AUTORA
Rosana Ferrero
Data Scientist
Rosana Ferrero
Data Scientist
AUTOR
Juan L. López
Data Scientist
Juan L. López
Data Scientist
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.
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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
Muchas gracias, he leido la guia me servirá.
Estupendo Rolando, espero así sea 😉 ¡Y gracias a ti por tu comentario!
Buen día, excelente información. Quisiera saber si no tienen un curso en linea ya que si bien entiendo un poco la estadística, también se que me urge aprenderla bien.
Agradecido de antