo necesitas podemos realizar un presupuesto de asesoría estadística.
Saludos
Rosana. Me agradaría mucho poder tener una asesoría suya. Ya que soy estudiante de pregrado, me gustaria conocer primero el presupuesto para evaluar mis posibilidades. Mi correo es edlevi17@gmail.com.
Pero, por otro lado, es posible extraer una mínima prueba estadística de esto? Ya que esta enfocado a realizarse para una tesis, creo que se han tomado muchas variables pero quiza podria unicamente modelar con Poisson e inferir que sí hay algun efecto en el cambio de volumen, no es así? Y para estudios posteriores utilizar toda la data disponible. No se si esto sea una practica científica errónea, gracias por su ayuda. Saludos!
Buenas tardes Rosana,
Primero que todo felicitarte por tu articulo. Yo, como muchos no tenemos un amplio conocimiento en cuanto a que prueba debemos realizar para nuestros estudios. En mi caso, estoy realizando mi TFG Y lo que he hecho es un cuestionario de satisfacción a los socios de un club de fútbol de Madrid con el fin de analizar la calidad de servicio y del personal en dicho centro. El numero de encuestados es de más de 30 personas y el programa que utilizaré será Jamovi.
Mi duda surge debido a que dicha encuesta tiene 2 tipos de respuestas, tales como: 1- Muy bajo, 2- Bajo, 3- Regular, 4- Alto, 5- Muy alto y Sí o No.
Muchas gracias!
También tengo dudas en cuanto al nivel de significación empleado.
Dependerá para qué lo uses, pero usualmente (como estándar) se suele utilizar un nivel de significación del 5%.
Saludos
Hola Mauricio,
tus respuestas son de tipo categórica ordinal, concretamente de escala de likert. No hay problema con ello.
La pregunta es si tu objetivo es descriptivo, describir estas respuestas, o si lo que quieres es comparar las respuestas entre grupos, o asociar estas 2 respuestas. Tienes que definir eso.
Saludos
Buenas noches ¡¡, estoy haciendo una investigación en cuencas glaciares a base de imágenes satelitales e información climatología he obtenido resultados del área glaciar (5años), del área de bofedales(5 años) que existen en la cuenca y datos de la precipitación media(55 años) y caudales promedio (55 años); en si la investigación es para 05 años. En cuanto al programa R, tengo un conocimiento básico; quisiera conocer el grado de relación que existe entre las variables 01. Área glaciar, 02 Área Bofedal, 03 Caudales,04 Precipitación; hacer una comparación,1-2, 1-3, 1-4, y 2-3, 2-4, quisiera hacer este análisis por favor si me podrían orientar.
Hola Briggitte,
se trata de un problema con datos temporales y seguramente anidados. Mi recomendación es que mires modelos mixtos. Este libro con aplicaciones en ecología y R es muy bueno:
https://www.springer.com/gp/book/9780387874579
Saludos
Hola, buen post me gustaría preguntar cuando se usan las medidas o pruebas de asociación como Rho spermean y tau de kendall.
Hola Carolina, gracias.
Como se indica en el esquema del post, puedes utilizar la correlación de Spearman o la de Kendall cuando buscas asociar 2 variables que son de tipo ordinal o numérica no gaussiana. También puedes utilizar la correlación de Spearman cuando buscas asociar 2 variables que son de tipo numérico pero cuya relación no es lineal sino monofónica.
Saludos
Hola de nuevo Rosana y gracias por tu anterior aclaración.Si no te importa te voy a hacer otra pregunta ya que me encuentro un poco perdida en estos temas. Si en este mismo estudio, de cohorte prospectivo con una muestra con menos de 30 personas , esta vez solo hubiera dos variables independientes ( grupo y momento temporal) y dos dependientes proporción de respuestas correctas en una tarea y proporción de tiempo , también tendría que usar el ANOVA u otra prueba seria más apta. Por otro lado como pretest ¿Sería adecuada una escala de evaluación del desarrollo, para detectar posibles diferencias de base?. Muchas gracias de antemano y siento haberte molestado de nuevo. Un saludo.
Hola Lidia,
puedes hacer un estudio para el número de respuestas correctas y otro estudio para el tiempo de respuesta, en cada uno con la variable grupo y tiempo como variables explicativas; así realizarías 2 ANOVAs mixtos.
Si en lugar de eso quieres realizar un único modelo porque quieres evaluar el número de respuestas correctas y el tiempo de respuesta en conjunto, puedes realizar un MANOVA mixto.
Saludos
De acuerdo, muchisimas gracias por tu aclaración, ha sido de gran ayuda. Un cordial saludo y enhorabuena por el artículo
Hola, en primer lugar felicitarte por tu blog.
Me gustaría que me pudieras ayudar, busco conocer ¿cuál es la relación entre un lugar geográfico y la existencia de una enfermedad en roedores? Con el fin de localizar puntos de infección entre los roedores. Tengo datos de conteo de los roedores con la enfermedad y la distancia geográfica entre ellos.
Saludos.
Hola William, gracias.
Los datos de conteo tendrán seguramente muchos ceros. Podrías utilizar modelos de regresión lineal generalizados (https://www.maximaformacion.es/blog-dat/que-modelo-de-regresion-deberia-elegir/) o, particularmente, modelos inflados por ceros.
Zuur et al. discuten varios ejemplos interesantes en R: http://www.highstat.com/book4.htm. Consulta también este trabajo: http://stats.stackexchange.com/questions/81457/what-is-the-difference-between-zero-inflated-and-hurdle-distributions-models
Saludos
Muchas gracias por la guía.
Saludos
Muy buenas tardes, excelente pagina. Estoy haciendo un estudio de la disminución de de abundancia de una especie de lagartijas. Tengo datos del año 2005, 2006, 2017 y 2018, donde tengo numero de 3 especies de lagartijas. El tema es que en los 2 ultimos años una de las especies que antes habia muchas ya no aparece. tengo dudas sobre si debo hacer una prueba de K-W o un Chi2. Me podrias orientar? gracias
Hola Paula, gracias.
Debido a que tu respuesta es de conteo (numérica no gaussiana) y tienes una variable explicativa de medidas repetidas con más de 2 grupos (el tiempo) podrías utilizar la prueba de Wilcoxon. Aunque tal vez, si tienes más variables explicativas, te podría interesar un modelo generalizado. Revisa nuestro post: https://www.maximaformacion.es/blog-dat/que-modelo-de-regresion-deberia-elegir/
Saludos
Hola, muy buen blog
quería pedirte ayuda y perdón mi ignorancia,soy muy nueva en esto y estoy sumamente perdida
estoy llevando a cabo un proyecto y necesito hacer una test de irritabilidad de una crema corporal (en una escala de 1 a 10) que prueba estaría bien?
gracias
Hola Laura/Ximena?,
no pidas perdón por necesitar ayuda en esto. Lo que tienes que pensar es cuál es tu objetivo o problema a resolver, e identificar las variables que intervienen en su resolución.
Quieres evaluar la irritabilidad de una crema corporal en una escala de 1 a 10, esa es tu respuesta ok, ¿pero en función de qué quieres evaluarla? ¿quieres comparar grupos de intervención? ¿quieres evaluar cómo cambia en el tiempo? ¿o ver su asociación con alguna otra variable? Una vez tengas claro esto, sigue el esquema del post para elegir la prueba adecuada.
Saludos
Hola enhorabuena por el post. Me gustaría saber si me podrías ayudar a escoger la prueba más adecuada analizar mis datos. Mi estudio es de cohortes prospectivo. Quiero comparar si dos grupos , diferenciados por la exposición a un factor de riesgo para presentar un posterior trastorno, obtienen resultados numéricos diferentes en dos tareas, una que usa estímulos sociales y otra que no y también comparar los resultados en función del momento temporal de la evaluación, una se hace a los 6 meses y a la otra a los 12 meses utilizando las mismas tareas y variables en los dos momentos. Mi hipótesis es que el grupo de riesgo obtendrá peores resultados en las dos tareas, pero sobretodo en una de ellas, en comparación con el grupo de bajo riesgo. Por lo tanto las variables independientes son el grupo al que pertenecen (alto o bajo riesgo) y el tipo de tarea ( social o no social) y la variable dependiente la proporción de tiempo en milisegundos que invierten en cada una de las tareas. Espero haberme explicado lo suficientemente bien y que me puedas ayudar, te estaría muy agradecida. Un cordial saludo.
Hola Lidia,
me alegro de que te gustara el post.
– las variables independientes son: el grupo al que pertenecen (alto o bajo riesgo) y el tipo de tarea ( social o no social); creo que te ha faltado el tiempo (a los 6 y 23 meses -espero que incluyas también un pretest para controlar diferencias de base entre los sujetos- )
– la variable dependiente: la proporción de tiempo en milisegundos (numérica) que invierten en cada una de las tareas.
En este caso podrías realizar un ANOVA de 3 factores (porque tienes 3 variables explicativas) y mixto (porque tienes variables tanto de muestras independientes como de muestras relacionadas o medidas repetidas). Lo suyo sería evaluar interacciones. Te quedaría un modelo algo complejo, evaluar una interacción de tercer orden es complejo.
Saludos
De acuerdo muchas gracias por tu aclaración. Si no te importa te voy a hacer otra pregunta ya que me encuentro un poco perdida en estos temas. Si en este mismo estudio, de cohorte prospectivo con una muestra con menos de 30 personas , esta vez solo hubiera dos variables independientes ( grupo y momento temporal) y dos dependientes proporción de respuestas correctas en una tarea y proporción de tiempo , también tendría que usar el ANOVA u otra prueba seria más apta. Por otro lado como pretest ¿Sería adecuada una escala de evaluación del desarrollo, para detectar posibles diferencias de base?. Muchas gracias de antemano y siento haberte molestado de nuevo. Un saludo.
Buenas tardes, tengo una duda, tengo datos de dos grupos, entre estos sanos que incluyen las variables de sexo, edad, peso y estatura y el grupo de enfermos que tiene las mismas variables, en el grupo de enfermos de la misma manera se encuentra subdividido en 3 subgrupos (1, 2 y 3), y lo que quiero comparar entre los dos grupos es la cantidad de una sustancia encontrada en sanos y enfermos, quiero hacer una prueba de t para comparar ambas cantidades de sustancia encontrada en los individuos y pruebas de ANOVA, pero no se si estoy manejando bien mis datos.
Hola Susana,
si quieres analizar todas esas variables explicativas lo mejor será utilizar un modelo de regresión.
Saludos
Hola excelente información.
Quería saber si podría ayudarme en saber que prueba estadística debería utilizar si deseo hacer una investigacion en mi escuela sobre el grado de alcohol de los alumnos
me comentaba el maestro que como me saldrán diferentes grados de alcohol, hombre y mujeres y de diferentes edades, etc, ese tipo de datos requieren cada uno cierta prueba estadística
pero estoy sin saber cual usar
agradeceria su ayuda. Gracias
Hola Fernanda,
lo primero que debes preguntarte es cuál es tu objetivo y qué variables influyen él. Si lo que quieres es comparar la cantidad de alcohol que consumen los alumnos por sexo y según grupos de edad, pues tendrías 1 variable respuesta (consumo de alcohol, categórica) y 2 variables explicativas (sexo y grupo de edad, ambas categóricas). Siguiendo el esquema del post podrías realizar una prueba de independencia Chi-cuadrado para analizar la relación del alcohol con el sexo y otra para el alcohol con el grupo de edad. Existe una técnica más avanzada que te permitiría evaluar las 2 variables explicativas a la vez, y es esta (en R): https://rcompanion.org/handbook/H_06.html
Ya fíjate cuál opción te viene mejor.
Saludos
hola gracias por repsodnerme te agradezco bastante
el maestro respecto a mi pregunta anterior me dijo lo siguiente: en lo que harás puedes hacer tablas de contingencia con la estadística correspondiente.
mi pregunta ahora mi estadística correspondiente en relación a la tabla de contingencias cual seria? espero me puedas ayudar por que ando perdida
Hola Fernanda,
una tabla de contingencia es una tabla de 2×2 para variables categóricas, una variable en las filas y otra en las columnas. Para analizar este tipo de tablas tienes que preguntarte qué tipo de datos tienes (si muestras independientes o muestras relacionadas) y seguir las indicaciones de este post.
– Si quieres comparar 2 o más muestras independientes: puedes utilizar la prueba de independencia Chi-cuadrado o la prueba exacta de Fisher.
– Si quieres comparar 2 muestras relacionadas: utiliza la prueba de McNemar
– Si quieres comparar 3 o más muestras relacionadas: prueba Q de Cochrane
Saludos
Que estadistico utiliza para distribuciones no normales y varianzas desiguales? Alguno disponible en SPSs?
Hola Lis,
¿Un estadístico para qué? el objetivo te indicará la prueba. En principio, como les he comentado, las pruebas paramétricas son relativamente robustas a la falta de normalidad (es decir, esto no te daría un problema demasiado importante), pero sí son sensibles a la falta de homogeneidad de varianza. Cuando no se cumple este último supuesto puedes aplicar correcciones como la de Welch a las pruebas estadísticas. En el caso más avanzado, puedes modelar la varianza explícitamente.
Saludos
Hola Rosana, gracias por el comentario..
¿De que forma se puede modelar la varianza? No lo he encontrado en ningun lado!
Aquí tienes todas las posibilidades en R: https://www.rdocumentation.org/packages/nlme/versions/3.1-145/topics/varClasses
Y aquí algunas explicaciones: https://fukamilab.github.io/BIO202/03-C-heterogeneity.html
saludos
Hola Rosana!! Mil gracias!!!
Mi pregunta: El anova robusto de 1 via para muestras independientes se puede realizar en el SPSS? En ese caso, donde se encuentra?
gracias!
Hola Luisa, ¡gracias a ti por el comentario!
Sobre SPSS, creo que no existe tal opción, pero la verdad es que no lo uso desde hace años.
Saludos
Buenas Rosana, Gracias por tus explicaciones,
En mi caso tengo un problema, estoy haciendo un estudio en el que quiero estudiar como diferentes variables nominales y ordinales afecten a una medida de escala.
Estoy haciendo test no parametricos puesto que la población no sigue una distribucion normal, pero me encuentro que en función de con que variables nominales u ordinales relacioandos con la medida de escala haga el test de Levene tampoco cumple el principio de igualdad de varianzas.
¿Como se puede solucionar esto?
Hola Paco,
como he explicado por aquí, el supuesto de normalidad no es restrictivo salvo graves problemas de ausencia de normalidad (e.g. por la naturaleza de la variable -en variables likert 1-5-) pero el de homogeneidad de varianza sí lo es. En el caso de que te encuentres con este problema puedes aplicar la corrección de Welch para varianzas desiguales. En este post les explico cómo hacerlo para una prueba t de Student de muestras independientes, pero puedes consultar la misma aproximación en otro tipo de pruebas.
Saludos
Hola Rosana,
Buscando por internet llego a este post. La verdad es que es lo mejor que he leído y sobre todo alabar la capacidad de síntesis con la que se ha elaborado el post.
Me planteaba algo sencillo, comparar las notas de EBAU de un colegio A con un colegio B. Mi problema, es que cuando voy a comparar las notas de matemáticas de A contra B es que: el Colegio A presenta a unos 150 alumnos y de ahí le sale una media de 7,2 y el colegio B presenta a unos 20 alumnos y sale una media de 8,9.
La duda es por los tamaños de las muestras, que son muy diferentes y supongo que hay algún sesgo que hace que la comparación no se justa, ¿De qué forma crees que se prodría hacer para que la comparación tuviera sentido?
Muchas gracias.
Hola Carlos, muchas gracias por tus palabras, nos animan a seguir trabajando. Generalmente no es un problema comparar 2 medias cuando los grupos tienen distinto tamaño, sí puede ser un inconveniente si no cumplen con los supuestos de homogeneidad y en algunos casos en el de normalidad (como he explicado). Fíjate entonces cómo se comporta la variabilidad de los grupos.
Los tamaños de muestra desiguales pueden generar:
– desviaciones desiguales entre muestras, lo que significa que no se cumplirá el supuesto de homogeneidad de varianza. Podrías en este caso aplicar la corrección de Welch.
– una pérdida de potencia y por tanto afectar al error tipo I
Donde, exactamente esto comienza a importar no está claro. Keppel (1993) afirma que no parece existir una regla general para un punto de corte mágico. Dicho esto, no necesita grupos equitativos para calcular estadísticas precisas, y la mayoría del software se ajustará a las diferencias (ver https://www.statisticshowto.com/unequal-sample-sizes/).
Aquí tienes algunos post interesantes que discuten esto mismo:
https://www.graphpad.com/support/faq/how-to-compare-two-means-when-the-groups-have-different-standard-deviations/
https://www.theanalysisfactor.com/when-unequal-sample-sizes-are-and-are-not-a-problem-in-anova/
Saludos,
Rosana
Hola! Gracias por ayudar a los que andamos perdidos con la estadística.
Tengo un diseño de dos grupos aleatorios de 40 personas, en uno de los cuales aplico un tratamiento para saber si es efectivo. He pasado un test con puntuaciones discretas y he obtenido una medida pre, otra postratamiento y un seguimiento después de 3 meses. Tengo las medias y las desviaciones típicas y para saber si el tratamiento ha sido efectivo puedo aplicar la t de student comparando las medias postratamiento y después hacer lo mismo con las medias del seguimiento o debería hacer un ANOVA.
Gracias y un saludo
Hola Er,
te respondo lo mismo que hice con Susana anteriormente y con muchos otros, necesitas realizar un ANOVA de 2 factores mixto y evaluar la interacción (porque es lo que te interesa evaluar, si el grupo experimental mejora con el tiempo más que el control). Sería un único modelo para todo el análisis. Luego, si los resultados son significativos deberías utilizar pruebas de comparaciones múltiples y gráficos para interpretar exactamente entre qué tiempos/grupos hay diferencias.
Efectivamente antes deberías realizar descriptivos y analizar supuestos para evaluar si las `pruebas han de ser paramétricas o no.
En R: https://rcompanion.org/rcompanion/d_08a.html
Si necesitas la versión no paramétrica: https://journal.r-project.org/archive/2016/RJ-2016-027/RJ-2016-027.pdf
Aquí tienes un excelente post que discute la importancia de evaluar las interacciones: https://statisticsbyjim.com/regression/interaction-effects/
Aquí tienes una discusión sobre las técnicas de análisis en estos casos: http://support.sas.com/resources/papers/proceedings14/1798-2014.pdf
Aquí una discusión sobre la importancia de considerar las interacciones entre factores: https://statisticsbyjim.com/regression/interaction-effects/
No recomiendo la aproximación que mencionas porque al no incluir la interacción no te permite controlar ni separar los efectos que estás analizando.
Saludos
Hola Rosana,
he llegado a tu post… prácticamente desesperada por terminar mi trabajo sin tener asesoramiento y algo perdida. te cuento: La investigación se enmarcará dentro de lo que yo creo que es un diseño metodológico cuasiexperimental Pretest – Postest con grupo control. La misma prueba se aplicará y evaluará, de forma individual, en todos los sujetos (50 en total). Se dividirá a los sujetos, aleatoriamente, en dos grupos. El primer grupo de sujetos volverá a repetir la misma prueba.Al segundo grupo se le aplicará la prueba introduciendo un cambio. por tanto: V.I.: Presencia del cambio V.D.: Tiempo de respuesta (en milisegundos). ¿cómo debería analizar los datos para saber en primer lugar que los sujetos parten de habilidades similares? ¿cómo debería analizar los datos para saber si el cambio introducido tiene efectos sobre la VD?
¿Estaría correcto el siguiente planteamiento como respuesta? ¿daría respuesta a mis preguntas?
Los datos se expresarán en medias (M) y desviaciones típicas (DT). Una vez comprobada la igualdad de varianzas, se realizarán comparaciones mediante la prueba t para muestras independientes entre las puntuaciones pretest.
Los datos del postest se analizarán utilizando la prueba t de student para muestras relacionadas y poder determinar así las diferencias entre los diferentes grupos.
Te agradeceré infinitamente tu ayuda. Estudié estadistica hace más de 20 años y debí olvidarla por el camino de la vida…
Hola Susana,
es frecuente la «desesperación», demasiado :p.
En tu caso tienes:
-variable respuesta: tiempo de respuesta (en milisegundos, continua)
-variable explicativa: grupo (con o sin el cambio en la prueba o control vs experimental -muestras independientes-) y tiempo (pre y post test -muestras relacionadas-).
Para responder a tus preguntas deberías realizar un ANOVA de 2 factores mixto (con interacción) y -previamente- comprobar los supuestos y descriptivos (por si necesitas realizar correcciones o utilizar pruebas no paramétricas).
Prometo hacer un post sobre el ANOVA mixto en R, es sobre el que más me preguntan, pero por ahora el confinamiento hace que postergue el blog, sorry :p.
Mientras tanto, este material (eso sí, en SPSS) puede interesarte: https://www.discoveringstatistics.com/statistics-hell-p/porus-comparing-means/mixed-designs/
El mismo autor (que recomiendo) tiene un libro en R: https://www.discoveringstatistics.com/books/discovering-statistics-using-r/
Saludos
Hola Rosana,
Felicidades otra vez, por esta guia clara, concisa y breve. Te comento mi duda, en referencia con mi trabajo de màster:
Valoré los 3 parámetros musculares (tono, elasticidad y rigidez) de 6 músculos de una muestra pequeña de (n=6).
En distintas situaciones:
-Pre-Post competición de 2 dias (lo valoré en 2 competiciones)
-Basal dia 1 y basal dia 5
-Valoración pre-competición y valoración control a las 24h.
Quería asegurarme que lo he entendido,
Tendría que hacer:
-Un t-test independiente parar comparar los datos pre-competición y control, y que són grupos independientes?
-Para comparar pre con post, pre dia 1 con pre dia 2…o incluso el basal dia 1 con el basal dia 5, tendría que hacer un t-test paired o un ANOVA y t-test pairwise? o hacer un t-test y luego una comparación múltiples pareadas con un post-hoc? Cual?
Yo estoy trabajando con el software JASP, però creo que se parecen bastant econ el software R, también tengo la opción de hacer una ANOVA de medidas repetidas?
Mi gran duda y lío es que de cada músculo (tengo 6) tengo 3 datos (tono, elasticidad, rigidez). Y es importante como reacciona cada músculo, más que ver los resultados generales independientemente de los músculos, no tiene mucho sentido, a no ser que salga algo muy significativo claro.
Lo valore en 6 chicas, así que imagino que no va a cumplir criterios de normalidad, utilizaría prueba no paramétrica.
Mil gracias sinceras
Un saludo
Hola Cristina,
gracias por tus palabras, nos alegra saber que les ha gustado el post.
Para elegir la técnica tienes que tener en cuenta cuáles son tus variables:
– variables respuestas: 3 parámetros musculares (tono, elasticidad y rigidez)
– variables explicativas: músculo (6 músculos), tiempo (pre vs post) y competición (2 tipos de competición)
No he entendido lo de «Basal dia 1 y basal dia 5», si no forma ya parte de tu variable «tiempo».
También tienes que considerar tu objetivo:
– si quieres evaluar de manera global para todas las variables respuestas si existen diferencias, puedes utilizar un MANOVA (la versión multivariante del ANOVA).
– si quieres evaluar vada respuesta por separado deberías aplicar un ANOVA a cada una de las respuestas. El ANOVA debería ser mixto porque tienes variables de muestras relacionadas (tiempo) y variables de muestras independientes (músculos ¿y competición?), y en este caso si son 3 variables explicativas se dice que es un ANVAO mixto de 3 vías o 3 factores.
Sobretodo es importante el supuesto de homogeneidad de varianza (aunque existen algunas correcciones como la de Welch que te permitirían seguir adelante), el de normalidad no es demasiado relevante porque suelen ser pruebas robustas ante la falta de normalidad (salvo que estés evaluando algo de naturaleza no normal como una variable de likert 1-5).
¡Saludos!
Hola Rosana, estoy muy agradecida por tu respuesta.
Tengo otra duda después des mirarme el ANOVA mixto de 3 factores, y teniendo en cuenta, que hace muchos años que no hago nada de estadística, creo que hay algo que se me escapa…Me explico,
En este estudio es importante evaluar cada variable respuesta por separado, porque no tienen nada que ver una con la otra, a nivel muscular quiero decir y luego de variables explicativas:
-(músculo) necesito saber los valores individuales de cada músculo, porque no tiene relevancia los valores de manera global de los músculos, porque estudio ciclistas y cada músculo tiene si función…
-(competición) es posible que solo utilice datos de 1 competición y no de las dos que tengo, en este caso podria eliminar la variable explicativa competición?
-(tiempo) esto seria lo importante comparar cada variable respuesta por separado en cada músculo pre y post competición, también como decías los valores basal dia 1 y basal dia 5, són otras medidas de la variable tiempo, comparar las variables respuesta del dia 1 con las del dia 5.
Podria hacer en este caso:
-Una prueba t de muestras emparejadas (pre, post) y (basal dia 1 y basal dia 5) ?
o
-ANOVA mixto de 2 factores (porque tengo 2 variables tiempo y músculo) ?
Muchas gracias por tu ayuda, llevo días delante del JASP y lo que me es difícil es trasladar tus claras indicaciones al software 🙂
Muchas gracias Rosana
Hola Rosana y Juán,
Les agradezco si me pueden ayudar:
Formé tres grupos al azar:
Grupo 1: se le dio un tratamiento positivo (alineación a preferencia sensorial)
Grupo 2: se le dio un tratamiento negativo (no alineación a preferencia sensorial)
Grupo 3: se le permitió elegir el tratamiento (el usuario elige según lo que quiera, sin saber si está alineado o no)
Quiero establecer si existen diferencias significativas en la ganancia de aprendizaje (calculada como la diferencia entre la calificación de salida y la calificación de entrada) entre esos grupos.
Hola Andrea,
no entiendo muy bien cómo está formado el tercer grupo, ¿se elige una única vez al comienzo el tratamiento o frente a cada estímulo? según esto te deberías plantear si estás intentando evaluar 2 cuestiones distintas: tratamiento (positivo o negativo) y elección (propia o no). Si tiene sentido para ti evaluar la variable «elección» entonces tendrías realmente 4 grupos, porque el tercero deberías dividirlo en tratamiento positivo y tratamiento negativo «elegido por el propio sujeto».
En todo caso quieres comparar más de 3 grupos y el tiempo (entrada vs salida) podrías utilizar el ANOVA de 2 factores mixto (en algunos casos te podrían indicar el ANCOVA pero creo que no sería mejor opción).
Saludos
Hola, muy interesante la información, quería saber si podrían ayudarme con mi estudio, tengo un diseño experimental con una variable independiente con dos niveles, con entrenamiento y sin entrenamiento. Y dos variables dependientes( que es la puntuación de dos métodos de evaluación). Tengo un grupo de control y un grupo experimental y pretendo medir el efecto del entrenamiento sobre la variable dependiente. Que estadístico usaría? Pensaba en t de student pero creo que no es adecuado. Muchas gracias. Un saludo
Hola Antxon,
depende de cuál es tu objetivo, si quieres medir el efecto de entrenamiento sobre cada respuesta por separado o de manera conjunta. En el primer caso sí podrías usar la prueba t de Student para muestras independientes (control vs experimental), para el segundo caso deberías utilizar el MANOVA. Esto siempre y cuando los descriptivos y análisis de supuestos te indiquen que puedes utilizar pruebas paramétricas.
Saludos
por favor les agradeceria su apoyo profesional, voy a montar un ensayo con tres tratamientos y un testigo para cuantificar la afectacion de bacteriosis en pitahaya, pero no estoy segura si puedo o no aplicar la prueba parametrica t-student. espero su consejo .muchas gracias. solamente tengo correo
Hola :
Por favor les agradecería me ayudes en la siguiente dificultad, voy a montar un ensayo para evaluar tres tramiento y un testigo en una sola parcela para cuantificar la afectacion de bacteriosis en pitahaya,pero no estoy segura si sera correcto aplicar T-student en parcelas no pareadas. Espero su consejo.
Hola Isidra,
no indicas cómo mides tu respuesta «afectación de bacteriosis en pitahaya»: si es sí/no (categórica) o si es número de bacterias o algo similar (numérica); pero ya sabiendo que estás comparando más de 2 grupos, no sería correcto utilizar la prueba t de Student, fíjate en la tabla del post.
Saludos
Hola Rosana. Lo primero de todo muchísimas gracias por este post tan sencillo de entender para los que no controlamos de estadística (como yo). Aun así quería asegurarme de seguir el procedimiento adecuado para el estudio que estoy realizando.
Verás, estoy haciendo un caso práctico de TFG y he cogido un grupo de 4 personas que he dividido en 2 (grupo experimental y grupo control). De esta forma lo que busco es ver el efecto que tiene un tipo de entrenamiento específico, llevado a cabo por el grupo experimental, en la trepa de cuerda (la prueba de los bomberos). El grupo control sin embargo simplemente se dedica a practicar subidas de cuerda durante todo el estudio. He hecho pre y post-test para ver las diferencias en cuanto al tiempo que tardaban en subir los sujetos de cada grupo. Mi objetivo, como he mencionado antes, es comparar las mejoras en el tiempo de trepa de cuerda producidas en el grupo experimental respecto al grupo control (dado que, lo que se buscaba en el estudio es ver si el grupo experimental alcanzaba mayores mejoras en cuanto al tiempo de trepa que el grupo control).
Te agradecería mucho la ayuda, ya que no se exactamente que programa de análisis estadístico utilizar y tampoco se como usar el tamaño de efecto ni el p-valor.
De nuevo, muchas gracias de antemano
Hola Kike, gracias a ti por el comentario.
Lo primero que me gustaría indicarte es que 4 personas (2 en cada grupo) me parece «un poco poco», supongo/espero que al menos hayas tomado muuuuchas observaciones (repeticiones) y aún así sería difícil saber si las mejoras se deben a peculiaridades de «esos/as 2 bomberos/as atletas» que estas entrenando -no sé si me explico-.
Dejando de lado este problema, suponiendo que lo salvas de algún modo, tendrías una respuesta numérica (el tiempo que tarda en subir) y 2 variables explicativas: el grupo (experimental vs control) y el tiempo (pre vs post-test). Sería necesario aplicar un ANOVA mixto (porque tienes 1 factor de muestras dependientes y 1 factor de muestras independientes) con interacción (porque es lo que te interesa evaluar, si el grupo experimental mejora con el tiempo más que el control).
No creo que tus datos cumplan los supuestos estadísticos por lo que optaría por la versión no paramétrica o alguna modificación/transformación.
No obstante, tu mayor problema son los datos en este caso.
Saludos
Hola Rosana,
Gracias por explicar de forma amigable este tema. Quiero preguntarte si me puedes recomendar que estadístico debo aplicar si quiero demostrar que una variable depende de otra, por ejemplo que la concentración de un producto depende del peso de la muestra (contenido de vitamina en un sachet o tableta).
Agradezco inmensamente tu ayuda
Hola Ghissel,
la Estadística difícilmente te pueda «demostrar» que una variable «depende» de otra, por varios motivos.
En general la dependencia (cuál es la variable respuesta y cuál la potencialmente explicativa) la establece el investigador con su conocimiento previo del tema, y para evaluarla debes plantear un experimento específico para ello.
Si, en su lugar, lo que quieres es evaluar la correlación entre variables, ten en cuenta que «la correlación implica asociación, no causalidad. Y a la inversa, la causalidad implica asociación pero no necesariamente correlación». Lee nuestro post ¿Por qué la correlación no implica causalidad?: https://www.maximaformacion.es/blog-dat/correlacion-vs-causalidad/
Y recuerda que «las correlaciones no siempre tienen sentido». Lee nuestro post: Relaciones espurias y variables de confusión: https://www.maximaformacion.es/blog-dat/relaciones-espurias-y-variables-de-confusion/
Una lectura muy interesante al respecto es el libro de Judea Pearl y Dana MacKenzie, «The book of Why»: https://www.amazon.es/Book-Why-Science-Cause-Effect/dp/046509760X
Saludos
Buenos días Rosana,
Te quería plantear una duda de un trabajo que tengo que hacer de caso único: Quiero medir la eficacia de un tratamiento en una única persona, he tomado una medida pre test, 3 medidas durante el tratamiento y otras dos de seguimiento. ¿Qué tipo de análisis estadístico tengo que utilizar para analizar si el cambio ha sido significativo? ¿Se podría hacer o al ser la muestra n=1 no se puede analizar en términos de significación y sólo se puede analizar los datos visualmente? Estoy bastante perdida en el campo de la estadística y agradecería tu ayuda.
Muchas gracias y saludos!
Hola Marta,
¿en una única persona? me parece que no puedes hacer mucho con eso. :p
Saludos
Hola Rosana.
Enhorabuena por este magnífico blog y gracias por tu ayuda en estos días.
Te quería hacer una pregunta. Tengo un experimento con larvas de insectos. Quiero medir distintos parámetros (duración ciclo larvario, peso de pupas, etc.) al alimentarlos con 6 dietas distintas.
Tengo una única fuente de larvas, procedentes de muchos adultos. Imagínate una jaula gigante con 100 adultos , y yo voy recogiendo huevos. Por azar, algunas larvas tan vez sean hermanas, de padre, o de madre, o de los dos, pero no puedo cuantificarlo. Al final tengo más de 10.000 larvitas.
Pruebo 100 larvas con cada uno de los alimentos (6 en total, o sea, utilizo 600 larvas), y empiezo mi experimento a la vez con las distintas dietas: Dieta 1……..Dieta 6.
¿Se puede considerar a cada larva una réplica? ¿O no puedo hablar de réplicas en este caso?
Muchas gracias, un saludo y ánimo
Ana
Hola Ana, gracias por tus felicitaciones.
Interesante y difícil pregunta «el problema de las pseudoréplicas», les debo un post sobre esto, aunque gane detractores :p.
La pseudoreplicación fue un término acuñado por Hurlbert para referirse a «the use of inferential statistics to test for treatment effects with data from experiments where either treatments are not replicated (though samples may be) or replicates are not statistically independent.» Puedes leer más aquí: https://web.ma.utexas.edu/users/mks/statmistakes/pseudorep.html
En tu caso deberías deberías considerar si el efecto de parentesco podría estar afectando tu estudio y qué alternativas puedes tomar, eso léelo en la bibliografía del área mejor.
Me apunto hacer un post sobre el tema por ahora.
Saludos
Buenos días Rosana y Juan, muy resumido, fácil de entender y aplicable el post, ¡muchas gracias!
En mi caso pretendo «demostrar» si un tratamiento es efectivo y este resultado se mantiene a lo largo de un tiempo.
El diseño es un ECA con dos grupos, el experimental y el control.
Tengo 8 variables resultado, todas numéricas continuas.
Se ha medido en 4 momentos: Antes del tratamiento, después del tratamiento, y a los 3 y 6 meses de finalizar el tratamiento.
En este caso si mi objetivos es comparar ambos grupos en esas 8 las variables dependientes, en es esos 4 momentos. ¿Qué prueba sería la más adecuada teniendo en cuenta que tengo 4 momentos?
Muchas gracias de antemano por la ayuda. Un cordial saludo
Hola Marieta,
si quieres analizar cada respuesta por separado debes aplicar un ANOVA mixto de 2 factores (un factor es el tiempo y otro el tratamiento), fíjate en los comentarios de este post que he escrito mucho sobre el tema.
Si lo que quieres es evaluar todas las respuestas de manera conjunta deberás utilizar la versión multivariante del ANOVA que es el MANOVA (también debería ser mixto de 2 factores).
Saludos
Muchas gracias Rosana, Saludos
Buenos días Rosana,
Muy interesante el blog.
En mi caso estoy realizando una investigación en el que analizo el pre-post de una intervención con un grupo control y otro de intervención. La variable a analizar es la fuerza. El análisis que realizaré será el efecto de la intervención en cada grupo por separado (pre-post) y la comparación entre grupos. Por lo tanto, estas son las preguntas:
ANÁLISIS INTER-GRUPOS (muestras independientes):
-Cuando analice la normalidad de la distribución de los datos (Shapiro-Wilk) ¿debo analizar por un lado del grupo control y por el otro del grupo intervención o de todos los participantes juntos?
-Esta prueba la debo realizar con los datos basales (pre-intervención) o debo analizar con las diferencias entre el pre-post (porque el objetivo es la comparación entre grupos) ?
ANÁLISIS INTRA-GRUPOS (muestras dependientes):
Aquí me surgen las mismas dudas que en el análisis inter-grupos:
-¿En los test de Shapiro-Wilk y Levene debo analizar los datos basales o las diferencias del pre-post?
En el caso de que la distribución de los datos sea normal, pero no homogénea (o al revés), ¿debo utilizar pruebas no paramétricas?
Muchas gracias de antemano.
Hola María,
como he mencionado en varios de los comentarios, lo interesante es analizar el efecto del tiempo (pre vs post) y de la intervención (control vs experimental) en conjunto, evaluando la interacción, porque lo interesante sería que el grupo de intervención «mejorara» la fuerza con el tiempo más que el grupo control (o que el grupo control no mejorara). No se deben dividir los análisis por variable explicativa. Entonces, debes realizar un ANOVA mixto de 2 factores, siempre que se cumplan los supuestos o aplicando las correcciones debidas.
La normalidad no es un supuesto muy restrictivo, pero deberías analizarla para cada grupo (4 en tu caso porque es tiempo x intervención) o en los residuos del modelos.
Lo importante es que evalúes la homogeneidad de varianza entre grupos de intervención y en caso de no cumplirse utilices la corrección de Welch u algún otro método.
Las pruebas no paramétricas en algunos casos podrían ayudar a esto último pero son más útiles para lo que realmente fueron creadas, analizar respuestas de distribución libre (es decir, no necesariamente normales).
¡Saludos!
Hola Rosana, estoy realizando un estudio sobre genes en diferentes grupos de pacientes.
Primeramente, quiero comparar cada patología con los pacientes sanos (controles) que forman parte del estudio de tal manera que puede extraer un listado de genes específicos para cada patología, es decir, comparar dos grupos en cada gen. Mi pregunta es que al realizar con R el t test (cabe destacar que mis datos están normalizados) ¿debería realizar antes un test de igualdad de varianzas entre grupos? ¿Mediante que test podría hacerlo?
Por otra parte, al tener muchos pacientes y muchos genes ¿de que me podría servir realizar un análisis de componentes principales? No entiendo muy bien para que funciona y me lo han aconsejado bastante.
Muchas gracias.
Un saludo.
Hola Smh,
No entiendo muy bien cuál es tu variable respuesta pero asumiendo que es correcta la elección de la prueba t de Student para muestras independiente con R, te copio los links de nuestro blog:
1) post: https://www.maximaformacion.es/blog-dat/comparacion-de-2-muestras-con-r/. Aquí te indico las distintas «Prueba de hipótesis para evaluar la homogeneidad de varianza de los datos».
2) vídeo: https://www.maximaformacion.es/blog-dat/como-comparar-medias-con-la-prueba-t/
Supongo que la recomendación que te están haciendo tiene que ver con el enfoque del análisis. Antes se solía analizar individualmente, de uno en uno, los genes. Mientras que ahora se suelen estudiar muchos genes a la vez. Podrías utilizar la versión multivariada de la prueba t de Student, u otra técnica de análisis multivariado como el análisis de componentes principales (PCA).
En este post les explico el PCA y otras técnicas multivariantes: https://www.maximaformacion.es/blog-dat/analisis-multivariado-para-big-data/
Saludos
Hola Rosana , te felicito por el aporte,
Te pido que me aclares algo, tengo una investigación que es de una ONG que capacitan a padres en temas de disciplina a sus hijos, se realizo una encuesta pre y post una intervención educativa sobre el tema (solo un grupo) , como tengo datos pareados y la variable a medir es dicotomica ( correcto, incorrecto) pensé usar McNemar para muestras pareada , pero mi dificultad o mi duda es que esta técnica es para muestras pero en mi caso han tomado a toda la población que esta en el programa, esta bien usar este estadístico o cual debería usar?, gracias
Hola Dey,
estaría bien utilizar la prueba de McNemar porque tú deseas extrapolar los resultados más allá de la muestra que tienes.
No obstante, tienes que tener cuidado, para realmente evaluar los efectos de la intervención deberías tener un grupo control, podría ser que la mejora sea simplemente por el paso del tiempo y eso sin grupo control no lo puedes evaluar.
Saludos
Me parece geial la explicación y la discusión.
Querría aprovechar para pedir una orientación. Quiero saber qué prueba utilizar para valorar si hay diferencia estadística entre un dato categórico y una variable calificada en una escala de 1 a 5. Pienso que podría ser usando la Prueba T de Student asignando una media de 5 a la variable categórica y pensando en una solo cola. La muestra es de 30 individuos
Hola Francisco,
gracias por tus palabras, me alegro de que te haya gustado el post.
Supongo que lo que planteas es comparar una respuesta medida en una escala de 1-5 (ordinal) entre grupos (¿2 o más? ¿a qué te refieres con «un dato categórico»?).
Siempre que tenga sentido aplicar pruebas paramétricas (esto lo debes evaluar), si lo que quieres es comparar 2 grupos independientes, siguiendo la tabla que les mostré en el post, deberías aplicar la prueba U de Mann-Whitney, si lo que quieres es comparar más de 2 grupos independientes utiliza la prueba de Kruskall-Wallis.
Saludos
Hola muy buenas tardes, antes que nada espero te encuentres muy bien, cuidándote mucho durante esta contingencia sanitaria.
Estoy realizando una investigación en la que mis estudiantes son la muestra, aplicando un teste de valores llamado SPV.
Tengo dos muestras independientes grandes de 148 estudiantes, que se reportan de manera normal. Mi pregunta es ¿Qué prueba estadística debo usar?
Gracias y buen día.
Hola Marco,
¡gracias! vamos bien por suerte. Espero que tú también te encuentres bien y cuidándote mucho en estos días complicados.
Por lo que indicas quieres comparar 2 muestras independientes para una respuesta numérica (gaussiana), con lo que deberías aplicar una prueba t de Student para muestras independientes. Previamente revisa los gráficos descriptivos y realiza la prueba de homogeneidad de varianza, este es el supuesto más importante que deben cumplir tus datos. Si las muestras no fueran homogéneas deberías utilizar la corrección de Welch para varianzas no iguales.
Aquí tienes un vídeo: https://www.maximaformacion.es/blog-dat/como-comparar-medias-con-la-prueba-t/
Y aquí el post: https://www.maximaformacion.es/blog-dat/comparacion-de-2-muestras-con-r/
Saludos
Hola Rosana. Me gustaría saber qué prueba debo utilizar para un estudio que estoy realizando: quisiera comparar la incidencia de acidosis respiratoria ( si/ no) en un total de 20 pacientes. Me sería de gran ayuda tu respuesta. Mil gracias y genial Post publicado 😉
Hola María,
¿Podrías especificar mejor tu objetivo? tienes que identificar cuál/es es/son tu/s variable/s respuesta/s y cuál/es tu/s variable/s explicativa/s.
Saludos
Buenas tardes:
Estoy un poco confundido acerca de cómo enfocar mi análisis de datos, lo expongo aquí a ver si alguien me puede ayudar.
Se trata de un proyecto de intervención con medidas pre y post-tratamiento y seguimiento a los 9 meses. El grupo de intervención será pequeño, 6 participantes y el control igual. El objetivo es evaluar si la intervención psicológica produce un aumento de las variables dependientes (estado de ánimo, ansiedad y bienestar). Para medir los cambios intergrupo, había pensado en un ANOVA de dos factores (tiempo y grupo), habiendo 3 niveles en el factor tiempo (pre, post y seguimiento) y 2 en grupo (intervención y control). Para los cambios intragrupo no sé qué sería mejor, si comparaciones t Student o un análisis ANOVA de un factor (tiempo). Antes de esto, claro tendría que comprobar que se cumplen los requisitos para un ANOVA o si no, optar por pruebas no paramétricas. Entiendo que con ANOVA se reduciría el error tipo 1 pero he visto en muchos estudios que se usa t Student en diseños cuasiexperimentales con muestras reducidas. ¿Me podrías aconsejar qué sería mejor en esta situación? ¡Muchísimas gracias por la info!
Hola Jose,
por lo que indicas efectivamente tienes:
– variables respuestas: estado de ánimo, ansiedad y bienestar (asumo numéricas).
– variables explicativas: tiempo (3 niveles: pre, post-test y a los 9 meses) y grupo (con o sin intervención psicológica -control-).
Sería correcto utilizar un ANOVA de 2 factores mixto (un factor es el tiempo -muestras dependientes o medidas repetidas; también llamado intragrupo o intrasujeto- y el otro factor es el grupo -muestras independientes; también llamado Inter-grupo o entre grupo-). Con esto podrías evaluar los cambios del tiempo o del grupo, e incluso los cambios conjuntos porque deberías incluir la interacción. Sería un único modelo para todo el análisis. Luego, si los resultados son significativos deberías utilizar pruebas de comparaciones múltiples y gráficos para interpretar exactamente entre qué tiempos/grupos hay diferencias.
Efectivamente antes deberías realizar descriptivos y analizar supuestos para evaluar si las `pruebas han de ser paramétricas o no.
Lo de usar » t Student en diseños cuasiexperimentales con muestras reducidas» no entiendo muy bien a qué te refieres, pásame el link o la cita.
Saludos
Hola, este post está genial y me está siendo de mucha utilidad.
En el caso que tenga muchas muestras ambientales (pH, conductividad, etc) de diferentes sedimentos de una misma laguna, ¿cuál análisis estadístico es más adequado, ANOVA?
Gracias
Hola Marian,
¡gracias! dependerá también de tus objetivos. Si quieres evaluar la respuesta ambiental conjunta podrías utilizar un MANOVA, si quieres evaluar cada respuesta (numérica) por separado elegirás entre pruebas t de Student y ANOVA según el número de muestras (2 o más de 2, respectivamente). Siempre evaluando previamente los gráficos descriptivos y los supuestos estadísticos (sobretodo el de homogeneidad de varianza) y teniendo en cuenta la alternativa no paramétrica y robusta a estas pruebas.
Saludos
Hola Rosana, te planteo mi sistema. A 4 accesiones de plantas (genotipos) cultivadas en condiciones ambientales (a campo) le medí variables bioquímicas en hoja durante 28 días. Las mediciones las hice a intervalos de 7 días. Para analizar estos datos utilice un modelo de ANOVA a dos factores (Genotipo y días de medición), cada factor posee 4 niveles (4 genotipos y 4 días de toma de muestra, 7,14,21 y 28). Analice las interacciones entre factores y el modelo me dio como resultado que estos interaccionan, luego hice un pos test y analice la mejor combinación entre ambos factores. Mi duda radica en que no se si el análisis que realicé fue correcto ya que uno de los factores en una unidad de tiempo y este es una variable continua. El otro tipo de análisis que se me ocurre es hacer un ANCOVA y usar los días de medición como CO-VARIABLE. Quisiera consultarte cual es la estrategia de análisis que más se adecua a mi modelo experimental.
Desde ya muchas gracias.
Saludos.
Juan Manuel.
Hola Juan Manuel,
Por lo que cuentas, si realizaste un ANOVA de 2 factores mixto (1 factor de medidas repetidas o muestras dependientes -el tiempo- y otro factor de muestras independientes – el genotipo-), estaría bien. Digo que «estaría bien» porque recuerda que con los descriptivos y análisis de los supuestos podrías pensar si necesitas o no otro tipo de pruebas (e.g. no paramétricas).
¿El tiempo como continuo o categórico? ¿ANOVA o ANCOVA? «depende» del objetivo, pero me inclinaría a decir categórica en este caso porque son pocas muestras (4 tiempos -regla tácita-).
Saludos
Algunas referencias de interés:
https://www.researchgate.net/publication/6836107_Comparing_groups_in_a_before-after_design_When_t_test_and_ANCOVA_produce_different_results
https://www.theanalysisfactor.com/specify-predictor-categorical-or-continuous/
Hola, Rossana, excelente explicación para las personas que no somos expertas en estadista. He realizado un experimento para saber a que variedad de mi cultivo (Variedad 1, Variedad 2, Variedad 3, Variedad 4) le afecta más el ataque de un hongo especifico empleando el control sin hongo, y el tratamiento inoculando el hongo, medí también 3 variables respuesta (altura, largo de entrenudos y contenido de clorofila), mi pregunta es ¿Se emplea un ANOVA, por cada variable? o ¿MANOVA?
Hola Eleanor,
gracias por tu comentario. Mi respuesta es «depende», depende de tu objetivo. El MANOVA te permite evaluar si existen diferencias en el comportamiento general considerando las 3 variables respuesta, mientras que el ANOVA de cada una no considerará el comportamiento del resto de variables. Si tuviera que elegir comenzaría por el MANOVA, que serí de 2 vías porque tienes el cultivo (4 grupos) y el tratamiento (2 grupos, con y sin).
Saludos
muy buenas, y muchas gracias por el artículo me está siendo ded mucha ayuda
estoy realizando un proyecto en el que tratamos de comprobar si es significativa la influencia del nivel educativo en el rendimiento cognitivo de enfermos de Alzheimer. Para ello una vez confirmado el diagnóstico de los sujetos procedemos a emplear cuatro instrumentos. Obtenemos una puntuación por instrumento y grupo. Podría saber si los resultados son significativos realizando únicamente un ANOVA de un factor o es necesario o más correcto que también realice uuna T ded STUDEDNT comparando los resultados obtenidos en cada grupo por de cada uno de los instrtumentos (4 t de student).
Muchas gracias!!
Hola Ali,
por lo que entiendo tu variable respuesta es el rendimiento cognitiva (asumiré que es numérica) y tus variables explicativas son el instrumento (4 tipos) ¿y el grupo (con o sin Alzheimer)?
Si es así deberías utilizar un ANOVA de 2 factores, un factor es el instrumento y otro el grupo, incluyendo su interacción, y posteriormente si el resultado del ANOVA es significativo (alguna muestra es significativamente distinta al resto), entonces sí deberías realizar pruebas de comparaciones múltiple post hoc (para evaluar entre qué muestras específicamente existen diferencias significativas). Recuerda que las comparaciones múltiples post hoc corrigen el nivel de significación alfa para las comparaciones, es decir, no es usar una t de Student «cualquiera».
Saludos
Hola! quisiera saber que metodo estadistico debo aplicar al estudio de comparación entre dos técnicas diagnosticas para la detección de lesiones en cráneo.
en caso de que no conozca previamente si estas lesiones existen o no. y si utilizo mas de un observador par ambas técnicas.
saludos
Hola Victoria,
si tu variable respuesta es el número de lesiones en cráneo (seguramente ordinal o numérica no gaussiana) y quieres comparar 2 técnicas diagnósticas (2 grupos independientes) entonces siguiendo el esquema que les enseñé deberías aplicar la prueba U de Mann-Whitney.
Habría que verificar qué tanto «problema» puedes tener con los ceros (existen estadísticas específicas zero-inflated) y si utilizas un observador para ambas técnicas deberías incluir esta información «por sujeto» (ANOVA mixto porque tendrías la variable explicativa técnica y la variable explicativa – para controlar- sujeto).
Saludos
Lo primero de todo muchas gracias por la información, he aclarado muchos conceptos.
Pero me surge una duda.
Realizo un estudio en el que comparo los datos de dos muestras relacionadas, aplicando un pretest y un postest con una muestra de más de 100 personas.
El caso es que a la hora de comprobar la normalidad de la muestra, me sale que el pretest sigue una distribución no normal (0,09), pero el postest si que sigue una distribución normal (0,200). he probado a hacer la prueba de normalidad en la diferencia (pretest – postest) y según kolmogorov sigue una distribución normal (0,200)
¿Que prueba debería hacer? unos me dicen wilkoxon aunque yo creo que t student
si pudieran ayudarme se lo agradecería de verdad.
Un saludo a todos jaja y gracias de antemano
Hola Jorge,
en varios comentarios de este post se los he indicado. Realmente el supuesto de normalidad no es tan restrictivo, sí lo es el de homogeneidad de varianza. Por lo tanto, a no ser que la naturaleza de la variable te indique que no tiene sentido aplicar un t test puedes hacerlo. ¿Cuando no tendría mucho sentido? si estás utilizando una escala de likert 1-5, o usas una variable con distribución muy asimétrica (como el número de muertos, etc.).
Existe también la posibilidad de transformar la variable respuesta, pero no suelo recomendarlo porque la interpretación de los datos post-transformación podría ser confusa.
Saludos
Hola, Rosana. Felicitaciones y muchas gracias por esta información.
Tengo una pregunta que hacerte. Tengo planteado un experimento (aún no lo he realizado) con tres factores (tipo de sustrato, tipo de hongo y concentración del hongo). Cada factor tiene tres niveles a evaluar. Sustrato: sustrato 1, sustrato 2 y sustrato 1 y 2 combinados). Tipo de hongo: hongo 1, hongo 2 y hongos 1 y 2 combinados. Concentración del hongo: concentración 1, concentración 2 y concentración 3. Me interesa saber cuál es el mejor sustrato con el mejor hongo y la mejor concentración. Entonces debo evaluar los factores simultáneamente y determinar también las interacciones entre ellos.
Las variables respuesta que quiero evaluar son dos: porcentaje de insectos vivos y peso de los insectos.
Mis preguntas son:
Cuántas repeticiones mínimo debería tener en cada combinación de niveles de los factores de diseño? (para que sea suficiente una vez se calculen los grados de libertad)
Pienso que el análisis a realizar podría ser un ANOVA de tres vías, si es paramétrico. R tiene la opción de hacer una ANOVA de tres vías?
SI no se cumplen los supuestos, cuál sería la prueba estadística equivalente al ANOVA de tres vías, en no paramétrico?
Te agradezco mucho tu ayuda!
Saludos,
Amanda
Hola Amanda,
tal vez podrías estudiar el tamaño muestral según un análisis de potencia estadística:
https://www.maximaformacion.es/blog-dat/aumenta-la-potencia-estadistica-de-tus-investigaciones/
https://www.maximaformacion.es/blog-dat/tamano-muestral-y-potencia-estadistica/
En el caso de que los datos estén anidados sería mejor utilizar un modelo mixto (o modelo jerárquico o multinivel).
El mejor libro al respecto en ecología es: https://www.springer.com/gp/book/9780387874579
Saludos
Hola Rosana, estoy realizando un estudio con variables cuantitativas de pretest y postest, hice la prueba de normalidad en ellas, el postest me sale normal y el pretest anormal, si quiero comparar ambas variables para ver si la diferencia entre ellos es significativa después del tratamiento, que prueba utilizo para éste fin, una paramétrica o una no paramétrica, y cuál de ellas??
Ojalá puedas orientarme con tu experiencia.
Saludos.
Hola Gutu,
el supuesto de normalidad no es demasiado restrictivo, pero depende de la naturaleza de tus variables. Por ejemplo, si tu variable respuesta es una escala de 0-10 aunque la prueba diga que es normal, considera pruebas no paramétricas. Y, en el otro caso, si tu variable es numérica continua y la prueba indica que no es normal pero en los gráficos ves que el incumplimiento no es demasiado grande, puedes utilizar pruebas paramétricas.
¡Saludos!
Hola, enhorabuena por el artículo.Es de gran ayuda para la gente que no somos ni economitas ni matemáticos.
Tengo que hacer un trabajo sanitario a ver si me podeis ayudar.
Tengo que comprobar la eficacia al aplicar un tratamiento de pens en 60 personas y luego ver como si dentro de esa mejora ha influido si han tomado medicación o no. Para saber si ha sido eficaz el tratamiento he hecho t student y ha sido >30, pero para la segunta también lo debo aplicar???
muchas gracias.
Hola Erika, perdona pero no entiendo tu pregunta. ¿Cuál es tu variable respuesta? ¿Cuáles son tus variables explicativas? y ¿Cómo se miden (son variables numéricas o categóricas)?
Saludos
Buenos dias Rosana!
Antes de nada agradecerte la ayuda que nos estas dando de manera altruista a muchos que no se nos da muy bien la estadística. Mi pro lrma esque ya no sé que analisis utilizar para comprobar la normalidad y homogeneidad de mi muestra para saber si tengo que usar pruebas parametricas o no parametricas en los restantes análisis…
Mi diseño es cuasiexperimental pre/postest con grupo de control no equivalente con una muestra de 64 escolares de 6° de Primaria(11años). Los grupos control y experimental seran elegidos aleatoriamente de dos colegios distintos y tendran normo y exceso peso porq lo q quiero hacer es reducir el sesgo hacia la obesidad atraves de una intervencion, pero las particulares de la muestra me esta costando saber como conprobarlas.
Muchas gracias de nuevo y cuidaros mucho para sobrepasar la situación de emergencia que estamos pasando. Un saludo desde Galicia.
Buenos días Patricia,
gracias por tu comentario y mucho ánimo también para ti en esta situación tan difícil que enfrentamos.
¿Entonces tu variable respuesta es número de alumnos con peso normal o exceso de peso? Si es así, no se trata de variables numéricas por lo que no deberías comprobar la normalidad.
Si en cambio la variable respuesta es el valor IMC (no sus categorías), en ese caso sí deberías evaluar normalidad y homogeneidad de varianza (sobretodo esta última es la más restrictiva).
Entiendo que tus variables explicativas serían grupo (control vs experimental) y tiempo (pre y postes).
Saludos
Mis variables dependientes son medir antes y despues de la intervencion (v.i.): la actitud hacia la gente obesa, la empatia y la conducta prosocial todo con test tipo likert. El problema esq no se que analisis hacer para comprobar la homogeneidad y normalidad de la muestra. Los grupos control (una aula) y experimental (otra aula) de dos centros educativos distintos.
Vale, Patricia. Si tus variables respuesta son de tipo likert no necesitas comprobar la normalidad, no serán normales.
Ve directamente a las pruebas no paramétricas.
Lo ideal sería comparar (cada) variable respuesta según el grupo (control vs experimental) y el tiempo (pre y post-test), Y SU INTERACCIÓN, con la versión NO paramétrica del ANOVA de 2 factores con interaccción. Aquí tienes las opciones en R: https://journal.r-project.org/archive/2016/RJ-2016-027/RJ-2016-027.pdf
También podrías analizar todas las variables respuestas de manera conjunta (puede ocurrir que cada variable aislada no presente diferencias significativas, pero sí en conjunto encuentres un patrón). Para eso utilizaría la versión no paramétrica del MANOVA de 2 factores: ADONIS con interacción (http://r-sig-ecology.471788.n2.nabble.com/2-way-adonis-PERMANOVA-incl-interaction-how-to-test-for-main-effects-td7580216.html#a7580225).
Saludos
Buenas. Permite hacerte una consulta. Tengo un pre experimento con un pre y pos test. Mi variable independiente (sistema web) y variable dependiente (proceso – Tiempo). He tomado lo tiempos antes de aplicar el sistema web y después de aplicar el sistema web.
He utilizado la T-student para dos muestras relacionadas para constrastar la hipotesis. Pero como puedo obtener la correlacion de las dos variables (independiente V,nominal (no,si) vs la dependiente Numerico horas )?. El que me da de analizar los datos de las dos muestras (antes y después) es lo correcto?
Saludos.
Hola Oscar, si entiendo bien tu problema, tienes una variable respuesta numérica continua (proceso-tiempo) que quieres comparar entre 2 grupos experimentales (sistema web: sí o no; muestras independientes) y en 2 tiempos (pre y post test; muestras relacionadas). Entonces, deberías realizar un ANOVA de 2 factores mixto o las versiones no paramétricas/robustas en caso de que se incumplan algunos de sus supuestos. Puedes leer los comentarios previos para obtener más información. Respecto a la correlación, entiendo que quieres medir la fuerza de la relación entre tus variables. En ese caso, como tienes más de 2 variables, deberías utilizar estadísticos como el eta cuadrado que se obtienen de las tablas ANOVA. Así podrías obtener la importancia de cada variable explicativa (grupo y tiempo) sobre la respuesta.
Saludos
Hola! Enhorabuena por vuestro blog y muchas gracias por estas explicaciones tan detalladas. Después de leer esta entrada, os quería hacer algunas preguntas sobre mi estudio.
Es un estudio con 3 condiciones en el que tengo una n=145 con ~ 32 mujeres y ~ 15 hombres por condición. Las variables que más me interesan son cuantitativas de 0-100 y se toman 9 veces a lo largo del estudio, aunque también tengo algunas ordinales pre que me interesa considerar como variables de control. Con este planteamiento, tengo las siguientes dudas:
1. ¿ Se tiene que mirar la normalidad y la homogeneidad de las variables ordinales? De ser así, ¿cómo se haría?
2. He descubierto que, en algunas variables, tengo algunas puntuaciones atípicas, con z> |2.5| y z>|3|. Dado que mi n> 80, entiendo que sólo debo atender a los de z>|3|. ¿Qué debería hacer con estas puntuaciones?
3. En las variables de medidas repetidas, no se cumple el supuesto de normalidad ni con k-S ni con Shapiro (todas p 0.05 en todos los casos, pero si lo pongo por condición, la mayoría de variables NO cumplen este supuesto. En un principio, había pensado en usar ANOVA de medidas repetidas y ANCOVAS (para comparar una de las medidas entre las tres condiciones) , pero teniendo en cuenta los datos de normalidad y homogeneidad, entiendo que tengo que usar pruebas No paramétricas. ¿Me podríais orientar sobre cuáles serían los equivalentes a estas pruebas en versión no paramétrica o dónde podría leer acerca de ello? Ya que sólo conozco kruskal-wallis, y no veo que SPSS me permita hacer alternativas no paramétricas al ANCOVA por ejemplo (no me importa aprender R si es necesario, pero sí saber qué pruebas necesitaría).
Muchas gracias!!
Hola Luz, gracias por tu comentario.
Por lo que leo tienes varias variables respuestas numéricas (0-100), y como variables explicativas: grupo (3 condiciones), sexo (2) y tiempo (9 mediciones).
La normalidad se debe evaluar para la variable respuesta en cada grupo de análisis. Cuando tienes varios grupos, múltiples variables explicativas, esto se realiza de manera más sencilla a posteriori, analizando los residuos del análisis. El supuesto de normalidad no es demasiado restrictivo, sí lo es el de homogeneidad de varianza, compruébalo.
Sobre los valores atípicos, en este mismo post te recomiendo utilizar pruebas robustas. Pero siempre describe y revisa tus outliers para que comprendas a qué se deben y cómo actuar (pueden ser erratas, por ejemplo).
Mi recomendación es que utilices el sexo en los descriptivos y solo los consideres en análisis posteriores si ves que incide mucho en la respuesta.
Como análisis global, que tenga en cuenta el grupo y el tiempo (con su interacción), para datos con outliers, te recomiendo utilizar la versión robusta del ANOVA de 2 vías (un análisis para cada variable respuesta). Aquí tienes el procedimiento a seguir en R: https://rcompanion.org/rcompanion/d_08a.html
Si para alguna variable respuesta no tienes problemas de outliers, o tu variable respuesta es ordinal, puedes utilizar la versión no paramétrica del ANOVA de 2 vías que mencioné en el comentario anterior, tienes aquí las opciones en R: https://journal.r-project.org/archive/2016/RJ-2016-027/RJ-2016-027.pdf
Saludos
Muchísimas gracias Rosana, estaba un poco perdida con estas dudas que te planteaba. Como te comentaba, cuando evalúo la homogeneidad en función de la condición experimental, los resultados apuntan a que no se cumple. Pero con las alternativas que me dejas de estadísticos, seguro que puedo avanzar.
Revisaré todo lo que me has comentado en la respuesta. Muchas gracias de nuevo!
Buenos días, en primer lugar enhorabuena por el artículo, ya que a los «analfabetos» estadísticos, como es mi caso, nos viene genial. Aún así, tengo unas dudas que le planteo. Tengo una muestra de 90 personas, a las que le paso un pre test (cuestionario con respuesta en escala Likert). Posteriormente aplico un programa de intervención durante «x » semanas y después vuelvo a aplicar el mismo cuestionario. Ahora bien, me surgen dudas:
– Puedo aplicar el mismo cuestionario antes y después.
– Qué técnicas estadísticas puedo realizar. A mi se me ocurren las siguientes, pero no estoy seguro en su validez. Había pensado sacar tablas con cada cuestionario y cada items del cuestionario analizando las frecuencias y porcentaje de los que habían contestado, por ejemplo, «Totalmente de acuerdo». Es decir, , de la pregunta 1 del pre test tendría por ejemplo que el 40% ha contestado «totalmente de acuerdo» y esa misma pregunta en el post test es dada por el 60%. ¿Pero estos dos datos porcentuales cómo se pueden comparar estadísticamente? ¿o no es posible al no haber más de una muestra y sólo queda una interpretación banal basada en la percepción de que si ha aumentado o no el porcentaje?
– Por otro lado, si en el cuestionario preguntase el sexo, había pensado relacionar la variable sexo con cada items del post test viendo a través del valor X2 (el 2 es al cuadrado) si hay una relación positiva o no (sacando el coeficiente de contingencia). ¿esto estaría bien? ¿Y chi cuadrado se podría usar?
espero haberme explicado lo suficiente.
Un cordial saludo
Hola Pepe, me alegro de que te haya gustado el post.
Supongo que tu objetivo es evaluar si tu intervención ha mejorado cierta respuesta en los sujetos. En tal caso, para asegurarte de que las mejoras se deben a tu intervención y no a otros factores, debes tener un grupo de tratamiento y también un grupo control (un grupo de sujetos a los que les mides la misma respuesta, en los mismos tiempos, pero sin haberles realizado ninguna intervención, por ejemplo). Para leer sobre la importancia de un grupo control puedes ver este link: https://es.wikipedia.org/wiki/Grupo_de_control, para tener una idea de los distintos tipos de grupo control que puedes emplear visita: https://www.statisticshowto.datasciencecentral.com/control-group/
Si sigues mi recomendación entonces tendrías:
– 1 variable respuesta categórica ordinal (escala de likert)
– 3 variables explicativas: 1) el grupo (tratamiento vs control, que son muestras independientes), 2) el tiempo (pre y post-test, que son muestras relacionadas) y 3) el sexo (muestras independientes).
Mi recomendación es que analices el efecto de grupo y tiempo de manera conjunta, evaluando si puede existir una interacción entre ellos. Aquí tienes un excelente post que discute la importancia de evaluar las interacciones: https://statisticsbyjim.com/regression/interaction-effects/
Como tu respuesta es ordinal deberías utilizar la versión no paramétrica del ANOVA de 2 (o 3) vías (la variable sexo la podrías incluir también en estos análisis si lo deseas). Aquí tienes algunos ejemplos en R: https://journal.r-project.org/archive/2016/RJ-2016-027/RJ-2016-027.pdf
Espero que esta información te sea de ayuda.
Saludos
buenas noches, muchas gracias por este resumen tan fantástico, me parece esquemático y senzillo. Estoy un poco liada haciendo un trabajo, a ver si me puedes ayudar. Voy a hacer un estudio con un diseño cuasi-experimental pre postest y seguimiento a los 3 y 6 meses sobre un programa educativo. Tendré seis grupos, todos ellos controles. Mi idea de análisis estadístico es esta:
En el análisis de datos se efectuará una descripción de las características de la muestra, a través de un análisis descriptivo en función del tipo de variable. En las variables cuantitativas se utilizará media y desviación estándar en el caso de seguir una distribución normal, o mediante mediana y rango intercuartílico para el caso de distribuciones no normales; así como frecuencias y porcentajes para las variables cualitativas. Para comparar las medias de las variables dependientes intragrupo pre-test, post-test y a los 3 y 6 meses de acabar la intervención se utilizará la prueba T de Student para datos apareados o test de Wilcoxon, según corresponda. Estarán acompañadas del tamaño del efecto d de Cohen y para interpretarlas se usarán: valores de 0 a 0,2 para tamaño del efecto pequeño, valores próximos a 0.50 para tamaño mediano y valores cercanos a 0.80 para tamaño del efecto grande. El análisis de los resultados se realizará con un nivel de significación estadística del 95% (p<0,05).
He realizado un análisis descriptivo de las variables, un análisis de comparación de medias pre post en un mismo grupo con medias repetidas y el tamaño del efecto. ¿Está bien planteado?
Me quedaría el análisis multivariante entre las variables de la muestra y las variables objeto estudio. ¿Cómo se haría?
Muchas gracias y saludos
Hola Rines, me alegro de que el post te haya gustado. Si te he entendido bien, quieres comparar 6 grupos (espero que alguno de ellos sea tratamiento, porque todos control no tendría mucho sentido) para 4 tiempos (pre, post, 3 meses y 6 meses después de la intervención). No sé cómo mides la variable respuesta pero si es numérica lo que deberás hacer luego de los descriptivos es un ANOVA de 2 factores (o variables explicativas): un factor es el grupo y el otro factor es el tiempo. Deberás analizar la posible interacción entre estos factores a la hora de explicar la respuesta.
No he entendido bien qué quieres decir con el «análisis multivariante entre las variables de la muestra y las variables objeto estudio», ¿cuál es tu objetivo aquí?
Saludos
Tengo una muestra de 100 sujetos y como hago una intervención educativa y los grupos como máximo pueden ser de 20 personas, los divido en 6 grupos a los que a todos les hago la misma intervención. A los grupo les hago un pre postest y seguimiento a los 3 y 6 meses. Las variables que mido son cuantitativas. ¿Tengo que realiza una prueba t Student/wilcoxon o una ANOVA/Friedman?
No me queda claro si comparo 2 grupos relacionados o comparo 3 o más grupos relacionados.
Gracias
Hola Aines,
lo ideal sería que tuvieras un grupo que oficie como control, al cual no le apliques la intervención pero se encuentre en condiciones generales similares al resto. Esto te permitiría controlar diferencias entre tiempo que no se deban a la intervención. Si no tienes un control, las diferencias en el tiempo podrían deberse a otros factores que no sean la intervención, es decir, no podrías evaluar o comprobar la eficacia de la intervención.
Si haces como te digo, agregar un grupo control, vuelvo a mencionarte que tienes 2 variables explicativas: el grupo y el tiempo. Por lo cual, tendrías que tener a ambas en cuenta en el análisis, deberías aplicar un ANOVA de 2 factores (un factor de muestras independientes que son los grupos y un factor de muestras relacionadas que son los tiempos). Las técnicas que menciono en este post son para 1 única variable explicativa, no te servirían en este caso.
Saludos
Mi último objetivo es el siguiente: Explorar la relación entre las características sociodemográficas de la muestra y las variables objetos de estudio antes, después, a los tres y a los seis meses de la intervención.
¿Tengo que utilizar la prueba chi cuadrado para comparar las variables de estudio?
Aquí te recomiendo que nuevamente incluyas un grupo control.
En este caso, si tu variable sociodemográfica es numérica (e.g. la edad), el procedimiento sería el mismo que te describí anteriormente, un ANOVA de 2 factores.
En el caso de que tu variable sociodemográfica sea categórica (e.g. sexo), podrías aplicar la prueba de Cochran-Mantel-Haenszel: http://www.biostathandbook.com/cmh.html
Saludos
Hola,
Tengo dudas sobre que prueba estadísticas utilizar para cada uno de estos supuestos:
-Confirmar que las nuevas tecnologías son una herramienta de violencia psicológica en jóvenes y adultos entre 20-30 años
-Verificar que la comunicación electrónica en particular ha incrementado la violencia psicológica en las parejas, a través del control que se realiza a través de ésta.
Gracias.
Saludos,
Hola Nerea,
¿cómo vas a medir esas variables? ¿cuántos grupos tienes y cómo son? Las pruebas que selecciones dependerán de cómo las midas las variables (numéricas o categóricas), cuántos grupos tienes (2 o más de 2) y cómo son las muestras (independientes o relacionadas).
Saludos
Estimados, que gran aporte los felicito y les ody las gracias por compartir sus conocimientos, me han ayudado a refrescar temas que aprendi en la universidad y que nunca pense tener que volver a utilizar, pero actualmente me encuentro en un proyecto que me tiene loco, no he podido determinar el test estadístico adecuado para mi proyecto.
El objetivo de mi investigación es estudiar el tipo de fallas relacionadas con el suministro de electricidad, y su correlación con la zona afectada, para ello cuento con 1500 datos del tiempos de reposición del suminsitro eléctrico, distribuidos en 10 tipos diferentes de fallas, para tres empresas distribuidoras de electricidad en 20 zonas geográficas, según la tabla resumida que adjunto como ejemplo.
Id_Falla Empresa Suministro Zona_Afectada Tipo_de_Falla Tiempo_Recup_Suministro [hrs]
1 E_dist I Falla7 23.70
2 E_dist III Falla4 87.47
3 E_dist X Falla8 34.95
4 E_dist V Falla4 54.67
5 E_dist VI Falla1 10.70
6 E_dist XVIII Falla7 50.85
7 E_dist XX Falla1 10.27
8 E_dist VII Falla5 34.55
9 E_dist X Falla5 21.92
10 E_dist XII Falla7 20.28
11 C_dist IX Falla8 13.08
12 T_dist XX Falla3 17.43
13 C_dist X Falla5 10.07
14 C_dist XIV Falla1 18.23
15 E_dist VI Falla3 8.57
16 T_dist IX Falla9 14.25
17 T_dist III Falla1 7.03
18 C_dist X Falla10 8.12
19 T_dist VI Falla6 11.03
20 E_dist VII Falla6 8.42
21 E_dist IX Falla9 20.83
22 C_dist VII Falla7 38.87
23 E_dist XI Falla8 15.97
24 T_dist VIII Falla2 38.42
La verdad amigos, no sé por donde empezar, se que mis variables son del tipo Cuantitativa Continua, Cualitativas Ordinale y Nominales, pero topo en poder aplicar el test correcto.
por favor me pueden guiar para aplicar el método o test correcto.
Un gran Abrazo desde Chile.
Hola Mariano, los datos espacio-temporales tienen una auto-correlación especial, los valores más cercanos en el espacio y/o en el tiempo serán más parecidos entre sí que los valores tomados más lejos en el espacio y/o tiempo. Las pruebas de inferencia estadística asumen independencia de las observaciones, por lo cual no sería adecuado su uso. Te recomiendo que mires modelos mixtos donde puedas considerar el anidamiento/correlación de manera explícita.
Saludos
Estimada Roxana, muchas gracias por la pronta respuesta y sugerencia, la cual aplicare a cabalidad.
Saludos y muchas gracias nuevamente.
Estimados, que gran aporte los felicito y les ody las gracias por compartir sus conocimientos, me han ayudado a refrescar temas que aprendi en la universidad y que nunca pense tener que volver a utilizar, pero actualmente me encuentro en un proyecto que me tiene loco, no he podido determinar el test estadístico adecuado para mi proyecto.
El objetivo de mi investigación es estudiar el tipo de fallas relacionadas con el suministro de electricidad, y su correlación con la zona afectada, para ello cuento con 1500 datos del tiempos de reposición del suminsitro eléctrico, distribuidos en 10 tipos diferentes de fallas, para tres empresas distribuidoras de electricidad en 20 zonas geográficas, según la tabla resumida que adjunto como ejemplo.
Id_Falla Empresa Suministro Zona_Afectada Tipo_de_Falla Tiempo_Recup_Suministro [hrs]
1 E_dist I Falla7 23.70
2 E_dist III Falla4 87.47
3 E_dist X Falla8 34.95
4 E_dist V Falla4 54.67
5 E_dist VI Falla1 10.70
6 E_dist XVIII Falla7 50.85
7 E_dist XX Falla1 10.27
8 E_dist VII Falla5 34.55
9 E_dist X Falla5 21.92
10 E_dist XII Falla7 20.28
11 C_dist IX Falla8 13.08
12 T_dist XX Falla3 17.43
13 C_dist X Falla5 10.07
14 C_dist XIV Falla1 18.23
15 E_dist VI Falla3 8.57
16 T_dist IX Falla9 14.25
17 T_dist III Falla1 7.03
18 C_dist X Falla10 8.12
19 T_dist VI Falla6 11.03
20 E_dist VII Falla6 8.42
21 E_dist IX Falla9 20.83
22 C_dist VII Falla7 38.87
23 E_dist XI Falla8 15.97
24 T_dist VIII Falla2 38.42
La verdad amigos, no sé por donde empezar, se que mis variables son del tipo Cuantitativa Continua, Cualitativas Ordinale y Nominales, pero topo en poder aplicar el test correcto.
por favor me pueden guiar para aplicar el método o test correcto.
Un gran Abrazo desde Chile.
Gracias por la explicación, esto es un tema complejo para los que apenas estamos conociéndolo, pero ustedes gracias a este articulo lo hacen ver mas sencillo, muchas gracias por su trabajo!!
Wow, ¡Muchas gracias a ti por el comentario Karla! Nos da ánimo para seguir difundiendo este tipo de post. Saludos
Buenos días, me ha encantado la publicación!
Me gustaría preguntar una duda que tengo. Estoy realizando un trabajo y no sé qué test estadístico tengo que usar. Quiero estudiar si el empleo de tres tipos de medicamentos (A/B/A+B) durante el ingreso por una patología en concreta, influye de manera positiva o no en la evolución de dicha enfermedad (días de ingreso, mortalidad, aparición de complicaciones, etc). En otra parte del estudio he empleado la regresión logística binaria porque solo empleaba dos variables dicotómicas (empleo de medicamento sí/no), pero este no es el caso y no sé qué test es el más apropiado. Estoy usando el programa SPSS (v15.0), cualquier ayuda me serviría muchísimo.
Muchas gracias. Un saludo.
Hola Paula, ¡gracias!
Si tu objetivo es comparar 3 grupos independientes (tratamientos A/B/A+B) para ciertas respuestas (días de ingreso, mortalidad, aparición de complicaciones, etc.), debes mirar la tabla del post y pararte en Objetivo>Comparar 3 o más grupos independientes. Según el tipo de variable que desees evaluar (si es numérica o categórica/nominal) debes elegir entre las 4 columnas que se detallan.
Por ejemplo, la mortalidad supongo que está medida en vive o no, es nominal binaria, ve a la última columna «nominal binaria»: prueba de independencia Chi-cuadrado o la de Fisher.
Para los días de ingreso, que es numérica pero tendrá una distribución asimétrica y acotada, deberías ir a la segunda columna «ordinal o numérica no gaussiana».
Sigue el mismo criterio con el resto de variables.
Si lo que quieres es crear un modelo de regresión, visita nuestro post: https://www.maximaformacion.es/blog-dat/que-modelo-de-regresion-deberia-elegir/
¡Saludos!
Hola, gracias por el artículo, está muy bueno pero aún tengo dudas
Me encuentro haciendo un proyecto de investigación sobre la prevalencia de anomalías visuales en un grupo de escolares, las cuales además clasificaré por edad, ¿con qué estadística podría relacionar esas 2 variables? (edad y presencia de anomalía visual)
¿O para los estudios de prevalencia existe alguna estadística determinada?
Hola Paulina,
si lo que quieres es comparar 2 muestras independientes (niños con o sin anomalía visual) entre grupos de edad, entonces fíjate en la tabla primera fila y última columna, necesitas una prueba de independencia Chi-cuadrado o la prueba exacta de Fisher.
Saludos
Nunca agradecí tu respuesta, muchas gracias! excelente post
Gracias a ti Paulina, ¡saludos!
Buenas noches, me han aclarado muchas dudas con vuestra explicación.. pero me gustaría confirmar… tengo que realizar un estudio, quiero medir a través de una encuesta el nivel de una emoción y comprobar la productividad de esos trabajadores y tiempo mas tarde volver a medir la misma emoción a los mismos trabajadores y comprobar la productividad también. Creo que son 2 variables relacionadas, comparar 2 grupos relacionados con una prueba de wilcoxon para muestras relacionadas…estoy en lo cierto??
Gracias
Hola Javier, gracias por tu comentario. No entiendo muy bien el rol de la variable emoción. ¿Vas a crear grupos de trabajadores según el nivel de emoción? ¿?
Para comparar 2 muestras relacionadas (2 tiempos) para una variable respuesta numérica (productividad), sí podrías utilizar la prueba de wilcoxon para muestras relacionadas. No obstante, sería interesante incluir una tercera variable que se relacione con la emoción. Si tu objetivo es evaluar si los trabajadores más contentos son más productivos entonces podrías crear 3 grupo para comparar también; e.g. contentos/indiferentes/molestos.
En este último caso, para evaluar la productividad tendrías que usar un ANOVA de 2 factores explicativos: tiempo y grupo. Evalúa la interacción.
Saludos
Muy buenas me ha ayudado mucho tu artículo.
Estoy preparando un trabajo y dispongo de una muestra de 200 sujetos con una enfermedad a los cuales paso un test que me proporciona una puntuación numérica de deterioro por llamarlo de alguna manera
El grupo experimental ha sido expuesto a x y el grupo de control no.
Cada grupo dispone de 20 individuos en cada rango de edad: 20-25 años, 25-30… 5 rangos.
Que prueba debería usar para comparar el grupo de experimental y el control dentro de los mismos rangos de edad y a nivel general?
Valdría sencillamente con una T de student??
Muchísimas gracias por tu ayuda, me salvas la vida
Hola Adrián,
aquí quieres comparar muestras independientes para cierta respuesta numérica de deterioro, las muestras que quieres comparar son de los siguientes grupos:
– grupos de tratamiento (experimental vs control)
– grupos de edad (20-25 años, 25-30… 5 rangos).
En este caso debes aplicar un ANOVA de 2 vías, porque tienes 2 variables explicativas (ten en cuenta que el esquema del post es para 1 variable explicativa). Te recomiendo analizar los efectos principales (por separado) y los efectos de interacción (en conjunto) de las variables explicativas.
También debes tener en cuenta si tus datos cumplen con los supuestos de normalidad y homocedasticidad del ANOVA. En caso de que no sea así debes pensar cómo solventarlo, puede ser utilizando pruebas no paramétricas, robustas, o incluyendo una corrección como la de Welch.
Saludos
Muchísimas gracias!!!
Hola buenas tardes,
Me parece fascinante tu resumen, pero aún necesito información para decidir el test estadístico correcto para mi proyecto.
Agradecería algo de ayuda por favor.
El objetivo de la investigación es comparar 2 poblaciones y son muestras independientes, de individuos de una especie, diferente espacio mismo tiempo. Mi variable dependiente es continua, son medidas morfológicas. Mi variable respuesta es nominal dicotómica, es decir, el tipo de población. Y los tamaños muestrales de las dos poblaciones son 23 y 29. Descarté Anova porque necesita mas de 3 poblaciones, descarté Manova, porque usa en la variable exploratoria, una de tipo discreta. Descarté regresión porque se usa para asociar variables y yo estoy comparando.
Muchas gracias por tu respuesta
Hola Alexander,
muchas gracias por tu comentario, me alegro de que te haya gustado el resumen ;).
En primer lugar, voy a asumir que quieres evaluar «1 variable morfológica a la vez».
Para seguir el esquema del post, fíjate que quieres comparar 2 poblaciones independientes (2 sitios) de una especie -en las filas del cuadro ve a OBJETIVO: comparar 2 grupos independientes- respecto a ciertas variables morfológicas (numéricas) -las primeras 3 columnas-.
Entonces, puedes optar por las herramientas de la primer fila y primeras 3 columnas del esquema. Para elegir cuál de ellas debes utilizar tienes que preguntarte:
– COLUMNA 1. Tu variable morfológica tiene una distribución bastante similar a la normal y cumple con el supuesto de homogeneidad entre las 2 poblaciones (sino puedes utilizar algún tipo de corrección como la de Welch). En estos casos puedes utilizar una prueba paramétrica: en este caso la prueba t para muestras independientes.
– COLUMNA 2. Tu variable morfológica claramente no sigue una distribución normal, ya sea por la naturaleza de la variable (muy asimétrica o que toma valores de 0-10, por ejemplo). En estos casos es mejor utilizar una prueba no paramétrica: en este caso la prueba de Mann-Whitney,
– COLUMNA 3. La variable morfológica cumple bastante bien con los supuestos que he detallado para la columna 1 pero presenta varios valores atípicos (outliers), valores extremos que se apartan del comportamiento general. Aquí es mejor utilizar una prueba robusta que le dará menos peso a dichos valores para que no perturben el resultado: en este caso la prueba de Yuen para muestras independientes.
Así que describe y evalúa cada variable morfológica y elige según el caso entre las 3 opciones.
En segundo lugar, a veces no logramos encontrar diferencias en las poblaciones si evaluamos 1 variable a la vez, pero sí podríamos encontrar diferencias si tenemos en cuenta todas las variables morfológicas de manera conjunta. Para estos casos te recomiendo utilizar pruebas multivariantes: la prueba T2 de Hotelling (si comparas 2 grupos) o el MANOVA (para más de 2 grupos). Existen también versiones no paramétricas de ellas si las necesitas.
¡saludos!
Hola, tengo las respuestas de una encuesta que se basa principalmente en respuestas de «si» y «no»; que análisis estadísticos puedo realizar. Las encuestas se basan principalmente en saber acerca de un tema de niveles de conocimiento sobre una enfermedad. sigan asi
Hola Jairo,
lo principal es que tengas claros tus objetivos de investigación, a partir de allí se seleccionan las herramientas estadísticas para responder tus preguntas. No dejas claro el objetivo, así que voy a imaginarme 2 escenarios posibles.
1. Imagina que lo que deseas evaluar es si dos grupos (médic@s vs enfermer@s) difieren en su conocimiento (sí o no) respecto a un aspecto de una enfermedad. Pues en este caso lo que quieres es comparar 2 grupos independientes para una respuesta nominal binaria (2 resultados posibles). Si miras en la tabla del post, esto corresponde a realizar una prueba de independencia de Fisher o la Chi-cuadrado.
2. Ahora imagina que lo que deseas es evaluar si luego de una formación que has dado en un centro médico los asistentes ahora conocen el aspecto de la enfermedad que estás midiendo. En este caso puedes tomar 2 medidas (antes y después del curso de formación) para tu variable respuesta conocimiento (sí o no) respecto a un aspecto de una enfermedad. En este caso lo que quieres es comparar 2 muestras relacionadas para una respuesta nominal binaria (2 resultados posibles). Si miras la tabla, corresponde a una prueba de McNemar.
Y así podría seguir recreando escenarios donde en lugar de 2 grupos desees comparar 3 o más grupos, etc..
Piensa bien tu objetivo y sigue los pasos del post.
Gracias por participar 😉 ¡Saludos!
Hola, felicidades por el resumen!
Me ayudado ha mucho pero todavía tengo dos dudas que os quería consultar.
1.- Tengo un grupo con 60 estudiantes que realizan un examen que contiene 20 preguntas. Las respuestas correctas las puntué con 1 y las incorrectas con 0. El examen está estructurado en dos partes con 10 preguntas en cada parte. Mi pregunta es: ¿Qué prueba estadística puedo aplicar si mi objetivo es detectar si entre las dos partes del examen existen diferencias significativas en el rendimiento de los estudiantes?
2.- Tengo 45 alumnos y todos ellos realizan tres exámenes distintos, cada uno con 20 preguntas. ¿Qué prueba estadística puedo aplicar si mi objetivo es detectar si existen diferencias significativas en el rendimiento de los estudiantes entre los tres exámenes?
Saludos y muchas gracias
Hola Ana, me alegro de que te haya gustado el post.
Piensa siempre cuál es tu objetivo (¿asociar o comparar? por lo que dices, es comparar) y luego qué tipo de variable respuesta y variables explicativas tienes.
1. En el primer caso:
– Variable respuesta: correcto/incorrecto (0/1)
– Variable explicativa: las partes del cuestionario (2); son medidas repetidas porque el sujeto responde las 2 partes.
Si vas al recuadro del post, mira en objetivo «comparar 2 grupos relacionados» y en las columnas de tipo de datos «nominal binaria: 2 resultados posibles», te indicará que la prueba que debes utilizar es la Prueba de McNemar.
2. En el segundo caso:
– Variable respuesta: (supongo que es la misma que antes)
– Variable explicativa: tipos de cuestionarios (3); son muestras relacionadas también.
Si vas al recuadro del post, mira en objetivo «comparar 3 o más grupos relacionados» y en las columnas de tipo de datos «nominal binaria: 2 resultados posibles», te indicará que la prueba que debes utilizar es la Prueba Q de Cochran.
¡Saludos!
Hola buenas tardes, mi estudio consiste en evaluar la diversidad de estrellas de mar. Tengo un diseño con tres sitios de muestreo, en dónde realicé tres repeticiones por sitio (por muestreo) durante 7 visitas muestrales. Tengo ciertas dudas sobre que prueba debo utilizar. Agradezco respuestas. Muy bien explicado el post.
Hola David, gracias por tu comentario. Te recomendaría utilizar modelos mixtos. Te recomiendo este libro: https://www.springer.com/gp/book/9780387874579
Saludos
Buenos días Rosana, si estoy aquí es porque estoy buscando desesperadamente saber que prueba utilizar para mi experimento. Tengo 4 grupos con una n de 12 inicialmente, le estoy administrando un fármaco a dos grupos (la misma dosis) son cepas diferentes, y a los otros dos sólo el vehículo. Quiero comparar a lo largo del tiempo (10 semanas) como afecta el fármaco al peso de los animales. en la semana 5 son sacrificados 6 animales y sigo evaluando durante 5 semanas mas a los 6 restantes. Entiendo que en este caso son muestras relacionadas y que prodria utilizar el ANOVA. Muchas gracias de antemano, espero puedas ayudarme.
Hola Giselda,
siempre que te enfrentes a problemas de inferencia te recomiendo separar las variables en respuesta y variables explicativas o predictivas.
En este caso no sé qué variable respuesta tienes, pero supondré que es alguna variable numérica.
En cuanto a las variables explicativas o predictivas, tienes:
– 4 grupos (muestras independientes)
– 2 cepas (muestras independientes) No sé cuál es el diseño por lo que asumiré que tienes 2 tipos de cepas (e.g. A y B) que combinas con los grupos tratamientos (e.g. tratamiento/cepa A, tratamiento/Cepa B, Placebo/cepa a, Placebo cepa B).
– 10 tiempos (muestras relacionadas)
Entonces, si tu respuesta es numérica y se cumplen los supuestos más importantes (homogeneidad de varianza), podrías utilizar un ANOVA de 3 vías (porque tienes 3 variables explicativas) mixto (porque tienes variables de muestras independientes y también de muestras relacionadas).
Lo interesante aquí sería analizar posibles interacciones entre las variables explicativas y las comparaciones múltiples post hoc.
Respecto a los animales sacrificados habría que ver a qué grupos pertenecen para ver cómo tratarlos.
Saludos
Excelente resumen y muy práctico. Rosana una consulta hago mi tesis sobre la correlacion de multivariable donde dividi en dos grupos y quiero demostrar que los sectores de infraestructura y productivo tiene más grado de correlacion que el sector social y multisectorial en el PIB la hipótesis nula y la alternativa seria los sectores de infraestructura y productivo tiene menos grado de correlacion que el sector social y multisectorial en el PIB que pruebas o procedimientos debo seguir
Hola Mariela,
no sé si te estás refiriendo adecuadamente a la correlación o si quieres decir relación con la variable respuesta.
Una correlación es la relación entre 2 variables numéricas, pero en tu comentario solo leo PIB.
Si lo que quieres es analizar si existen diferencias en el PIB para los 4 sectores infraestructura, productivo, social y multisectorial, entonces (siguiendo la idea del esquema del post que les hice):
1 variable respuesta numérica
1 variable explicativa categórica (4 grupos o muestras independientes)
objetivo: comparar
Realiza un ANOVA. Visita nuestros post al respecto.
Saludos
Estimada Rosana, gracias por la guía, sin duda es muy práctica.
Por favor me podrías ayudar. Tengo dos grupos de análisis voy a aplicar un pre test y un post test para medir la atención sostenida, sin embargo mi muestra es pequeña apenas 37 individuos, evidentemente estoy aplicando un estímulo antes del post test, necesito comparar los dos grupos. en los baremos del test no existen puntos de inflexión para interpretarlo, sin embargo se manejan con la media y la desviación estándar, por favor me puedes decir que estadístico sería el más apropiado?
Estimada María Alejandra, me alegra saber que la guía les es de interés. Tu caso es muy similar al que nos escribió recientemente Jesús. Supongo que la «atención sostenida» se mide en alguna escala numérica, por lo que te recomendaría realizar un ANOVA mixto. Para ello deberás verificar que se cumplan los supuestos de normalidad y homogeneidad de varianza. La normalidad seguramente no la cumplirá porque tienes pocos datos, pero no creo (salvo excepciones) que perturbe demasiado tus resultados. Sí es importante que se cumpla la homogeneidad de varianza, para lo cual puedes utilizar correcciones como la de Welch (ver discusión aquí: https://statisticsbyjim.com/anova/welchs-anova-compared-to-classic-one-way-anova/). Como tienes pocos datos (casos o sujetos) también puedes utilizar una versión no paramétrica equivalente (ver https://journal.r-project.org/archive/2016/RJ-2016-027/RJ-2016-027.pdf), pero ten en cuenta que utilizan rangos para los cálculos, no las puntuaciones directas. Mi recomendación es que realices ambas aproximaciones: 1) paramétrica con corrección de Welch, 2) no paramétrica; y compares los resultados.
Espero sea de ayuda.
¡Saludos!
Buenas noches, tengo algunas dudas y espero que me las pueda resolver, estamos realizando un proyecto (somos nuevos en la investigación), tenemos dos grupos uno de control y otro de estudio, muy similares en cuanto al número (aprox. 80 alumnos), en el grupo de estudio haremos un pre-test y post-test con respuestas del instrumento de Si y No, por otro lado, haremos el mismo pre-test en el grupo de control, si comparo el pre-test y post-test dentro del mismo grupo de estudio, podría hacer una t de Student, pero si comparo el pre-test del grupo de control con el post-test del grupo de estudio, ¿qué prueba hago?
Por otro lado, tengo un instrumento final que tiene dos variables a evaluar: tecnología con respuestas de Si y No, la otra que es la usabilidad con respuestas de 1 a 10, ¿qué prueba hago con estos datos?
También he leído en algunos artículos sobre la fiabilidad de los test, ¿dónde puedo indagar sobre esto? de acuerdo a lo que planteo con anterioridad.
Muchas gracias de antemano.
Saludos.
Hola Jesús,
Muchos diseños de ensayos clínicos utilizan un diseño de dos grupos de medidas repetidas antes y después para evaluar el efecto de un tratamiento en el tiempo en comparación con una condición de control en una variable continua. Pero debes tener las condiciones pre y post en ambos grupos: en el tratamiento pero también en el control.
Para analizar una respuesta continua te recomiendo utilizar el ANOVA de 2 factores mixto (un factor son las medidas repetidas -tiempo- y otro las medidas independientes -grupos-) o un modelo de regresión lineal con la interacción.
Para analizar una respuesta categórica (binaria) te recomiendo utilizar la regresión logística también con la interacción grupo x tiempo.
De este modo puedes analizar la interacción entre estos dos factores sobre la respuesta. La principal pregunta de investigación en los estudios que comparan grupos en diferentes ocasiones suele ser si existe un efecto de interacción grupo por tiempo. Por ejemplo, piensa en una interacción farmacológica clásica: los barbitúricos y el alcohol por sí solos tienen un efecto depresivo en su sistema nervioso central, pero en conjunto estas dos drogas fortalecen el efecto de la otra droga, ¡tanto que podrías caer en coma!
Saludos
P.D.: Aquí tienes una discusión sobre las técnicas de análisis en estos casos: http://support.sas.com/resources/papers/proceedings14/1798-2014.pdf
Aquí una discusión sobre la importancia de considerar las interacciones entre factores: https://statisticsbyjim.com/regression/interaction-effects/
Hola Rosana,
Tengo una duda relacionada con el contexto que expones al inicio de este comentario (dos grupos, medidas pre y post).
En mi caso tengo dos tratamientos y 5 variables dependientes. Lo que quiero es conocer si existe una diferencia estadísticamente significativa en el antes y el después de cada grupo (intragrupo) y luego poder comparar la diferencia entre grupos.
Esto sería lo que comentas del ANOVA de 2 factores mixtos?
Gracias!
Hola Carmen,
sí, el ANOVA de 2 factores mixtos quiere decir que analiza 2 factores o variables explicativas y que son de tipo mixto, es decir, que un factor es de medidas independientes y otro factor es de medidas relacionadas o repetidas (lo que otros llaman factores intra e ínter-grupo). Deberías hacer un ANOVA de 2 factores mixto para cada una de tus variables respuestas.
O puedes realizar un MANOVA de 2 factores mixto, que implica analizar todas las variables respuestas de manera conjunta.
Revisa no obstante los supuestos, sobretodo el de homogeneidad de varianza. Si no se cumple utiliza correcciones.
Saludos
Muchas gracias!!
Hola, muchas gracias por esta guía, es de gran ayuda para mi proyecto de investigación. Me encuentro en una encrucijada y quisiera preguntarte:
Estoy haciendo un experimento en el que se califica de 0 a 100 (números enteros) las construcciones de 64 diferentes formas (tratamientos), el objetivo es comparar estos tratamientos para saber cual es el más cercano a la forma oficial de calificación o cual tiene menor error, el tipo de datos que manejo son discretos, he leído algunos textos y sugieren comparar medias o varianzas con pruebas t de student o chi cuadrado ya que con muestras grandes se aproximan a la distribución normal, sin embargo mi muestra es de 45 construcciones (es una muestra relacionada), lo cual considero pequeño en comparación con todas las construcciones del país, además de no cumplir los supuestos de normalidad, homogeneidad e independencia,los datos que manejo son discretos por lo que no creo que se pueda usar este principio de la distribución normal ya que esta es para variables continuas.
Que me recomiendas que debería hacer para comparar correctamente los 64 tratamientos?
Muchas gracias
Hola Laura, me alegro de que te guste nuestra guía y te sea de ayuda. No sé si estoy entendiendo bien tu problema, 64 formas diferentes de medir una respuesta me parece alucinante ;). En realidad he visto este tipo de problemas en trabajos de validez de constructo y análisis fiabilidad del instrumento. Si este fuera el caso, suelen utilizar análisis factoriales.
¡Saludos!
Muchas gracias por tu apoyo, saludos.
¡Hola!
Les consulto, mi variable respuesta responde a un decaimiento exponencial en el tiempo, donde cada una de mis réplicas son independientes, es decir no mido el mismo objeto a lo largo del tiempo. Mis datos no cumplen los supuestos de normalidad y homocedasticidad, aún cuando mi variable respuesta es transformada (ln). Tengo 6 tratamientos para cada decaimiento y mi objetivo es comparar la tasa, es decir la pendiente de mi recta. Mi duda es si mis datos pueden presentar autocorrelación temporal y cuál sería el método más recomendable para realizar la comparación?
Desde ya muchas gracias!
(Perdón si mi explicación fue mala)
Hola Candela,
perdona pero no te he entendido cómo evalúas el tiempo y cuántas observaciones tienes en total. Si colocas las observaciones en las filas y las variables en las columnas, indícame cómo está formada tu base de datos para poder guiarte.
Saludos y feliz viernes
Hola, gracias por contestar!
Mis datos se distribuyen como has dicho, las observaciones en filas y las variables en columnas, mis variables son: Especie (mido sobre hojas de 2 especies diferentes), tratamiento 1, tratamiento 2 y una columna más de tiempo, mis mediciones son a 6 fechas diferentes y la variable respuesta es peso seco remanente (por eso no utilizo las mismas hojas a lo largo del tiempo). He visto que para estos casos siempre utilizan ancova, con el tiempo como covariable, pero mi dificultad es que mis datos no cumplen los supuestos de normalidad y homocedasticidad. Espero que se entienda mi base de datos.
Muchas gracias!
Hola Candela, parece que necesitas utilizar modelos mixtos que te permitan considerar la estructura de los datos. También a estos modelos se les puede agregar un modelo de varianza cuando no se cumple el supuesto de homocedasticidad. El incumplimiento del supuesto de normalidad no suele generar grandes problemas, pero si fuera necesario existen modelos mixtos generalizados donde modelar distintas distribuciones de la respuesta.
En este enlace les comento un poco cuando elegir el modelo mixto:
https://www.maximaformacion.es/blog-dat/que-modelo-de-regresion-deberia-elegir/
Los modelos mixtos son una herramienta compleja pero muy poderosa, te recomiendo ponerte cuanto antes con ella para comprenderla y aprovecharla a fondo.
Te recomiendo el siguiente libro de Zuur (te va a encantar): https://www.amazon.es/Effects-Extensions-Ecology-Statistics-Biology-ebook/dp/B008CLYMQW
Saludos
Hola Rosana,
Genial! Muchísimas gracias por aclararme la duda, me temía que tuviera que entrar en modelos.
Gracias por la info!!
Hola Rossana, tengo una duda sobre que tipo de prueba usaría para obtener el valor p. En mi caso he hecho un estudio de la efectividad de 2 medicamentos frente al dolor ( evaluado como sí presenta y no presenta) en periodos de tiempo de 1, 2 y 5 horas
Esta es otra historia Rosa,
aquí lo que dices es que tienes la respuesta sí/no dolor, y las variables explicativas grupo (2 medicamentos) y tiempo (1,2 y 5 horas).
Agregando ahora el tiempo creo que lo mejor sería realizar una regresión logística binaria.
Saludos
Buenas tardes, noches allá.
Acabo de encontrar esta página y espero poder resolver los problemas que me agobian hace meses. Tengo una serie de datos de Agudeza Visual que, en medidas de 20/20 a 20/2000 no son fáciles de procesar. Las he convertido en equivalencia en letras, conforme a cartas aceptadas universalmente y van de 0 letras a 85. Los datos que tengo dan una media de 53.57142857 con una desviación estándar de 30.24497382 y nivel de confianza de 8.099656826. Esto lo obtuve en Excel porque apenas estoy intentando entender a R y no soy experta en estadística ni en informática por lo que para mí todo es confuso y casi un jeroglífico.
No sé si con estos resultados puedo procesarlos en R para obtener un valor p, o si es necesario hacer algún ajuste antes.
Gracias
Hola Luz, gracias por seguirnos. No soy especialista en optometría pero, para cualquier especialidad, lo que recomiendo antes de comenzar un trabajo es leer mucha bibliografía sobre el tema y mirar detenidamente cómo realizan los análisis estadísticos en tu área. Creo entender que en tu caso necesitas realizar un pre-procesamiento de los datos y algún descriptivo, si es así los siguientes artículos te pueden ser de interés:
https://www.foal.es/sites/default/files/docs/Agudeza%20visual%20Holladay.doc
https://pdfs.semanticscholar.org/2c1d/02a99a56d171db4556735242e253749101ac.pdf
Si luego necesitas algún otro tipo de análisis estadístico vuelve a escribirnos, o apúntate a nuestro Máster para aprender R y ganar confianza en tus análisis con las técnicas más actuales en Data Science ;).
Saludos
Hola Buenas noches, muchas gracias por estos espacios que nos ayudan a resolver dudas a las 3 de la mañana (de esas que surge justo cuando no tienes como echar mano de nada y no te la esperabas). Mi duda es la siguiente: Tengo un estudio retrospectivo, descriptivo, a un grupo de personas se les tomó una evaluación basal que es numérica (como medir glucosa en sangre), se les sometió a un tratamiento y se tienen mediciones posteriores para evaluar el efecto del medicamento, tengo mediciones a diferentes tiempos (a los dos meses y a los 6 meses), de tal manera que un individuo tiene 3 mediciones en tiempos diferentes. y quiero evaluar si hubo diferencia estadística entre la medición basal y las subsecuentes. Es para reportar en histórico como les fue a los individuos y tengo la duda de utilizar Pearson o Spearman, revisé y encuentro que es una distribución normal. De antemano gracias por su ayuda.Saludos.
Hola Pedro,
gracias por tu comentario, espero nuestra respuesta sea de ayuda y puedas descansar la próxima noche. ;).
Cuando quieres comparar una respuesta numérica entre varias mediciones (llamadas medidas repetidas en estadística) te recomiendo utilizar el ANOVA de medidas repetidas, aquí tienes un post que preparamos al respecto, con los pasos para realizarlo en R:
https://www.maximaformacion.es/blog-dat/anova-de-medidas-repetidas-tutorial-en-rsoftware/
Habitualmente si has aplicado un tratamiento, para poder evaluar si ha sido efectivo, tendrás también el grupo de sujetos divididos en Tratados vs Control. Por lo tanto tendrías un ANOVA de 2 factores (vías) mixto: 1 factor es el tiempo (e.g. 3 niveles si tienes 3 medidas en el tiempo) y 1 factor es el grupo (e.g. tratamiento vs control). Se llama «mixto» porque el primer factor es de medidas repetidas (o intra-sujetos) y el segundo factor es de medidas independientes (o ínter-sujetos).
Saludos y ¡Suerte con el análisis!
Si quiero ver el efecto antes y después de un tratamiento, pero estoy hablando de un mismo grupo pero con observaciones antes y después del tratamiento.
Hola Melissa, si tienes un solo grupo de sujetos y quieres evaluar si hay diferencias en su respuesta antes y después de un tratamiento, puedes utilizar las pruebas t para muestras relacionadas, o sus versiones no paramétrica (cuando tengas datos ordinales o muy pocos datos) y robusta (cuando tengas outliers).
Saludos
Buenas noches, necesito ayuda al seleccionar una prueba estadística cuando se requiere correlacionar 2 variables, el problema es que la una variable es cuantitativa continua y la otra es cuantitativa discreta. ¿Qué prueba estadística puedo utilizar para comprobar la hipótesis?
Saludos cordiales,
Hola José,
Depende cómo sean las variables. En principio si ambas son variables cuantitativas podrías intentar calcular la correlación lineal de Pearson, pero si no se cumplen algunos de los supuestos (normalidad, linealidad…) deberías optar por la correlación de Spearman.
En este enlace tienes un post completo sobre cómo realizar el análisis de correlación en R: https://www.maximaformacion.es/blog-dat/analisis-de-correlacion-en-r/
¡Saludos!
Buen día Rosana
Claro que los que realizaron el trabajo ya trabajaron tasa de error,exactitud, tasa de VP, entre otros, esa no es mi inquietud , yo tengo experiencia en herramientas estadísticas para análisis cuantitativo, no para cualitativo. Aclaro que no es mi trabajo, todas mis publicaciones han sido con análisis cuantitativo.
La pregunta que yo te he hecho es que si aparte de todos estadísticos, existía una herramienta para resultados por rangos. Muchas gracias, muchas gracias.
Buenos días Constanza,
Los estadísticos que mencionas son para variables binarias, si lo que en realidad tienes son variables ordinales (con rangos) no podrías aplicarlas.
Respecto a las alternativas para el índice Kappa, si quieres evaluar el grado de asociación para variables con más de 2 categorías podrías utilizar:
– la correlación de Spearman para 2 variables ordinales. No obstante no convendría usarlo para una variable ordinal con tan solo 3-5 clases de rangos.
– el coeficiente de asociación V de Cramer para 2 variables nominales.
Saludos
Hola Rosana y Juan,
Gracias por el post.
Permiteme emitir un criterio docente-profesional.
La Estadistica Descriptiva e Inferencial como ciencias experimentales con un cierto formalismo y fundamneto teorico no deberia verse reducida a una tabla de dos entradas donde se apareen metodos y casos de aplicacion. Tenemos la responsabilidad de mostrar sus fundamentos y su aplicacion en el marco de las leyes que la rigen y dentro de ello destacar las bondades de cada herramienta y su marco de aplicacion, pero en ese marco ..no como un recetario medico. Creeria que no se puede aplicar exitosamente las recetas sin comprender sus fundamentos.
Mis saludos ,
Ru
Hola Ru,
gracias por tu comentario. Estoy de acuerdo con lo que indicas, en Estadística Aplicada NADA se puede enseñar como una receta, ese NO es el objetivo de este post. La tabla es un mero RESUMEN de lo que hemos indicando en el post que hay que tener en cuenta. Hemos hablado de la importancia de comprender la naturaleza de los datos, de realizar análisis descriptivos previos para comprender los datos antes de elegir cualquier prueba, de los supuestos de los modelos, de los cuidados que deben tener a la hora de considerar cada tipo de enfoque (paramétrico, no paramétrico y robusto) y de validar los resultados. Me gusta decir que en las estadísticas las cosas raw vez son blancas o negras, en su lugar, «cierto» se sustituye por «altamente probable». Podría decir que la tabla refiere a un escenario probable. 😉 (PD: demás está decir que en un post no podemos mencionar absolutamente todos los conceptos y matices que necesitas para comprender la inferencia estadística).
¡Saludos!
Buen día Rosana
Muchas gracias por atender mi solicitud, claro que yo se que existen técnicas instrumentales que permiten estimar las concentraciones de GSR en el orificio de entrada del proyectil en el blanco y de alguna manera relacionarlo con la distancia. En este momento el INMLCF no cuenta con las técnicas, yo tengo mucha literatura al respecto, sin embargo mi trabajo consiste es en la revisión del informe final de la validación, la cual se realizó es por comparación del patrón que deja el disparo en el blanco con fotografías de disparos a diferentes distancias y municiones, por supuesto que es un método subjetivo, sin embargo es aceptado por ENFSI. Mi inquietud radica es si existía alguna herramienta estadística diferente al índice de Kappa , relacionado con VP,FP,VN,FN, fue el que emplearon en la validación que realizó el laboratorio. Te aclaro que yo no realice el trabajo experimental ,soy es la revisora del informe final. Mi experiencia con GSR la tengo es con ICP-MS. Muchas gracias
Buen día Constanza,
por lo que veo aquí hay 3 cuestiones. La primera es cómo comparar las muestra problema con las muestras conocidas. En este punto te comentaba que pueden existir procedimientos más objetivos que la determinación «a ojo» y que para ello necesitas establecer variables respuesta. Tal vez alguna variable respuesta (como tamaño del orificio) sí puedas realizarlas sin el equipamiento que mencionas, no lo sé. En segundo lugar, una vez que has establecido tu respuesta y supongamos que sigues con la que vienes trabajando (determinación a ojo de la similitud entre las muestras), no entiendo muy bien cómo establecen la matriz de confusión (lo siento, seguramente si tuviera los datos sería más sencillo). Pero ten en cuenta que: Cada columna de la matriz representa el número de predicciones de cada clase (supongo clase de distancia), mientras que cada fila representa a las instancias en la clase real. Esto tampoco no tiene en cuenta posibles diferencias debido al tipo de arma y munición. Y por último, existen varias métricas para evaluar la matriz de confusión además del coeficiente de Kappa. Por ejemplo, la exactitud, la tasa de error, la sensibilidad, especificidad, tasa de verdaderos positivos, la precisión, el valor de predicción negativo, y las curvas ROC.
Espero que te sea de ayuda, sino te recomiendo solicitar un servicio de asesoría estadística desde el inicio para asegurarte de los datos y procedimiento. Saludos cordiales
Hola Constanza, estaba pensando si te referías a las ventajas/desventajas del índice Kappa. Para ello puedes leer el siguiente artículo: Feinstein A.R., Cicchetti D.V. (1990) High agreement but low kappa: I. The problem of two paradoxes, J Clin Epidemiol 43: 543-549.
¡Saludos!
Hola, muy buena guía! Felicidades. Tengo una consulta y me gustaría tener tu orientación. Gracias anticipadas! Tengo 4 conjuntos de datos con valores de biomasa. Estos conjuntos de datos corresponden a diferentes categorías de accesibilidad: baja, media, moderadamente alta y alta. Que prueba me sugieres realizar para comprobar que a mayor accesibilidad menor biomasa?
Hola Rita,
gracias por seguirnos. Por lo que cuentas podrías realizar un ANOVA. Puedes revisar estas entradas de nuestro blog:
https://www.maximaformacion.es/blog-dat/que-es-el-anova-de-una-via/
https://www.maximaformacion.es/blog-dat/como-realizar-el-anova-de-una-via-en-r/
Saludos
Buenos días y muchas gracias por facilitar toda la información que aparece en este blog.
Mi consulta es la siguiente:
Dispongo del número de objectos residuales marinos distribuidos en 4 categorias de objetos y diferenciados entre 2 zonas.
Para una de las zonas se dispone de una mayor cantidad de fichas de registros, con lo cual hay una mayor cantidad de residuos por que hay muchas más fichas con registros de datos. El número de objetos por ficha es de 20 en la zona donde se dispone de menos fichas y 25 en la que se dispone de más fichas.
¿Qué test debería aplicar para saber si la diferencia entre las dos zonas, teniendo en cuenta la distribución los residuos entre las 4 categorías, es estadísticamente significatva?
Gracias
Òscar
Hola Óscar,
gracias por seguirnos. Por lo que cuentas, si tu respuesta es numérica (número de residuos) y tus variables explicativas son 2 y categóricas (4 tipos de objetos y 2 zonas), podrías probar con un ANOVA de 2 vías (2 vías porque tienes 2 variables explicativas). En el caso de que los datos no cumplan los supuestos, prueba con la versión no paramétrica o la robusta, o con realizar transformaciones de los datos.
Ten en cuenta también si existen más variables que no estés considerando, por ejemplo, el tipo de muestreo. En ese caso podrías necesitar modelos más complejos, como los modelos mixtos para incluir factores aleatorios (variables que no deseas explicar pero sí controlar).
¡Saludos!
Muchas gracias por atender mi inquietud, que pena no haberte explicado bien. Yo soy química forense y tengo el encargo de revisar un informe de validación del Grupo de Balística.
En este estudio se trabajó con rangos de distancia de disparo por ejemplo un rango es de 10 a 50 cm.
Se tienen como muestras fragmentos de tela de algodón al que se realizaron disparos a distancias conocidas, con armas y municiones conocidas ( materiales de referencia) contra los que los analistas deben comparar las muestras problema ( desconocidas) para determinar a que rango pertenece. En este sentido inicialmente se concibió como respuesta binaria SI/NO , es decir si acertó en el rango y No no acerto, se hizó el tratamiento estadístico correspondiente considerando verdaderos positivos, verdaderos negativos, falsos positivos, falsos negativos. Mi inquietud es en el sentido si existe otra manera de trabajar los datos, es decir si existe una herramienta estadística para rangos, y no tratarlos como meramente análisis cualitativo, aunque es análisis subjetivo que depende del criterio visual del analista. Muchas gracias y quedo a la espera.
Hola Constanza,
deberías definir qué tipo de variable respuesta te interesa. Por lo que dices la respuesta se determina «a ojo», comparando las muestras problema (desconocidas) con las muestras conocidas, pero seguramente habrán criterios más objetivos. No soy experta en el tema pero supongo que la cantidad de pólvora o el diámetro del orificio que genera la bala, por ejemplo, podrían ser variables respuestas a comparar en las distintas situaciones (distancia de disparo, tipo de arma, tipo de munición).
La mejor opción puede ser leer artículos vinculados a tu tipo investigación y ver qué criterios y variables suelen utilizar.
Saludos
Hola;
Un resumen estupendo!
Te explico mi caso, a ver si es posible que me ayudes. Tengo dos poblaciones de insectos una salvaje y la otra mutada a las que se les ha sometido a un estímulo a 20 grupos de cada población; a los que se les ha aplicado un número diferente de impulsos; obteniendo el porcentaje de individuos que han reaccionado al estímulo. Me gustaría comparar ambas poblaciones sin tener en cuenta los impulsos y teniéndolos en cuenta. Que me recomiendas para cada caso.
ejemplo resultados:
porcentaje impulsos población
93 1 s
81 2 s
73 3 s
84 4 s
73 5 s
96 1 m
100 2 m
92 3 m
96 4 m
92 5 m
Hola Lorena, gracias por tu comentario 😉
como siempre digo, debes diferenciar los tipos de variables que tienes. Si tu respuesta es el porcentaje de respuesta (numérica) y tus predictores son el número de impulsos (numérica) y el tipo de población (categórica), podrías intentar con un modelo de regresión primero. Luego, según la complejidad de los datos (linealidad, no normalidad, heterogeneidad de varianza) podrías ir tomando modelos más complejos si hiciera falta.
¡Saludos!
Escribí pero de nuevo al abrir página no encuentro mi mensaje, mi consulta es la siguiente:
Estoy revisando un informe de validación de distancia de disparo, el estudio consistía en que varios analistas mediante reacciones colorimétricas, realizaban análisis a fragmentos de tela impactados con tres diferentes armas de fuego y a diferentes distancias de disparo, el estudio lo estaban considerando como cualitativo de respuesta binaria SI/NO , es decir acertaban en el rango de distancia de disparo por ejemplo de 0 a 5 cm. Considero que no se debería hacer ese tratamiento estadístico, si pudieran orientarme como se debería hacer, muchas gracias, mi correo cmoya@medicinalegal.gov.co
Hola Constanza,
Antes de realizar cualquier análisis estadístico debes elegir las variables a analizar según el contexto y tu conocimiento previo.
Si he entendido bien, tus variables explicativas/predictivas serían 2: el tipo de arma de fuego (categórica) y las distancias de disparo (categórica, supongo que está dada por rangos de distancia). Pero no me queda clara tu respuesta, podría ser Acierto/Fallo (categórica binaria) o algún índice de la profundidad del impacto medida mediante la reacción colorimétrica. No lo sé. Según la respuesta el análisis recomendado. Si la respuesta es binaria y solo tienes predictores categóricos podrías utilizar la prueba de Cochran-Mantel-Haenszel para probar la asociación condicional de dos variables binarias en presencia de una tercera variable categórica.
Espero haber sido de ayuda. Si te interesa aprender más sobre técnicas estadísticas puedes apuntarte a nuestros cursos 😉
Saludos
Buen día, tengo una consulta es con relación a una validación de distancia de disparo, donde varios analistas realizaron análisis a fragmentos de tela impactadas con tres diferentes arma de fuego a diferentes distancias de disparo, necesito saber como hago el tratamiento estadístico de los datos, lo estaba considerando como respuesta binaria SI/No y aplica valores predictivos positivos y negativos, pero pienso que eso no es correcto. Por favor si me pudieran ayudar es muy urgente, muchas gracias, quedo a la espera.
Hola buenas 🙂
Queria hacer una serie de consultas, me manejo poco en el programa R
Debo hacer un análisis de normalidad (con shapiro) y homocedasticidad (con levene), además de anova (nose muy bien de que forma se relaciona con las dos anteriores)??, con respecto a como afecta al crecimiento, el genotipo y fotoperiodo a una planta, para determinar si afecta o no.
Ojala algún correo para canalizar más dudas acerca de esto porfavor, alguien que se maneje relativamente
Muchas gracias !
Hola Álvaro,
te invito a visitar nuestro post sobre ANOVA: https://www.maximaformacion.es/blog-dat/como-realizar-el-anova-de-una-via-en-r/
Allí encontrarás la información que buscas.
Y si lo deseas puedes apuntarte a la próxima edición de nuestro Máster en Estadística Aplicada con R para convertirte en un experto en estos temas y contar con nuestra asesoría continua ;).
¡Saludos!
Quiero comparar dos rectas de regresión:
– una A con 8 valores tomados uno cada año.
– otra B con otros 8 valores tomados también uno cada año, que coinciden con los años de A.
¿Qué test debo utilizar para saber si las pendientes de las dos rectas de regresión son estadísticamente diferentes? ¿Se utiliza una t de Student?
Gracias
Enhorabuena por la iniciativa.
Hola Javier,
para comparar las pendientes de dos rectas de regresión (de dos conjuntos de datos), lo que debes hacer es unir los conjuntos de datos manteniendo una columna con la condición a la que pertenecen (A o B) y luego construir un modelo de regresión con todos los datos incluyendo la interacción entre la condición y el predictor. Si la interacción es significativa indica que las pendientes son distintas. Puedes darle un vistazo al siguiente post que es muy interesante:
https://statisticsbyjim.com/regression/comparing-regression-lines/
Saludos y gracias por las felicitaciones
Hola, gracias por la informacion, no se si podrian ayudarme,busco la relacion de dos variables independientes, una que es afrontamiento dividido en tipos que son 7 y la otra que es valoracion de una cicatriz que da un puntaje de 0 a 15, que tipo de analisis utilizar? Gracias!
Hola Miriam,
si buscas evaluar la relación o asociación entre 2 variables ordinales, te recomiendo utilizar la correlación de Spearman y su prueba de hipótesis.
Fíjate en la tabla de pruebas y funciones de R.
¡Saludos y feliz 2020!
Hola! primero que todo felicitarlos por el blog publicado, ha sido de gran ayuda…
Por otra parte, quisiera consultar que análisis estadístico debería utilizar si quiero determinar si las variables de sexo (H-M) influyen sobre las variables de motivación, relación interpersonales (evaluadas por «Muy en desacuerdo, en desacuerdo, de acuerdo, muy de acuerdo») y lo mismo para determinar si variable de nivel socio económico influyen sobre las variables de motivación, relación interpersonales… cabe destacar que, mi muestra está compuesta por 55 sujetos de nivel económico alto y 25 sujetos nivel económico bajo… Quisiera saber si esa diferencia me puede dar algún resultado sesgado o si debo aplicar alguna prueba de desviación standard o algo….
por ultimo es cuento que para hacer el análisis utilicé prueba Chi-Cuadrado de Pearson, y me dió significativo sólo en que nivel socioeconómico (alto) influye sobre el nivel de motivación….. quisiera saber si está bien o me recomiendan otra prueba para el análisis, y si no hay riesgo de sesgo considerando la distribución de muestra o como normalizarla en caso que exista sesgo…
Desde ya muchísimas gracias por vuestra ayuda y respuesta.
Saludos!
Hola Dani, gracias a ti por tus palabras.
Como he mencionado en otros comentarios, debes hacer una lista de las variables que tienes, cómo son y cuáles son tus objetivos.
Según lo que indicas tienes como:
– variables respuesta: motivación y relación interpersonal (ambas ordinales)
– variable explicativa: sexo (nominal) y nivel socioeconómico (ordinal)
Tu respuesta es ordinal, por lo cual no sería muy adecuado utilizar técnicas paramétricas que asumen normalidad, mejor usar técnicas no paramétricas de libre distribución.
Por otro lado, tienes 2 variables explicativas, lo mejor es evaluarlas a la vez para analizar si existe interacción entre ellas a la hora de afectar a la respuesta que estás midiendo.
Dicho esto, lo que deberías hacer es una versión no paramétrica del ANOVA de 2 vías.
Ahora, si lo que quieres es analizar las variables respuestas en conjunto (puede que no encuentres diferencias en cada respuesta individual pero sí al considerarlas en conjunto) deberías utilizar la versión no paramétrica del MANOVA de 2 vías (el ADONIS por ejemplo).
Saludos
HOLA, estoy realizando un estudio y tengo una variable dividida en dos grupos (el primero es un medicamento) y el segundo (es un medicamento combinado), asi mismo tengo otra variable donde si existen hipotension y no existen hipotensión hallada segun la presion arterial post operacion. Ya los tengo clasificado pero me piden validar si existe influencia pero no sé exactamente como validarlo.
Asimismo, tengo 3 mediciones(antes,durante y después) de la presión arterial y debo hacer una comparativa con el grupo y si presenta o no hipotension.
PORFAVOR NECESITO AYUDA QUE ME RECOMIENDAS APLICAR
Hola Diego, gracias por seguirnos.
En estos casos lo que debes hacer es diferenciar la variable respuesta y las variables explicativas.
No indicas cuál es tu variable respuesta pero imagino que es una medida del estado de salud del individuo, llamémosle «Salud». Supondré que es una respuesta continua (e.g. valor de la tensión), pero podría ser categórica (e.g. empeora, no cambia, mejora).
Por otro lado tienes 3 variables explicativas o que potencialmente podrían influir en el estado de «Salud» de los sujetos:
1. Grupo de tratamiento: con medicamento o con medicamento combinado. Son muestras independientes, los sujetos solo pueden pertenecer a un grupo de tratamiento.
2. Tensión: con hipotensión o sin hipotensión. Son muestras independientes, un sujeto tiene o no tiene hipotensión.
3. Tiempo: antes, durante y después. Son muestras repetidas o relacionadas.
Cuando comparamos una respuesta continua entre más de 2 grupos, como dice el post, utilizamos la prueba ANOVA. En este caso como tienes 3 variables explicativas debería ser un ANOVA de 3 vías, y como tienes muestras independientes y muestras relacionadas se llamará ANOVA de 3 vías «mixto». La forma en que se realiza e interpreta este análisis es similar a la de cualquier ANOVA, puedes ver nuestro tutorial con R aquí:
– https://www.maximaformacion.es/blog-dat/anova-de-medidas-repetidas-tutorial-en-rsoftware/
– https://www.maximaformacion.es/blog-dat/como-realizar-el-anova-de-una-via-en-r/
Analizar todas las variables explicativas a la vez te permitirá evaluar posibles interacciones entre ellas, por ejemplo que el medicamento combinado mejore el estado de salud de los sujetos con hipotensión, pero no los que no tienen hipotensión.
Espero haya sido de ayuda.
¡Feliz domingo!
Buenas tardes, genial post pero no me aclaro. Si no os importa os dejo mi problema y a ver si me podéis ayudar.
Mi situación es la siguiente: quiero saber las probabilidades que tiene cada compañero de regalarme a a mí y cada uno de los otros compañeros en el amigo invisible ahora en navidad. Se a quien le regalo yo y por pistas que he ido consiguiendo puedo descartar algún que otro resultado.
Un saludo y gracias!
Hola Carlos, gracias por seguirnos. Este post es sobre inferencia estadística, no sobre probabilidad per sé. Saludos
Hola muy buen día; antes que nada he fe felicitarlos por su magnifica información, sin embargo continuo un poco indecisa con las pruebas que puedo usar; ojala y ustedes puedan ayudarme; si mi objetivo es : Determinar la influencia de la funcionalidad familiar en el apoyo familiar y su relación con el auto manejo en mujeres con cáncer de mama. que pruebas debo usar? mi muestra es menor a 30 individuos, gracias!!
Hola Biviana, gracias por tu comentario.
Como indica el post, debes definir el tipo de variable y muestras que tienes. No sé cómo has medido las variables que mencionas, por lo que no puedo ayudarte con lo que me indicas.
Explica cómo mides:
Variable 1: funcionalidad familiar
Variable 2: apoyo familiar
Variable 3: auto manejo en mujeres con cáncer de mama
Saludos
Hola, muchas gracias por el esfuerzo en hacer más fácil y comprensible la, a veces, árida y, siempre, útil estadística.
Tengo que resolver un problema y me quedan dudas: he pasado un test antes y después de un curso a un grupo inicial de 21 personas que luego se quedan en 12. He hecho varias preguntas con una escala de 5 puntos (nunca, raramente, en ocasiones, con frecuencia y siempre), ¿qué contraste uso para saber si la diferencia de la media de sus puntuaciones indica un cambio significativo o no?
Gracias.
Hola Antonio,
gracias a ti por tus palabras.
Por lo que dices tienes una (o varias) variable respuesta ordinal y 2 muestras relacionadas (antes y después), si te fijas en el cuadro podrías intentar aplicar la prueba de Wilcoxon para muestras relacionadas. No obstante cuidado con el tamaño desigual de las muestras.
Saludos
Hola! Muy buena información!
Quería hacer una consulta. Tengo datos de presencia/ausencia que necesito comparar entre dos sexos. Por ejemplo, quiero determinar si existen diferencias significativas entre machos y hembras respecto a la presencia de un determinado ítem alimenticio en la dieta. Tengo 11 hembras y 11 machos con su correspondiente valor 0 (ausente) o 1 (presente). Qué análisis debería utilizar?
Muchas gracias.
Hola, gracias por seguirnos. ¿A un mismo sujeto/organismo le has presentado los 2 tipos de alimento? si es así estarías ante muestras relacionadas (y como quieres comparar 2 grupos aplicarías McNemar), sino ante muestras independientes (aplicarías Fisher).
Saludos
HOLA! GRACIAS POR LA INFORMACIÓN. TENGO UNA DUDA SI ERES TAN AMABLE: SÍ TENGO DISTRIBUCIÓN NORMAL DE UNA VARIABLE PERO LA PRUEBA DE LEVENE ME DICE QUE NO TENGO HOMOGENEIDAD DE VARIANZAS, QUE PRUEBA PUEDO HACER PARA EL ANÁLISIS DE LOS GRUPOS (SON GRUPOS MÚLTIPLES INDEPENDIENTES). SALUDOS.
Hola Alejandra, gracias a ti por tu comentario.
Si lo que necesitas es aplicar un ANOVA de 1 vía (1 factor) con muestras independientes, para datos que no cumplen el supuesto de homocedasticidad, entonces puedes utilizar la corrección de Welch para no asumir varianzas iguales entre grupos. En R sería así: oneway.test(respuesta ~ grupos, data=Data, var.equal=FALSE)
Saludos
Hola, gracias por la informacion, no se si podrian ayudarme,busco la relacion de dos variables independientes, una que es afrontamiento dividido en tipos que son 7 y la otra que es valoracion de una cicatriz que da un puntaje de 0 a 15, que tipo de analisis utilizar? Gracias!
Hola Miriam,
si quieres evaluar y medir la relación entre 2 variables ordinales como las que mencionas, la mejor opción sería utilizar la correlación de Spearman y la prueba de hipótesis para dicha correlación. Saludos
Muy buen post!
Quisiera preguntar para mi tipo de datos que tipo de herramienta me conviene, ya que debo comparar un ensayo en dos condiciones y a su vez cada condición tiene otras dos ..Los valores obtenidos son numéricos..En ese caso los dos grupos tienen relación o no ? Seria Yuen o Yuend?
Gracias
Gracias Carolina, dependerá de si tus factores están cruzados o anidados:
http://conjugateprior.org/2013/01/formulae-in-r-anova/
https://stats.stackexchange.com/questions/228800/crossed-vs-nested-random-effects-how-do-they-differ-and-how-are-they-specified
Saludos
Muy buenas tengo una duda, mi estudio se basa en determinar si existe asociación entre el grado de pie diabetico (Categorico ordinal) y el tipo de calzado, la poblacion de estudio es pequeña y por lo tanto el muestro abarca a todos los miembros (35) , que prueba puedo utilizar de comprobación de hipotesis para determinar si existe una asociacion entre el grado y el tipo de calzado?
Hola Alt SSG (? :p),
fíjate en la guía, si tienes variables categóricas y quieres evaluar su asociación, puedes utilizar la prueba de Fisher.
Saludos
Un saludo grande y gracias por la respuesta, estoy haciendo una investigación de coloración de células de cuello uterino, 100 muestras por duplicado 2 laminas cada muestra a la 100 par aplique la coloracion de estudio que es la hematoxilina oxidada con agua oxigenada y a la otra 100 par aplique hematoxilina de harris (como gold standar) tengo que comparar los resultados de ambos para determinar si es util la hematoxilina con agua oxigenada, hay 04 variables y se miden por: 1=malo, 2=regular, 3=bueno, 4=excelente, que estadísticas puedo aplicar, Gracias
Hola Abdón,
tienes:
Variables respuesta: 4 variables y se miden por: 1=malo, 2=regular, 3=bueno, 4=excelente,
Variables explicativas/predictoras: coloración (2 niveles: hematoxilina oxidada con agua oxigenada y hematoxilina de harris). Teniendo en cuenta las réplicas por los duplicados y las láminas.
Al tener réplicas (duplicados y láminas) necesitaras un modelo mixto, y al tener respuestas ordinales alguna distribución no normal.
Saludos
Permítame saludarla y solicitarle nuevamente si es posible se sirva ayudarme en lo siguiente
1.- Si requiero realizar una encuesta sobre diabéticos en una ciudad cual es el marco muestral y como hago para tener una lista de personas diabéticos y calcular la muestra.
2.- Si utilizo la siguiente formula para calcular la muestra n= N*z2 * σ2/(N-1)*e2*+z2* σ2 , se utiliza (e2) para determinar el margen de error y en mis apuntes de clase tengo que el margen de error es el intervalo en el que se espera encontrar el dato que se quiere medir del universo. El dato puede ser en general de dos tipos: media o proporción. Mi confusión es entonces con el intervalo de confianza, cual es la diferencia entre el margen de error y el intervalo de confianza sea para media o proporción?
Mil gracias por su atencion
Hola Alberto,
creo que este tipo de dudas deberías consultarla con tus tutores, puesto que para responder al punto 1 debes conocer de manera adecuada la población que deseas estudiar, cuáles son tus objetivos y cuáles son los datos que podrías obtener. Desconozco estas 3 cuestiones.
Respecto al punto 2, un intervalo de confianza incluye una estimación puntual del parámetro de la población (de una media o de una proporción, por ejemplo) y un margen de error que representa la precisión y la confianza con la cuál estás estimando dicho parámetro.
Por ejemplo, las encuestas de intención de voto suelen expresar que -por ejemplo- el 13% del electorado piensa votar al candidato A, con un margen de error del 3% (asumiendo un nivel de confianza del 95% generalmente). Saludos
Hola, me ha gustado mucho su forma de explicar, pero hay algo que llevo días tratando de hacer y no se como. Tengo que relacionar rangos de edad de una muestra con resultados de una encuesta que va de 1 a 100 en spss. No he encontrado una prueba que pueda poner mis 6 categorías de edades. Estoy en la maestría y no se que hacer solo me falta ralizar esa relación para significancia estadistica.
Buenos días Carmen, gracias por tu comentario. Nuestra profesora experta del Máster de Estadística con R Software contestó a tu anterior consulta: «En respuesta a Carmen.Hola Carmen, no sé a qué te refieres con «números raros». En principio deberías mirar si la puntuación de la encuesta toma un amplio rango de valores (porque aunque sea de 1 a 100 tal vez todos respondieron en 70-80, no lo sé). En segundo lugar deberás corroborar que hayas especificado bien la variable edad por rangos. Describe los datos (estadísticos y gráficos) y corrobora también los supuestos del ANOVA, si no se cumplen utiliza la versión no paramétrica. Saludos».
Esperamos que te haya resultado útil y te deseamos mucha suerte en tu maestría. Un saludo.
Hola, estoy terminando mi maestría y me falta dos tablas en donde debo relacionar edad por rangos vs resultados de una encuesta totalizada de 1-100. Me parece que ANOVA es mi mejor opcion pero cuando lo hago en SPSS me de numero raros, lo mismo debo hacer con años de antiguedad. Que me podrías recomendar.
Hola Carmen, no sé a qué te refieres con «números raros». En principio deberías mirar si la puntuación de la encuesta toma un amplio rango de valores (porque aunque sea de 1 a 100 tal vez todos respondieron en 70-80, no lo sé). En segundo lugar deberás corroborar que hayas especificado bien la variable edad por rangos. Describe los datos (estadísticos y gráficos) y corrobora también los supuestos del ANOVA, si no se cumplen utiliza la versión no paramétrica. Saludos
Buen post, muchas gracias por la información.. aun tengo algunas dudas con mi estadístico espero puedan ayudarme. En mi trabajo de invetigacion estoy evaluando si el tratamiento que le doy a ratones baja los niveles de glucosa posprandial. tengo una n=3 por grupo, 4 grupos en total, un control negativo, un positivo (medicamento), uno con tratamiento de prueba en dosis de 50 y otro en tratamiento de prueba con dosis de 100, tomamos una muestra de glucosa inicial a tiempo 0 damos tratamiento y posteriormente tomamos muestras de glucosa cada media hora para evaluar los niveles de glucosa, hacemos 4 tomas. queremos evaluar nuestros tratamientos con respecto al control, aplique una prueba de normalidad de SHAPIRO-WILK y me dice que mis datos son normales, hice después una Anova de 2 vias y comparación multiple de medias con Tukey, me arrojo diferencias significativas, mi grafica es niveles de glucosa con respecto al tiempo ( 30, 60, 90 y 120 min) sin embargo en la revisión de mis resultados me hacen la observación que este tipo de análisis no se aplica una Anova ya que es el mismo sujeto con respeto al tiempo y eso me confunde, no se que prueba aplicar, me podrían ayudar, gracias.
Hola Ana, gracias por escribir en nuestro blog, me alegra saber que te ha gustado el post. Como al resto te comento que lo primero que tienes que hacer es definir muy bien cuáles son tus variables:
Variable dependiente o respuesta: nivel de glucosa
Variable independientes o explicativas/predictivas: grupos (4 muestras independientes) y tiempo (4 muestras relacionadas).
Como tienes más de 2 grupos para comparar una respuesta numérica, debes aplicar el ANOVA pero en este caso como sería un ANOVA de 2 vías (porque tienes 2 variables prodictivas) y mixto (porque una variable es de muestras independientes y la otra de muestras relacionadas).
Revisa el tamaño de muestra que tienes antes de interpretar los resultados.
Revisa la homogeneidad de varianza que es un supuesto más restrictivo que la normalidad.
Para las comparaciones múltiples puedes usar una que compare con el control solamente.
Saludos
Tengo sólo 8 datos, en un estudio de pacientes de neurología.
Necesito relacionar edad con un índice.
Qué test No paramétrico sería mejor ocupar??
Gracias,
Hola Patricia, puedes calcular el coeficiente de correlación de Spearman. Saludos
Hola, estupendo resumen. Estudie estadística hace muchos años y este post es un gran punto de partida para hacer un refresh. Tengo una duda con R, tengo un estudio (variable relacionada, numérica comparación- creo) pues es una encuesta a 200 clientes con datos de 5 años. Los 4 primeros antes de implantar una mejora y el último año con la mejora implantada. He hecho una columna Clientes (con sus nombres) y otras 5 año1, año2, año3, año4 y año5 con la evaluación del 1-10. Pero no se donde ni como meter la variable “mejora” a modo de si/no y conseguir que me haga el gráfico de cajas.
Hola Miguel, gracias por tu comentario. Si a todos los clientes le has aplicado la mejora en el último año, entonces no necesitas una columna nueva. Lo que deberías hacer es comparar la evaluación del 1-10 entre los 5 años.
– variable respuesta: escala 1-10
– variable explicativa: tiempo (5 años)
Realiza un ANOVA de medidas repetidas.
En caso de que el plan de mejora sea en distintos años o sea distinto para cada cliente, entonces el planteo sería más complejo, deberías considerar un ANOVA de más vías.
Saludos
Un saludo de antemano.
Tengo una consulta que hacer.
Estoy realizando una investigación sobre el efecto de los polifenoles en el grosor de la pared del ventrículo izquierdo en pacientes hipertensos.
Estoy vuelto loco con las variables.
Tengo cuatro grupos (n=14). Cada uno con una mezcla diferentes de medicamentos. He medido dos parámetros en específico, el índice de Sokolow (electrocaediograficamente) y el índice de masa ventricular (ecocardiografía). Ambas variables numéricas. Los parámetros los he medido en tres tiempos, el primero es la medición basal, y dos posteriores a los tres y seis meses.
El resultado que busco es ver las variaciones en el espesor de la pared ventricular izquierda expresada por esos dos índices.
¿Que estadístico es el recomendado en este caso?
He probado con ANOVA por por cada indice y por cada periodo de tiempo y comparando los cuatrongrupos; es decir, he realizado un ANOVA por cada índice por separado (Sokolow e índice de masa ventricular) incluyendo los cuatro grupos y los periodos de tiempo por separado (basales, tres y seis meses), en total he realizado seis ANOVA, sin embargo no me quedan claros los resultados
No sé si sea el estadístico adecuado.
¿Podría ayudarme?
Hola José Juan,
por lo que interpreto tienes:
– variables respuesta: el índice de Sokolow (electrocaediograficamente) y el índice de masa ventricular (ecocardiografía)
– variables explicativas: tratamiento (4 grupos) y tiempo (3 mediciones).
Puedes plantear un ANOVA de 2 vías mixto para cada una de las variables. Por ejemplo, para el índice de Sokolow en función del tratamiento y el tiempo, donde analices la interacción entre tratamiento y tiempo. Lo mismo para el índice de masa ventricular.
Otra opción es analizar las 2 variables respuesta a la vez mediante un MANOVA (el ANOVA multivariado).
Saludos
Saludos,
Primero quiero agradecer por el excelente resumen presentado….Sin embargo, creo que mi caso no se encuentra entre los descritos.
Necesito determinar si existe diferencia significativa entre las variables de un mismo grupo de datos….Dichas variables son continuas y no cuento con el valor de la media poblacional….En este caso que prueba podrían aconsejarme?…..
Mil gracias de antemano!
Hola Marce, ¿cómo son tus variables? ¿son medidas repetidas dentro de un mismo grupos? saludos
Hola!! me encanta vuestro blog, lo he leído a fondo porque es justo lo que necesitaba.
Sin embargo, me ha surgido también la duda de cuándo debería utilizarse un modelo de regresión y cuándo un modelo de correlación?? Agradecería mucho vuestra respuesta ya que no he conseguido aclararme entre la aplicación de ambos.
Gracias de antemano por el trabajazo realizado para aclararnos un poco más el mundo de la estadística indiferencial y saludos de una seguidora!
Hola Lucía,
¡Nos alegra mucho que nuestro blog te sea de útil!
La correlación nos indica la dirección y la fuerza de la realación lineal que existe entre dos variables y mediante un modelo de regresión podemos estudiar cómo varía una variable en función a los valores de otra u otras variables y además hacer predicciones.
Por ejemplo, tenemos datos en una variable de los ingresos en euros de unas familias y en otra de su gasto en alimentación. Si calculamos su correlación obtenemos que r = 0.9, al ser positiva esto nos dice que a más ingresos mayor gasto en alimentación y al estar cercana a uno nos dice que la relación es muy fuerte, pero no sabemos en qué grado varía una variable con respecto a la otra. Para ello hacemos una regresión y obtenemos la siguiente recta de regresión.
gastoenalimentacion = 150 + 0.5*ingresos
De esta manera sabemos que por cada euro más de ingreso aumenta 0.5 euros el gasto en alimentación. Además podemos estimar el gasto por ejemplo de una familia que ingrese por ejemplo 1200 euros, siendo este 150 + 0.5*1200 = 750 euros.
Como puedes observar depende de lo que busques puedes hacer uno, otro o ambos ya que son complementarios.
Saludos.
Hola, muy valiosa la información
En mi caso tengo una muestra de 8 pacientes con diabetes y aplicamos un modelo de consulta nutricional grupal, por lo cual medimos variables como peso, IMC, glicemias pre y post prandiales antes y después de la intervención. En estos casos cual es la prueba a utilizar, entendí que deben de utilizarse pruebas no paramétricas y que es mejor la moda en lugar de la media
pero me podrías aclarar
Saludos
Hola Marcela,
Lo siento mucho, en este caso no sabría por dónde orientar las pruebas ya que no conozco este tipo de modelos. En este caso yo buscaría bibliografía y estudiaría qué técnicas estadísticas se han aplicado en artículos que traten este tipo de análisis.
Saludos.
Buenas tardes, me gustaría agradeceros la ayuda que me habéis brindado con este blog. Me encuentro realizando una investigación en la que he medido, mediante test, tres parámetros: compromiso organizacional (que tiene tres dimensiones: afectivo, continuo y normativo), foco regulador (con dos dimensiones: de promoción y de prevención) e implicación en el trabajo. Además, recogí diferentes datos socio-demográficos. Me gustaría saber qué me podríais recomendar para averiguar si los diferentes parámetros, o sus dimensiones, estarían relacionados de alguna manera. Y cómo podría determinar si las diferencias socio-demográficas afectan a dichos parámetros.
Gracias, un cordial saludo.
Hola Enrique,
Lo primero gracias a ti por seguir el blog.
Creo que un análisis de componentes principales (PCA) sería muy interesante en este caso, si bien son eminentemente descriptivos nos permiten estudiar relaciones entre variables. Si encuentras relaciones entre variables que te parezcan interesantes en el PCA, se podría proceder a realizar una regresión o regresiones múltiples sólo con las variables que nos interesen, u otros modelos lineales, para observar como se relacionan de forma más detallada los primeros parámetros con las diferencias sociodemográficas.
De nada, aquí estamos para lo que necesitéis.
Saludos.
Hola Juan Luis, te agradezco mucho tu respuesta. Seguí tu consejo de realizar un PCA pero ahora no se si debería realizar una correlación lineal o una regresión, te agradecería una breve explicación de ambos para saber cual debería utilizar. Por otra parte, para comparar las diferencias entre los datos sociodemográficos he utilizado Anova de un factor, pero en la mayoría de los casos me han dado unos resultados que no son significativos, ¿podrías recomendarme que hacer con esos datos para que sirvieran de alguna manera para mi investigación?
Muchas gracias.
Saludos.
Buenos días, !gracias por el post! es realmente útil, sin embargo, aún tengo ciertas dudas. Actualmente estoy realizando un proyecto de investigación y tengo dudas a la hora de realizar el análisis estadístico. Se trata de un estudio piloto con diseño pre-post (n=11). En este, la muestra se divide en 2 grupos de forma aleatoria y se asignan 5 participantes en un grupo y 6 en otro, donde recibirán tratamientos diferentes. Se realiza una evaluación previa a la intervención de diferentes variables (>5 variables numéricas) y otra evaluación posterior al tratamiento de las mismas variables. Hemos explorado si existe una distribución normal de las variables (test Saphiro-Wilk en SPSS 25) y encontramos que en algunas de ellas sí la hay, mientras que en otras no.
Teniendo en cuenta que se trata de 2 grupos y 2 tiempos de medición diferentes, donde no hay una distribución normal para todas las variables ¿qué prueba estadística es la más recomendable para este estudio?
El objetivo del estudio es comparar ambos tratamientos para la muestra y determinar el tamaño del efecto para cada tratamiento.
Muchas gracias.
Hola Lisandro,
Creo que podrías realizar un manova mixto, el equivalente multivariante del anova mixto (entregrupos – intragrupos). Es decir, un manova de medidas repetidas que incluya el factor pre-post y el factor tratamiento (entiendo que los dos grupos) de esta manera podrás incluir las cinco variables respuesta en el modelo. En R creo que se pueden realizar con la función Anova() de la librería car, el penúltimo ejemplo de la página de ayuda de la función es similar si no me equivoco a lo que quieres realizar.
Si no tienes acceso a un software que haga este tipo de pruebas o te resulta muy complejo puedes hacer anovas mixtos (entregrupos – intragrupos) con cada variable y aplicar una corrección de bonferroni a los p valores para no inflar la probabilidad de obtener errores tipo I o falsos positivos.
Saludos.
Buenas tardes, ¡gracias por la respuesta! Lo que me resulta dudoso es si puedo aplicar el test que menciona (anovas mixtos intergrupo-intragrupo) si solo tenemos 2 medidas (una pre y otra post), y como menciono anteriormente, cuando existe distribución normal únicamente para algunas de las variables, mientras que para otras no.
Un saludo
Buenas tardes, tengo dudas a la hora de analizar los datos de mi estudio. Se trata de un estudio piloto (n=11) en el que queremos comparar 2 tratamientos en un tipo de población. La muestra se dividió al azar en dos grupo y se valoraron diferentes características (dolor, discapacidad, etc.) de forma previa a la intervención y posterior a la intervención para cada grupo. Al valorar si existe una distribución normal de las variables, obtenemos que algunas de ellas siguen una distribución normal, mientras que otras no lo hacen.
Al realizarse medidas pre y post, y querer comparar cuál de los dos tratamientos resultó mejor para dicha población, ¿qué prueba estadística sería la más indicada?
Muchas gracias de antemano.
Un saludo!
Buenos días, al realizar el comentario desde la cuenta de un familiar se envió con nombre del mismo, el comentario original es aquel que está a nombre de «Lisandro», mientras que este a nombre de «Juan» fue enviado por error.
Les pido disculpas.
Un saludo.
Hola! estoy realizando un trabajo de portación de microorganismos y quiero comparar los porcentajes obtenidos en diferentes períodos del año (trimestres). Puedo usar algún test estadístico para determinar si existen diferencias significativas entre los distintos periodos? Muchas gracias por tanta sabiduría en estos temas
Hola Sandra,
Creo que podría ser útil un test de proporciones. Te pongo un ejemplo en R.
## Datos de Fleiss (1981), p. 139.
## H0: La hipótesis nula es que las cuatro poblaciones de pacientes
## con una determinada enfermedad tienen la misma proporción de fumadores.
## A: La alternativa es que esta proporción es diferente al menos en una
## de las poblaciones.
fumadores <- c(83, 90, 129, 70) # Frecuencias de fumadores.
pacientes <- c(86, 93, 136, 82) # Frecuencias de total de pacientes.
prop.test(fumadores, pacientes)
Comparto contigo también una entrada del blog sobre el tema:
Enlace: Diferencias entre las proporciones de 2 poblaciones diferentes
De nada, aquí estamos para lo que necesitéis.
Saludos.
Hola, primeramente gracias por la guía y felicitaciones por la buena disposición a hacerla.
Aprovecho el comentario para hacerte una consulta: Tengo 3 variables (cada una con 3 réplicas) para distintas estaciones, mi intención es comparar 2 técnicas de muestreo (es decir tengo las 3 variables con sus respectivas réplicas para cada técnica), la intención es determinar qué tanto se parecen en resultados, para determinar si es posible cambiar una técnica por la otra.
Debería usar promedios en vez de las 3 réplicas? y ¿qué tipo de análisis me convendría más?
Muchas gracias de antemano
Hola Nico,
¿Por replicas te refieres a medidas repetidas de las mismas estaciones? En este caso podríamos hacer un manova de medidas repetidas. Si son réplicas con otras estaciones podríamos hacer un manova.
Saludos.
Hola, gracias por responder !!
Si, son medidas repetidas de las mismas estaciones, entonces iré por el manova de medidas repetidas.
Muchas gracias!
Hola, quisiera hacerle una consulta, tengo un cuestionario dicotomico (1=si y 2=no) aplicado a 31 personas, y mi objetivo es
Determinar de qué manera incide la violencia familiar en el concebido y su proyecto de vida, que estadístico aplicaría espero me absuelva mi duda gracias de antemano saludos.
Hola César,
Entiendo que buscas estudiar la asociación entre dos variables dicotómicas de tu cuestionario, para ello podrías hacer una prueba de Fisher o Chi-cuadrado de asociación. A nivel exploratorio podría ser interesante también realizar un análisis de correspondencias múltiples con todos tus datos.
Saludos.
Muy interesante. Su aplicación para el análisis estadístico es de suma importancia. Las técnicas de recolección de datos y la interpretación de los resultados mediante la estadística ayudan a comprender los fenómenos físicos investigados en ingeniería.
Hola Ever, muchas gracias por tus palabras. Saludos
Buenas noches Rosana, muchas gracias por compartir esta Guía y felicidades por lo profesional que eres.
Tengo una duda, espero puedas ayudarme. Uno de los objetivos de la investigación es «Determinar el grado de influencia del factor Normativo en las buenas prácticas para la transformación a viviendas sostenibles en la Urbanización El Algarrobo» . La respuesta que tengo en los ítems de estas variables es dicotómica (Si/No). Sin embargo, en la variable factor normativos el 100% de las personas encuestadas respondieron «No», por lo que no puedo trabajar un prueba Chi-cuadrado, porque pasaría a ser una constante. ¿Qué prueba puedo aplicar para resolver ese objetivo?
De antemano, muchas gracias.
Saludos
Hola Mabell, gracias por tu comentario. Si el 100% de las personas han respondido un solo tipo de respuesta, no puedes evaluarla estadísticamente porque no tienes variabilidad. Busca si puedes analizarlo a través de otra variable o si puedes aumentar la muestra.
Saludos
Hola muy buen articulo, resuelve muchas dudas estadísticas y de forma entendible. Disculpa, ando revisando que prueba estadística puedo utilizar en mi investigación que trata de pasarle dos escalas de evaluación a los sujetos y quiero comparar el resultado que me da en ambos, que prueba me recomendarías utilizar?
Hola Andrea, puedes mirar el esquema que les enseño en este mismo post.
Si tienes dos escalas numéricas y quieres evaluar cómo se relacionan, utiliza la correlación. Si tienes dos escalas categóricas y quieres evaluar su relación, utiliza la prueba de independencia chi-cuadrado o la prueba exacta de Fisher.
Saludos
Buenas tardes, excelente información. Me ha servido mucho. Quisiera hacerle una consulta yo no trabajado mucho con estadística inferencial y quisiera hacer una investigación sobre los enfermos reportados de hepatitis A en institutos de salud publica. tengo la estadística de los 8 últimos años por semanas. (2011-2018). Que trabajo de estadística inferencial, ‘¿ podría plantearme con esos datos? (es un trabajo académico y el fin es aprender) quiero usar Intervalos de confianza, prueba de hipótesis (ya sea parametrica o no parametrica). Si puedes asesorarme o darme una idea de que podría plantearme y que herramientas usar te lo agradecería.
Gracias de antemano.
Hola María Eugenia,
en tu caso quieres evaluar el comportamiento temporal del número de enfermos de hepatitis A. Primero miraría gráficos temporales para identificar posibles tendencias o comportamientos estacionales. Si estos existen deberías pensar en utilizar técnicas de series temporales que no enseño en este blog. En caso contrario, y si quieres, por ejemplo, comparar entre años, podrías utilizar estadística inferencial como pruebas para muestras relacionadas. Si te fijas en el esquema de este post, tu objetivo sería comparar 3 o más grupos (años) relacionados para una variable respuesta nominal binaria (sí o no enfermo), por lo tanto usa la prueba Q de Cohcran.
Saludos
hola felicidades por tu pagina tan explicita y hacer un poco menos complicada la estadística inferencial, quería preguntarte si estoy haciendo una intervención donde voy a medir lo aprendido después de intervención, se les aplicara un cuestionario antes y otro después de la intervención educativa, entonces mi prueba es una t. student de una cola?
Hola Alejandra,
perdona la demora pero estoy de baja. Fíjate en el esquema de este mismo post:
Tu objetivo es comparar 2 muestras relacionadas (antes y después en un mismo grupo)
* Si la variable respuesta del cuestionario es numérica utiliza la prueba t de student para muestras relacionadas
* Si es ordinal utiliza la prueba de Wilcoxon para muestras relacionadas
* Si es nominal utiliza la prueba de Yuen para muestras relacionadas
* O si es nominal binaria utiliza la prueba de McNemar
Si además tienes a los sujetos divididos por grupo (e.g. grupo tratamiento vs grupo placebo) ya tendrías que optar por un ANOVA de 2 vías de medidas repetidas, una vía o factor correspondería al tiempo (antes vs después) y el otro al grupo (tratamiento vs placebo).
Saludos
hola buena noches,quería consultar sobre una investigación acerca del perfil de potenciales clientes,si quiero comprar frecuencia de compra con ocasiones en que compran por ejemplo cumpleaños,reuniones o mas bien con el precio(lo que querríamos saber es si existe relación) nos conviene hacer un análisis de regresión o que estadístico usar ??.Muchas gracias.
Hola Romina,
perdona la demora pero estoy de baja.
Si tienes pocos años de estudios podrías realizar estadística inferencial considerando muestras relacionadas o algún modelo de regresión, pero si cuentas con datos de varios años sería mejor inclinarte por modelos de series temporales que incluyan explícitamente la componente de autocorrelación (los resultados de tiempos cercanos serán más parecidos entre sí que los de tiempos lejanos).
Saludos
Hola Rosana, en primer lugar muchas gracias por esta guía tan útil para los que no manejamos nada bien la estadística.
Me gustaría hacerte una consulta sobre un estudio que estoy realizando. Tengo un grupo de personas mayores a los que les he medido en dos días distintos la fuerza de presión manual (tanto para la mano dcha como izq) y ahora quiero saber si esta medida es fiable (puesto que son personas con demencia). Quiero comparar la mano derecha del primer dia con el segundo, e igual para la izquierda, ¿qué debo hacer?¿Si realizo el T-student y el valor de p es mayor a 0.05 que significaría en mi caso, que no son estadisticamente significativas y por lo tanto serían medidas fiables?
Gracias de antemano!
Hola María,
perdona la demora pero estoy de baja.
Fíjate en el esquema de este mismo post. Si quieres comparar la presión de la mano derecha (o izquierda) del primer día con el segundo, tu objetivo es comparar 2 muestras relacionadas (para un mismo sujeto mides una respuesta en el tiempo, por lo cual sus respuestas estarán relacionadas, es decir, si un sujeto tiene alta presión un día es de esperar que también la tenga el día siguiente, y esta relación debes controlarla con pruebas para muestras relacionadas que tengan en cuenta el individuo).
Como tu variable respuesta presión es numérica, utiliza la prueba t de student para muestras relacionadas.
Ahora, si quieres además comparar el resultado de la mano derecha con izquierda (e.g. para ver si en alguna de las dos cambia el registro), podrías optar por un ANOVA de medidas repetidas para 2 vías, una que tenga en cuenta el tiempo (antes y después) y otra que tenga en cuenta la mano (izquierda y derecha).
Saludos
Hola felicitaciónes!
Una consulta, voy a relacionar comportamiento alimentario( variable cualitativa, con imc( variable cuantitativa continúa) que test me recomendaría usar?
Gracias
Hola José, gracias por tus felicitaciones.
Si lo que quieres es comparar los valores de IMC (numérico) entre los grupos de comportamiento alimentario (categórico) utiliza pruebas de comparaciones (e.g. t de Student si tienes 2 grupos o ANOVA si tienes más de 2 grupos, evalúa los supuestos previamente). Otra opción es categorizar la variable IMC en grupos (e.g. delgado, normal,…) puedes realizar estas categorías y luego evaluar la relación con los grupos de comportamiento mediante pruebas de independencia Chi-cuadrado y comparaciones múltiples.
Saludos
Hola Rosana,
En primer lugar felicidades por el artículo. Es muy claro aún así para mi que nunca he estudiado mucho de estadística no sé qué sería mejor para comparar mis variables.
Tengo un conjunto de datos cuantitativos y contínuos. Son medidas de concentración de metales en diferentes períodos de un año y entre diferentes años. Yo quiero ver si los valores que obtento están relacionados entre diferentes períodos y entre distintos metales.
La muestra global es muy grande pero cada muestreo independiente es n<30. Para hacer las comparaciones interanuales e intraanuales podría aplicar un test-t de dos colas? Hasta ahora había aplicado el test de Fischer y usado el p-value para evaluar la probabilidad de que dos variables estuviesen relacionadas y ahora no sé si un test-t sería más apropiado.
Muchas gracias de antemano por tu respuesta.
Hola Andrea, gracias por tu comentario.
La prueba a seleccionar dependerá de cuántos períodos o años quieras comparar. Si tienes pocos períodos/años puedes utilizar pruebas para muestras relacionadas (o medidas repetidas), si son muchos períodos/años sería mejor considerar modelos que tengan en cuenta la componente temporal (las muestras de períodos/años más cercanos podrían ser más similares entre sí que aquellas separadas en el tiempo, o podrías modelar específicamente la variabilidad temporal). Para comparar distintos metales en un mismo período/año sí puedes utilizar pruebas para muestras independientes. Respecto al número de datos, si tienes pocas observaciones por muestra podrías realizar pruebas no paramétricas y/o realizar pruebas paramétricas y realizar estudios de potencia estadística y estimación de tamaño muestral (aquí tienes un par de post sobre el tema: https://www.maximaformacion.es/blog-dat/tamano-muestral-y-potencia-estadistica/ y https://www.maximaformacion.es/blog-dat/aumenta-la-potencia-estadistica-de-tus-investigaciones/).
Saludos
Hola,
Necesito saber que método estadístico debo utilizar para analizar los datos obtenidos de dos variables cualitativas, estoy haciendo una investigación y mi tema es Análisis de Aplicación de Marketing Digital y su influencia en el proceso de compras de los clientes de la empresa JM.
Saludos..
Hola Gissella, si tienes 2 variables cualitativas (o categóricas) para muestras independientes y quieres evaluar su relación, puedes utilizar la prueba de independencia Chi-cuadrado y/o la prueba de Fisher. Si tienes más de 2 categorías te recomiendo luego realizar comparaciones pareadas. Aquí tienes algunos ejemplos que se realizan en R: https://rcompanion.org/rcompanion/b_07.html
Saludos
Buenas noches
Gracias por la explicación, pero al ser el análisis estadístico mi debilidad más grande, aún no logro entender a pleno cómo debería abordar mi investigación.
Mi investigación trata sobre asociar las visitas de un grupo particular de insectos a una planta especie de planta. Son 5 plantas de la misma especie, en condiciones similares. Tomé datos de la T°; H°, Radiación y el viento.
Mi duda es:
– Es muy poco trabajar con 39 muestras?? es todo lo que conseguí en los 16 días de muestreo. Y me preocupa mucho que 39 sea un número tan bajo que no me permita trabajar.
– Para obtener la relación entre las visitas y los factores ambientales, puedo hacer uso de Correlación de Pearson?
y por último:
Puedo sacar el índice de diversidad de Shannon W, índice de dominancia de Simpson e índice de densidad de Simpson con solo 32 insectos??
Por favor, espero me responda. Estoy haciendo mi tesis y mi profesor guía nunca está en su oficina.
Hola Camila,
el tamaño de muestra que necesitas dependerá de la variabilidad de los datos que tengas (e.g. si tienes datos muy variables seguramente necesites un gran número de observaciones para detectar el posible efecto), del tamaño del efecto de tu estudio (e.g. si el efecto que estás midiendo es muy bajo, necesitarás más observaciones para detectarlo) y del tipo de prueba que desees realizar (e.g. si quieres evaluar varias variables explicativas a la vez y con interacciones, deberás tener un mayor número de observaciones).
Te invito a que leas nuestros post sobre potencia estadística y tamaño de muestra: https://www.maximaformacion.es/blog-dat/tamano-muestral-y-potencia-estadistica/ y https://www.maximaformacion.es/blog-dat/aumenta-la-potencia-estadistica-de-tus-investigaciones/
También debes asegurarte que esos 16 días de muestreo se pueden realmente considerar como una misma muestra, o al menos ser consciente de que lo estás asumiendo, eso dependerá de tu diseño de estudio.
Para estudiar la relación entre 2 variables numéricas como parecen ser el número de visitas y los factores ambientales, puedes utilizar el análisis correlación. Dependiendo de cómo sea la relación (lineal o no lineal), la distribución de las muestras (normal o no normal) y la presencia o no de outliers, puedes optar por una correlación paramétrica (la de Pearson), no paramétrica (la de Spearman) o robusta.
Respecto a los índices de diversidad, etc, sí puedes calcularlo pero su interpretación dependerá del contexto de tu investigación y las comparaciones que estés haciendo.
Saludos
Hola. Queria hacer una consulta en relacion con una investigación que estoy realizando. Mi objetivo general es analizar la asociacion existente entre los niveles de autoconcepto académico y el grado de ansiedad frente a los examenes en estudiantes de diferentes años de la carrera de psicologia (primero, segundo y tercer año). Estoy en duda si deberia utilizar la prueba de chi cuadrado o el coeficiente de correlacion de rho de spearman. Esto para analizar la asociacion en cada año. Gracias. Si entendi bien, mis variables serian ordinales.
Hola Valentina,
depende de cómo estén medidas tus variables. Para evaluar la asociación entre «los niveles de autoconcepto académico» y «el grado de ansiedad frente a los examenes», si estas variables toman solo 2-5 categorías (e.g. bajo, medio y alto) sería recomendable la prueba de independencia Chi-cuadrado, sin embargo si tienes más de 5-7 niveles (e.g. escala de likert) podrías optar por el análisis de correlación no paramétrica de Spearman. Si además quieres analizar esta asociación para distintos grupos de la carrera de psicología, deberías repetir el análisis en cada estrato, o -si fuera el caso- recurrir a análisis más sofisticados como la prueba de Cochran-Mantel-Haenszel (CMH). Saludos
Hola, Rosana.
Te quería plantear lo siguientes, tengo dos grupos aleatorizados, uno es el experimental y el otro es el de control/lista de espera. Existirán medidas pre y post para el grupo experimental. Del grupo de control, aunque después también se beneficien del tratamientos (una vez finalizado el grupo experimental) solo me servirían los datos pre. El contraste, por tanto, se efectuaría entre los datos post del grupo de experimental con los datos pre del grupo de control.
¿Qué estadístico utilizarías para comprobar la equivalencia inicial de los dos grupos en las medidas y en las variables demográficas relevantes?
Hola Josefina, si tu objetivo es evaluar las condiciones iniciales de ambos grupos, para determinar si son equivalentes/comparables, lo que deberías hacer es comparar los grupos experimental y control para las variables que hayas registrado en la condición pre.
Saludos
Excelente artículo! Enhorabuena. Te quería preguntar qué prueba estadística sería correcta si quiero comparar 2 grupos independientes en una serie de variables psicológicas, donde cada una de ella proporciona un valor número (puntajes de test). Esto en base a hipótesis nulas, donde lo que quiere comprobar es q ambos grupos son homogéneos en fichas variables.
Gracias!!!
Hola Camila, gracias por dejarnos tu comentario. Por lo que dices, quieres analizar cada variable psicológica por separado, comparando 2 grupos independientes. Si tu variable psicológica es numérica (e.g. puntuación del 1-100 en una escala psicológica) puedes optar por la prueba de t de Student para 2 muestras independientes, o su versión no paramétrica o robusta, como indica el cuadro de este post. Si tu variable psicológica es categórica (e.g. grado de satisfacción bajo/medio/alto) deberías mirar la prueba de independencia Chi-cuadrado. Saludos
Hola Rosana, muy buen resumen, tengo una duda, estoy tratando de hacer un reporte de caso, donde tengo un sujeto al que se le a aplicado una dieta específica y se le han realizado varias medidas, de peso y analíticas de sangre en un período de 4 años. El objetivo es observar si la dieta que ha estado consumiendo influye en los cambios de peso y valores de los análisis sanguineos. Como debería ser encaminado el análisis de estos datos
Hola Carolina, gracias por tu comentario. Supongo que el análisis de series temporales te puede ser útil, porque debes tener en cuenta que los datos no son independiente sino que muestran correlación temporal. Pero revisa la bibliografía que se publica en tu área de trabajo para saber si existe algo más específico. Saludos
Hola Rosana,
Lo primero enhorabuena por el artículo, sencillo y claro. Tengo una duda. Qué test usarías para ver si hay cambio y su magnitud en una variable cualitativa con más de dos niveles en un estudio pre-post? El tamaño muestral es pequeño, 30. A todos los pacientes se les aplica el mismo tratamiento y necesito saber si el cambio es significativo en varias variables cualis con más de dos niveles por lo que no puedo usar McNemar.
Muchas gracias!
Hola Beatriz, gracias por tu comentario. Si tienes una variable respuesta categórica (con más de 2 niveles) medida en 2 tiempos (-pre y post-), puedes aplicar la prueba de McNemar. En las páginas 7-8 del siguiente documento tienes un ejemplo en R: http://biotoolbox.binghamton.edu/Biostatistics/Biostatistics%20Student%20Tutorials/McNemars%20Test/Biol483MMcNemar%27sTestFinal.pdf
También aquí tienes varios ejemplos: http://rcompanion.org/handbook/H_05.html (y de otras pruebas).
Te recomiendo también que leas: Alan Agresti (1990). Categorical data analysis. New York: Wiley. Pages 350–354.
Saludos
Muchísimas gracias Rosana!!
Hola Rosana, creo que mi anterior comentario no se ha publicado. En el te preguntaba que clase de prueba estadística crees que debo utilizar para comparar los resultados obtenidos según sexo y edad en una prueba para niños donde las opciones de respuestas solo son: niña, niño o ambos.
Gracias!!
Hola Mari Carmen, ¡muchas gracias por tu comentario! es justo nuestro principal objetivo, intentar explicar la estadística de una forma sencilla y práctica.
Respecto a tu pregunta, depende de cómo hayas medido los resultados. Supongo que se trata de una puntuación, una variable continua, que quieres comparar por grupo de edad y sexo. En ese caso, como tienes 2 factores, deberías realizar un ANOVA de 2 factores o vías (siempre y cuando se cumpla con los supuestos de la prueba). En este links tienes una explicación buena y sencilla: http://www.sthda.com/english/wiki/two-way-anova-test-in-r
Me apunto crear un post sobre el tema en el futuro ;).
Saludos
Hola Rosana, tu forma de sintetizar la estadística de una forma tan sencilla es increíble, enhorabuena.
Paso a realizarte un consulta respecto al TFM que estoy llevando a cabo. Se trata de un estudio sobre los estereotipos de género en niños muy pequeños (3-7 años). La forma de recolección de los datos ha sido a partir de una prueba realizada por mí en la que se les realizan preguntas donde la opción de respuesta solo es: niña, niño o ambos. Ahora quiero comparar las respuestas que me han dado en función de dos variables, por un lado la edad y por el otro el sexo. ¿Que tipo de análisis crees que me convendría para obtener resultados?
Gracias de antemano
Un saludo
Hola!!
Necesito ayuda, nunca he estudiado estadística y para un trabajo de la Universidad he tenido que realizar un estudio donde comparo dos grupos (A y B), formados por diferentes personas cada uno y elegidos de manera aleatoria y debo comparar el antes y el después de estos dos grupos. ¿Qué debo hacer?
Millones de gracias!
Hola Ariadna,
te recomiendo mirar este tutorial del blog: Prueba t de Student para medidas repetidas con R
https://www.maximaformacion.es/blog-dat/prueba-t-de-student-para-medidas-repetidas-con-r/
Saludos
Buenas Patricia,
Estoy en mi último año de carrera y estoy liada con mi TFG en el cual voy a evaluar distintos índices de vegetación a lo largo del ciclo del cultivo. Mi objetivo es estudiar la relación existente entre ambos índices en distintas fases a través de distintos estadísticos como la correlación, ahora bien, en el momento en el que dos índices no se encuentran correlacionados ¿qué estadístico sería el más útil para determinar qué índice es mejor emplear en una determinada etapa?.
No tengo mucha práctica en el tema, pero ahora me toca profundizar en él.
Muchas gracias.
Hola Paloma,
para determinar qué índice es mejor emplear en una determinada etapa deberías tener alguna otra variable respuesta de interés. Por ejemplo, imagina que estás midiendo el rendimiento de tu cultivo, puedes evaluar qué índice se correlaciona mejor con el rendimiento del cultivo. Es una cuestión que debes responder con tu objetivo de estudio y las otras variables que hayas medido.
Saludos
Hola! Va directo a marcadores!
Me ha parecido muy útil aunque aún tengo dudas con cómo hacer un análisis de los datos que tengo en un dataset: Tengo un registro de fechas en las que se ha alimentado a un animal (y el peso del alimento que ha comido) y de fechas en las que se ha reproducido. Cómo podría analizar esos datos? Cómo podría predecir la próxima fecha en la que comerá en base a la tendencia que llevaba hasta el momento? Cómo podría probar que tiene relación la alimentación con la cópula? Si esto se prueba, cómo podría predecir la cópula en base a cuándo comió la última vez? Cómo saber qué tendencia sigue el peso de la comida para predecir cuánto comerá la próxima vez? Cómo podría interpretar la estacionalidad? Y por último, qué gráficos representarían mejor toda esta información?
Soy usuaria novata de R, manejo bien el código pero a veces me pierdo con cómo interpretar los datos por lo que me gusta afrontar pequeños retos para ir aprendiendo.
Hola Azahara, gracias por tu comentario.
No conozco tus datos pero parece que necesitarías ajustar un modelo de regresión. Tienes una variable respuesta numérica (día de la cópula, siendo 0 el día en que comienza el experimento) y 2 variables explicativas (día de alimentación y peso del alimento). Además, al tratarse de datos temporales tendrás que considerar/controlar que los datos no son independientes, esto lo puedes lograr con modelos mixtos o con modelos de series temporales, dependiendo de tus datos y el objetivo de trabajo. Te recomiendo algunos libros para leer sobre el tema:
* Alain F. Zuur, Elena N. Ieno, Anatoly A. Saveliev, Neil Walker, Graham M. Smith (2009) Mixed Effects Models and Extensions in Ecology with R
* Rob Hyndman & George Athanasopoulos (2013) Forecasting: principles and practice
Saludos
Hola, Rosana, muy interesantes las informaciones de esta página, pues estoy terminando la parte estadística de mi tesis y me gustaría hacerte una pregunta: tengo 36 variables dependientes escalares, unas con distribución normal, otras no (hice el test de homogeneidad) , mi design es intrasujetos. Cuando comparo unas con las otras a veces tengo un par con distribución normal ( test T para muestras pareadas) otras con no normal ( wilcoxon), y en otra situación tengo un par que una variable es normal y otra no. ¿ Qué hago? Ya intenté transformarlas con log y otros y sigue no normal la que es no normal. ¿Puedo usar el test wilcoxon?
Hola Patricia,
gracias por tu comentario. Lo primero es ver por qué las muestras no son normales y qué tanto lo son. Si la desviación de la normalidad es poca o no se debe a la presencia de outliers o a la naturaleza de la variable, puedes seguir aplicando pruebas paramétricas. En caso de que existan outliers te recomiendo utilizar pruebas robustas, y en el caso de que las variables sean ordinales pruebas no paramétricas. Ten cuidado también con el incumplimiento del supuesto de homogeneidad de varianza que comentas, pues las pruebas paramétricas sí pueden dar problemas en esos casos. Existen algunas técnicas para controlar este problema, por ejemplo en la prueba t de Student o en el ANOVA, puedes indicar var.equal = FALSE para aplicar la corrección de Welch en caso de heterocedasticidad.
Saludos
Hola Rosana, muchas gracias por la información, tengo una consulta, tengo un estudio descriptivo de 60 pacientes a los que se le han aplicado 2 purebas diagnosticas, que miden la misma variable cuantitativa ordinal (3 categorias) que test estadistico puedo aplicar y es necesario realizar la comprobacion de la normalidad o debo aplicar pruebas no parametricas por ser ordinal la variable estudio.
Muchas gracias!
Hola Daniela, tienes 2 variables respuesta de tipo ordinal (3 categorías) que nunca seguirán una distribución normal por definición. No indicas cuál es tu objetivo, así que supongo que quieres comparar grupos de pacientes (e.g. placebo vs control). Si ese fuera el caso, y quieres analizar los resultados de cada prueba diagnóstica por separado, mira en la tabla que les he puesto en el post. Buscarías comparar 2 grupos independientes (e.g. placebo vs control) para una variable respuesta de tipo ordinal, por lo cual en ese caso utiliza la Prueba de Mann-Whitney.
Saludos
Hola Rosana. Muchas gracias por toda la información que has puesto a nuestra disposición.
Querría hacerte una consulta.
Tengo, para 4 zonas pesqueras, la distribución de residuos encontrados en 8 categorías (plástico, metal, etc.) y querría saber si las diferencias en la distribución por tipología de residuos en cada zona son estadísticamente significativas.
El problema es que el mayor o menor número de objetos recogidos en cada una de las zonas ha dependido del número de barcos y de días pescando (y recogiendo basura).
En esta situación, ¿qué prueba estadística debería aplicar?
Gracias
Hola Óscar, gracias por tu comentario. Se me ocurre crear una nueva variable que esté ponderada por el esfuerzo de muestreo. Esto es bastante habitual en ecología. Imagina que estamos muestreando el bentos por estacion (espacial o temporal), para ponderar por el esfuerzo de muestreo es conveniente la estandarización respecto al total de estaciones utilizadas. Sumamos la abundancia de cada especie en una estación y se divide por el total. Así la nueva variable se expresa como una proporción o porcentaje. Saludos
Hola! me gustó mucho el artículo. Quería saber cómo se hacen los supuestos sobre normalidad si no tengo ningún dato. En mi caso voy a hacer un pre y post con un grupo control y experimental. Tendría que reportar expectativas de normalidad para ambos grupos? ¿es posible que un grupo presente datos normales y otro no?
Mil gracias !!!
Hola María, gracias por tu comentario. Si aún no has tomado los datos, lo primero a tener en cuenta es si tu variable respuesta puede ser de naturaleza normal. Por ejemplo, las variables de conteo como el número de hijos, suelen tener una distribución de Poisson, asimétrica, donde hay más probabilidad de encontrar valores bajos y baja probabilidad de encontrar valores grandes, por lo cual es muy probable que no obtengas una distribución normal. Lo segundo a tener en cuenta es el tamaño de la muestra, gracias al teorema central del límite podrías asumir normalidad siempre que la muestra sea grande (más de 30 casos por grupo). En tercer lugar, recuerda que aunque no se cumpla el supuesto de normalidad, si esta diferencia es «leve» podrías seguir utilizando técnicas paramétricas. Es más peligroso el incumplimiento de la homogeneidad de varianza que el incumplimiento de la normalidad, y para el primero podrías utilizar aproximaciones como la de Welch para corregirlo y seguir utilizando técnicas paramétricas.
Saludos
Hola Rosana, muchas gracias por esta información. Ha sido de mucha utilidad. Sin embargo quisiera hacerte una par de consultas. Podrías escribirme a mi correo electrónico para enviarte por este medio mis dudas?
Saludos,
Natalia G
Hola Natalia,
si necesitas asesoramiento de consultoría puedes solicitar nuestro servicio a través de esta página web: https://www.maximaconsultoria.es
Saludos
Hola Rosana
Estoy haciendo un estudio ECA de casos y controles para medir si se observa un cambio en el nivel de ansiedad de niños antes, durante y después de un procedimiento médico. Hay un total de 3 grupos diferenciados por edad. Cada uno de estos grupos se compara con un grupo control correspondiente (misma edad) en el que no hay intervención
Tengo dudas acerca de cual sería el procedimiento estadístico para comparar el grupo casos y control del mismo rango de edad, si quiero comparar los resultados de la misma variable en los diferentes espacios de tiempo en los que se mide, en este caso antes, durante y después de la intervención. Entiendo que debería hacerse ANOVA de un factor para obtener los resultados, eso es así?
Gracias
Hola Sergio,
tienes que pensar cuáles son tus variables explicativas (o productivas) y cuál tu variable respuesta.
Si he entendido bien, tienes:
* variable respuesta: nivel de ansiedad
* variables explicativas: tiempo (antes, durante, después), grupo de edad (3), grupo de tratamiento (tratado o control).
Por lo tanto, si se cumplen los supuestos paramétricos, podrías utilizar un ANOVA de 3 vías (porque tienes 3 variables explicativas o factores).
El procedimiento es similar a lo que explico en este post: https://www.maximaformacion.es/blog-dat/como-realizar-el-anova-de-una-via-en-r/ pero tendrás que tener en cuenta posibles efectos de interacción entre los factores.
Saludos
Hola buenas tardes, felicidades por el articulo muy completo, en el caso del estudio de la importancia de emplear una ludoteca desde el ámbito educativo para fomentar la lectura y escritura y haber realizado una encuesta al personal docente (9 maestras) con escala tipo likert, que programa debería utilizar para analizar los resultados obtenidos?
Hola Daniela,
depende de tu objetivo. Si lo que quieres es ver la relación entre distintas medidas de «importancia de emplear una ludoteca» (en escala likert) podrías realizar análisis de correlación de Spearman (no paramétrica porque tienes solo 9 observaciones). Si lo que quieres es comparar la «importancia de emplear una ludoteca» (likert) entre grupos de maestras deberías tener cuidado porque tienes muy pocos datos (piensa que como mucho los grupos te quedarían de 4-5 casos).
Saludos
Hola. antes que nada disculpad mi ignorancia… ¿que prueba se aplicaria para evaluar el efecto de un tratamiento en el que se han tomado 4 mediciones, 1 pretratamiento, la segunda a la semana del tratamiento, la tercera al mes del tratamiento y la cuarta a los dos meses del tratamiento, en dos variables?
Gracias.
Hola Isabel,
si lo que quieres es comparar 1 variable respuesta en los 4 tiempos, utilizarías un ANOVA de medidas repetidas, siguiendo lo indicado en la tabla de resumen de este post.
Si quieres analizar 2 variables respuesta en los 4 tiempos, a la vez, deberías utilizar un MANOVA de medidas repetidas, que es la versión multivariante de la anterior.
Saludos
Hola, felicitaciones por esta guía. Espero puedas ayudarme con un inconveniente que tengo: Quiero saber si un indice (Variable respuesta) es diferente en individuos reproductivos y no reproductivos, para ello estoy haciendo un ANOVA a un Factor (con dos niveles); al chequear los supuestos encuentro que hay normalidad de residuos pero NO Homocedasticidad. Intuyo que puede deberse a que uno de los niveles esta armado con 29 muestras y el otro por 79. Pero no se como corregirlo, en algunos sitios eh leído que se puede usar Kruskal-Wallis, pero hasta donde se si existe heterocedasticidad no se puede . Probé correcciones con raíz cuadrada y logaritmos y sigue siendo heterocedastico. Que aconsejarías en un problema así?
Desde ya muchas gracias!
Hola Evangelina,
si quieres comparar una variable respuesta numérica entre 2 grupos independientes, siguiendo el esquema que les he mostrado, deberías seleccionar la prueba t de Student para muestras independientes. En el caso de que tengas problemas de falta de homogeneidad de varianza entre las muestras (heterocedasticidad) debes chequear primero a qué se debe. Si se trata realmente de diferencias en la variabilidad de la respuesta entre las muestras puedes seguir utilizando la prueba t de Student con la aproximación de Welch (o Satterthwaite), es decir, la varianza se estima por separado para ambos grupos y se utiliza la modificación de Welch a los grados de libertad. Esto lo indicas en la función t.test(y~x, var.equal=FALSE) -viene marcada por defecto en R-. Aquí tienes una guía paso a paso para su realización: https://www.maximaformacion.es/blog-dat/comparacion-de-2-muestras-con-r/
Si en su lugar el problema se debe a la presencia de datos atípicos (outliers) deberías optar por la prueba robusta de Yuen con yuen(y~x), como indico en la tabla de este post.
¡Saludos!
Gracias Rossana, eres genial!!!, este blog me permitió entender claramente algo que me había llevado semanas de estudio.
Nuevamente muchas gracias!
Hola Jorge, ¡gracias a ti por el comentario! Nos alegra y anima a seguir trabajando en simplificar y aclarar conceptos con casos prácticos. Saludos
hola muchas gracias por el aporte teórico
quisiera aun así corroborar la prueba más correcta deseo analizar en 1 muestra un cuestionario tipo likert en preprueba y posprueba, con la finalidad de ver si la intervención que propuse tuvo efecto o no
de antemano, gracias
Hola Marisol,
fíjate en las tablas de resumen del post. Si tienes una variable de tipo ordinal, como son las escalas de likert (asumo que tiene 5 o más categorías), y quieres comparar 2 muestras relacionadas o medidas repetidas (pre y post-prueba), debes aplicar una prueba de Wilcoxon para muestras relacionadas. Como se indica en la segunda tabla de resumen, la función en R a utilizar es wilcox.test(y~g, paired=T) donde «y» es la variable respuesta (las respuestas en escala likert), y «g» la variable explicativa (el grupo pre y post-test).
Tienes un post para realizar el análisis en R, paso a paso, aquí: https://www.maximaformacion.es/blog-dat/prueba-t-de-student-para-medidas-repetidas-con-r/
¡Saludos!
Hola Rossana, tengo una duda, que tipo de prueba usaría para aprobar o rechazar mi hipotesis…si estoy comparando la efectividad de 2 medicamentos en la reduccion del dolor ( evaluado como sí y no)… ya tengo los resultados que son favorables para el medicamento A, pero no sé que prueba usar para demostrar el valor p
Hola Rosa, no me quedan muy claras tus variables.
¿Tu variable respuesta es reducción del dolor sí o no, mientras que la variable explicativa es el grupo (2 medicamentos)?
Si es así lo que buscas es evaluar si existe una asociación entre ambas variables o si, por el contrario, son independientes. Puedes utilizar la prueba de independencia Chi-cuadrado o la prueba exacta de Fisher.
No obstante este tipo de análisis suele ser más fino (discriminar mejor) si pasas un pre y un post-test con una escala (e.g. 1-10) de dolor.
Saludos
Hola Rosana. Muchas gracias por tu rápida respuesta. Pero creo que no me he explicado bien.
En una muestra , donde los sujetos me han cumplimentado un cuestionario tipo likert, quiero establecer si existen diferencias significativas de esas opiniones con:
1. El genero de los sujetos (hombre/mujer)
2. La edad de los sujetos (preadolescentes/ adolescentes / jóvenes,)
Mi pregunta es ¿que prueba estadistica debería utilizar ?
Mucchas gracias. un cordial saludo. Manuel
Fíjate en el esquema de este mismo post.
Tu variable/s respuesta/s es ordinal (escala de likert -supongo que es de 5 categorías-) y tu objetivo es:
1. Comparar 2 grupos independientes (sexo: hombre/mujer)-> Prueba de Mann-Whitney
2. Comparar 3 grupos independientes (edad: pre-adolescentes, adolescentes, jóvenes).->Prueba de Kruskall-Wallis
Son pruebas no paramétricas debido a que tu respuesta (ordinal) no seguirá una distribución normal debido a su naturaleza intrínseca.
Saludos
Hola Rosana. Enhorabuena por tu blog. Nunca he visto algo tan útil, pero sigo con mi duda. El nombre de tu blog es perfecto.
Tengo una muestra que proviene de diversas provincias de una comunidad autónoma, aunque yo para evitar suspicacias entre una ciudad y otra o entre ciudades, no he puesto esa variable. Solo se que todos los que me han contestado trabajan en la comunidad.
Ahora sí tengo la variable de la edad por intervalos. Entonces para conocer si existe diferencias significativas en función de la edad, debo realizar la t de Student para para una muestra?
Gracias y Felicidades por tu blog
Gracias por tu comentario, Manuel.
Si entiendo bien tu problema, quieres comparar las edades de los sujetos entre provincias y no por ciudad. Si la variable respuesta fuera la edad original numérica y tuvieras 2 provincias que analizar, entonces deberías realizar la prueba t de Student. Si tuvieras más de 2 provincias realizarías el ANOVA de 1 factor.
Sin embargo, me comentas que la edad la tienes por intervalos. No sé cuántos intervalos tienes, pero si son pocos, en ese caso la variable respuesta edad sería categórica (ordinal) y deberías hacer una prueba de independencia Chi-cuadrado. Si fueran muchos intervalos de edad podrías aplicar el ANOVA no paramédico, que se llama prueba de Kruskall-Wallis.
Un último comentario, si en los análisis descriptivos observas que tienes muchas diferencias por ciudad, tal vez deberías considerar también ese factor en tu estudio.
¡Saludos!
Hola Rosana. Muchas gracias por tu rápida respuesta. Pero creo que no me he explicado bien.
En una muestra , donde los sujetos me han cumplimentado un cuestionario tipo likert, quiero establecer si existen diferencias significativas de esas opiniones con:
1. El genero de los sujetos (hombre/mujer)
2. La edad de los sujetos (preadolescentes/ adolescentes / jóvenes,)
Mi pregunta es ¿que prueba estadistica debería utilizar ?
Mucchas gracias. un cordial saludo
Hola Rosana, muchas gracias por el apunte resumen de pruebas estadísticas,
pero aun así me surgen dudas sobre mi trabajo. Tengo las mediciones de 3 equipos que arrojan el nº de veces que han sido operados por meses. o sea tengo la máquina M1 con los datos por meses de 2017 y 2018, igual para M2 y M3. El problema es qué prueba debería realizar para comparar las tres maquinas según el nº de veces que han sido operadas (puestas en funcionamiento). Comparar los valores por años y entre máquinas para ver si hay significación. ¿Qué me aconsejas? Gracias por tu tiempo.
Hola Juan, gracias a ti por tu comentario.
En tu caso quieres explicar el número de veces que «algo» ha sido operado (variable respuesta) según 2 factores (variables explicativas): la máquina (M1, M2, M3; factor Inter-grupo o de muestras independientes) y el tiempo (2017 y 2018; factor intra-sujetos o de muestras relacionadas o repetidas). Luego de realizar los estadísticos descriptivos y probar los supuestos de la prueba, podrías aplicar un ANOVA de 2 factores mixto.
Aquí tienes un ejemplo sencillo de aplicación en R:
http://www.cookbook-r.com/Statistical_analysis/ANOVA/#mixed-design-anova
Saludos
Hola Rosa enhorabuena por el blog, tengo una pregunta..estoy desarrollando un estudio en el que tengo 3 grupos de estudio en el que se estudian 4 variables (parámetros de medición celular), las cuales son no paramétricas, y 3 de ellas ni tienen homogéneidad de varianzas (a las que les he aplicado el ANOVA con corrección de Welch) y la cuarta variable no es paramétrica, sí tiene homogeneidad de varianza entre mis grupos peero no tiene misma distribución entre los grupos, o lo que es lo mismo, no cumple todos los requisitos para aplicarle el Kruskal-Wallis. Qué me recomiendas que le aplique? Con qué medirías el tamaño del efecto en esta variable? Muchas gracias!
Hola María, gracias por tu comentario ;).
Creo que con lo de «no paramétrica» lo que quieres decir es que en tus muestras no se cumple el supuesto de distribución normal. El ANOVA es bastante robusto ante la falta de normalidad, salvo que se deba a la presencia de outliers (en ese caso aplica pruebas robustas) o a la naturaleza de la variable (e.g. variables ordinales, en ese caso aplica pruebas no paramétricas). Por lo tanto, casi seguro que podrías seguir con el ANOVA (aplicando la corrección de Welch en caso de incumplimiento de homogeneidad de varianza, función oneway.test()). Revisa en todo caso los gráficos descriptivos para decidirte.
El tamaño del efecto en el ANOVA lo mediría con la f de Cohen o con el eta cuadrado. Por ejemplo, para los datos de R InsectSprays:
fit <- aov(count ~ spray, data = InsectSprays) library(sjstats) cohens_f(fit) #1.621407 Saludos
Hola Rosana, enhorabuena por el blog! Vengo a preguntarte una duda que no consigo resolver… estoy desarrollando un estudio en el que tengo 3 grupos de estudio en el que se estudian 4 variables (parámetros de medición celular), las cuales son no paramétricas, y 3 de ellas ni tienen homogéneidad de varianzas (a las que les he aplicado el ANOVA con corrección de Welch) y la cuarta variable no es paramétrica, sí tiene homogeneidad de varianza entre mis grupos peero no tiene misma distribución entre los grupos, o lo que es lo mismo, no cumple todos los requisitos para aplicarle el Kruskal-Wallis. Qué me recomiendas que le aplique? y con qué medirías el tamaño del efecto en esta variable? Muchas gracias!
¡Hola!
Tengo que comparar una variable numérica de 12 grupos diferentes, la variable numérica es dependiente de 2 factores, 10 de estos grupos pasaron la prueba de normalidad y 2 no, y por eso no debo usar una ANOVA de 2 factores, me recomiendan usar GLM, pero el GLM se puede hacer dependiendo de mis datos. ¿Qué glm me recomiendas? Gracias.
Hola,
Tengo una pregunta acerca de qué hacer cuando tienes dos variables que quieres comparar y una de ellas cumple una distribución normal y la otra (aunque la normalices aplicándole log, raíz cuadrada..etc) no. ¿Aplicas un test no paramétrico igualmente?.
Gracias
Hola Isabel,
depende de a qué se deba la falta de normalidad y qué tan grande sea.
A grandes rasgos, si se trata de una variable numérica, con datos suficientes (más de 30), podrías continuar con una prueba paramétrica, la mayoría son bastante robustas ante la falta de normalidad.
Si se trata en realidad de una variable ordinal, mejor utilizar pruebas no paramétricas.
Por último, si la falta de normalidad se debe a la presencia de datos atípicos mejor utilizar pruebas robustas.
Saludos
Hola Rosana, excelente tu blog … sabes que a las tablas podrías agregar una columna para el caso de datos (variables) multinomiales, es decir, cuando tenemos varios resultados posibles (más de 2), pero no hay un orden jerárquico entre ellos, es decir, la escala de medición no es interval.
Sigue publicando por favor, un abrazo.
Eric.
Hola Eric, gracias por tu comentario.
No sé si te refieres a tablas de frecuencia, pero en tal caso cuando usas variables nominales de más de 2 categorías se generan automáticamente tantas columnas como posibles respuestas. La función a utilizar en tal caso es table().
Otro abrazo
Me refiero a que en las dos tablas que tienes publicadas en esta misma página (una con el tipo de análisis adecuado de acuerdo a los tipos de datos que tienes, y la otra con la función de R a usar en cada caso), podrías agregar una columna para el caso en que las variables (o tipo de datos, como lo llamas en el encabezado de la tabla 1) sean de tipo multinomial, es decir, como el caso binomial, pero con más de dos opciones 🙂
Gracias por todo el fantástico material que entregas y por la rapidez de tus respuestas.
Abrazo.
Ahora te entiendo Eric, gracias. Ya he actualizado la tabla con la nueva columna.
Saludos
Hola Rosana. Veo que comentas que has añadido una columna para variables multinomiales, pero no me aparece en esta página. Podrías colgarla, por favor? Muchas gracias por el material! Es muy sencillo y claro, muy útil!
Hola Sara,
Las funciones que se encuentran en la última columna de variables nominales pueden servir tanto para binomiales como para multinomiales. Nuestra compañera Rosana rehizo las tablas para cambiar una prueba, la Q de Cochran. Comparto contigo las tablas actualizadas.
Enlaces: Tabla 1 y Tabla 2.
Saludos.
Hola, gracias por el blog.
He realizado los análisis estadísticos de un estudio cuasiexperimental con 400 niños de educación primaria (grupo control y experimental, con una medida pre y post en cada uno). Es decir, un modelo factorial 2×2 (tiempo * tratamiento).
Prácticamente en todas las variables no hay distribución normal, y en muchas tampoco se cumple homocedasticidad (previamente he quitado los outliers con el método «explorar» del SPSS, y he probado a hacer transformaciones pero no arreglan mucho y surgen nuevos problemas, como el de interpretación que comentas).
– ¿Tendrías alguna fuente bibliográfica relevante en ciencias sociales que yo pudiera citar en el estudio que estoy elaborando, que justifique que se puedan hacer anovas aunque no se cumplan los supuestos?
– Un compañero matemático me ha comentado que para conseguir robustez, en los casos en los que no se cumplan los supuestos, puedo presentar en mi estudio que he hecho la prueba paramétrica y la homóloga no paramétrica y que conseguido en ambos lo mismo, estos es, resultados no significativos en ambos, o resultados significativos en ambos. ¿Esto aportaría robustez? ¿cómo puedo justifcar documentalmente este procedimiento?
– ¿Cómo saber qué prueba robusta concreta (según el post) debo aplicar a mis datos? Desconozco totalmente el tema, y he leído sobre todo de los procedimientos clásicos.
Muchas gracias, de verdad.
Hola Alejandro, gracias a ti por participar del blog.
Habría que analizar a qué se debe la falta de normalidad en la distribución de los residuos y la presencia de heterocedasticidad en tus datos para elegir correctamente la mejor solución. Por ejemplo, podría ocurrir que tienes pocos datos o que tienes distribuciones asimétricas, o que la propia naturaleza de los datos no es normal (e.g. para datos de conteo), etc..
El ANOVA se podría llegar a aplicar aún si no se cumple el supuesto de normalidad en caso de que esta no sea demasiado pronunciada (Glass et al. 1972, Harwell et al. 1992, Lix et al. 1996, Dixon 2008 -las citas son generales, no específicas de sociología, lo siento, no es mi área de trabajo-).
Si conoces la distribución de los datos, una opción es utilizar un modelo lineal generalizado (GLM) con un supuesto de distribución de errores diferente a la normal. Otra solución es realizar pruebas no paramétricas (que no asumen ninguna distribución de los datos, no asumen normalidad) y comparar los resultados.
La opción de transformar la variable para cumplir con el supuesto de normalidad también es posible, siempre y cuando la variable transformada sea fácil de interpretar y tenga sentido en el contexto de tu investigación.
Cuando no se cumple el supuesto de homogeneidad de varianza se puede utilizar la prueba con corrección (en el caso del ANOVA de 1 factor está la prueba de Welch o incluso la Kruskall – Wallis podría servir) o se puede modelar específicamente la varianza si se conoce más información.
Por último, decirte que tengas cuidado con eliminar «outliers». Debes estar seguro que son valores erróneos para eliminarlos, en caso contrario te estarán dando información sobre la variabilidad de los datos. Lo otro que puedes intentar es utilizar técnicas robustas que le dan menor peso (importancia) a estos outliers.
Espero haber sido de ayuda.
¡Saludos!
Referencias:
Dixon, P. 2008. Models of accuracy in repeated-measures designs. Journal of Memory and Language, 59(4), 447-456.
Glass, G.V., P.D. Peckham, and J.R. Sanders. 1972. Consequences of failure to meet assumptions underlying fixed effects analyses of variance and covariance. Rev. Educ. Res. 42: 237-288.
Harwell, M.R., E.N. Rubinstein, W.S. Hayes, and C.C. Olds. 1992. Summarizing Monte Carlo results in methodological research: the one- and two-factor fixed effects ANOVA cases. J. Educ. Stat. 17: 315-339.
Lix, L.M., J.C. Keselman, and H.J. Keselman. 1996. Consequences of assumption violations revisited: A quantitative review of alternatives to the one-way analysis of variance F test. Rev. Educ. Res. 66: 579-619.
hola, tengo un modelo de regresion lineal multiple con problemas de normalidad, como puedo resolverlo?
Hola Álvaro,
es una pregunta interesante, y mi respuesta es «depende».
Si no se cumple el supuesto de normalidad aún puedes utilizar el modelo de regresión lineal, el problema lo tendrás a la hora de evaluar la significación de los coeficientes de regresión, para concluir cuestiones como la bondad de ajuste y para predecir con el modelo.
Necesitas conocer la causa por la que no se cumple el supuesto de normalidad para poder corregir el modelo de regresión ajustado. Por ejemplo, si se debe a la presencia de valores atípicos (outliers) puedes utilizar un modelo de regresión lineal robusto (puedes ver nuestro POST: https://www.maximaformacion.es/blog-dat/como-lidiar-con-los-datos-atipicos-outliers/).
En algunos casos se utiliza la transformación de la variable, pero solo te lo recomiendo si la variable transformada tiene un significado simple, claro y útil (e.g. logaritmos para la de cambio).
Otra solución es considerar específicamente la distribución de tus datos y realizar un modelo de regresión lineal generalizado (puedes ver nuestro POST: https://www.maximaformacion.es/blog-dat/que-modelo-de-regresion-deberia-elegir/). Por ejemplo, podremos utilizar la distribución binomial cuando la respuesta es una proporción, la de Poisson para respuestas de conteo, la Gamma para datos donde varianza aumenta según la media, la Exponencial para análisis de supervivencia, etc…
Espero que esta discusión te sea de ayuda. ¡Saludos!
Hola! cuando ya analizamos bonferroni o tukey para ordenar distintos tratamientos, ¿cómo identificamos el mejor tratamiento?. Estoy comparando medias y quiero identificar cual es la media más representativa
Hola Ana, gracias por participar del blog.
¿A qué te refieres con «el mejor tratamiento»? ¿y con «la media más representativa»?
Dependerá de tus datos y objetivos, de lo que estás intentando responder, pero en términos generales lo que tienes que mirar es qué grupos difieren significativamente y luego mediante los estadísticos descriptivos (numéricos y gráficos) puedes ver qué grupo presenta mayor/menor media y así interpretar bajo el contexto de tu pregunta de investigación.
Saludos
Hola me encanto tu explicacion. Espero me puedad ayudar. Conoces de alguna pagina p sitio donde pueda encontrar ejercicios para hacer con spss, nuestro profesor de la uni no nos ayuda mucho.
Muchas gracias. Un beso
Hola Cristina, gracias a ti por escribirnos, me alegra de que te haya gustado el post. No suelo trabajar con SPSS, pero existe mucho material en línea que te puede servir:
– sus manuales (http://www.cs.bme.hu/~kela/SPSSStatistics%20(E)/Documentation/Spanish/Manuals/IBM%20SPSS%20Statistics%2019%20Core%20System%20User%27s%20Guide.pdf),
– libros https://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=1&cad=rja&uact=8&ved=2ahUKEwjYzYO27pTfAhVWThUIHcj6BAMQFjAAegQIBBAB&url=https%3A%2F%2Fwww.amazon.es%2FDiscovering-Statistics-Using-IBM-SPSS%2Fdp%2F1446249182&usg=AOvVaw2xEe8GwemPxyWrbXqlgFtU (este autor me gusta mucho, tiene también su versión en R)
– y hasta cursos gratuitos como este http://www.spssfree.com/curso-de-spss/index.html.
¡Saludos!
Hola, está super genial la explicación, pero tengo dudas con mi caso, te lo planteo a ver si me puedes ayudar.
Hice mediciones de regeneración de plantas (número de plantas pequeñas) en dos tipos de bosque (multietaneo y coetaneo). EL número de plantas encontradas de registraron según si eran de semilla o regeneración vegetativa y además por rangos de altura (5 rangos de altura) dentro de cada uno de los rangos se anotó el número de plantas por semilla y vegetativa.
Como estoy comparando entre multietaneo y coetaneo creo que debería hacer prueba T pero no sé cómo analizar toda la información junta ( los rangos de altura y si son por semilla o vegetativa) ? Me podrías ayudar?
Hola Carol, gracias por seguirnos y por tus comentarios. Cuando tienes múltiples variables respuesta lo mejor es realizar análisis multivariantes. Esto te podría permitir encontrar patrones que no sean visibles si analizas solamente 2 variables a la vez. Aquí tienes una entrada del blog donde hablo del tema: https://www.maximaformacion.es/blog-dat/analisis-multivariado-para-big-data/
¡Saludos!
Excelente información gracias de antemano
Me alegro de que te haya gustado y espero que te sea de ayuda. ¡Gracias por seguirnos y buen comienzo de semana!
Hola, Rosana te planteo mi caso y espero tu ayuda, mi investigación consiste en medir la generación de metano producido por un sustrato diluido en agua en tres relaciones, 1:1, 1:3 y 1:5 por ejemplo (1 parte de estiércol con 5 partes de agua), las mediciones se harán por un periodo de 30 días, debo aplicar una prueba estadística que me indique cual de las 3 relaciones genero mas metano, no se si el ANOVA me sirva porque los ejemplos que he visto ninguno toma en cuenta mediciones por periodos de tiempo, no se si el ANOVA de medidas repetidas me sirva porque yo supongo que en mi investigación las muestras no están relacionadas entre si. En fin, si entiendes mi caso y supieras que prueba estadística podría aplicar serias de gran ayuda, muchas gracias de antemano.
Hola Yeffer,
por lo que veo tienes una respuesta (generación de metano) y 2 variables explicativas (la dosis -1:1, 1:3 y 1:5- y el tiempo -30 días-). De las variables explicativas la dosis implica muestras independientes pero el tiempo implica muestras relacionadas. Por lo tanto deberías realizar un ANOVA mixto para 2 factores o, de manera más generalizada, un modelo mixto. Estos últimos son la mejor opción y los comento en esta entrada del blog (https://www.maximaformacion.es/blog-dat/que-modelo-de-regresion-deberia-elegir/), también lo vemos en nuestro Máster de Estadística Aplicada con R por si quieres realizarlo.
Saludos
Estuve buscando por mucho tiempo un resumen asi de claro y al grano sobre este importante tema, en la universidad te dejan confundido y sin material para poder abordarlo de forma correcta. De verdad muchas gracias.
PD: ¿existira material/cursos/fuente/etc de libre acceso que den esta informacion mas detallada?
Hola Gabriel, gracias por tu comentario.
No existe un único recurso que pueda recomendarte que toque todos los tipos de pruebas estadísticas que mencionamos en este post (paramétricas, no paramétricas y robustas). Sí las vemos en detalle en nuestro Máster de Estadística Aplicada con R). Pero te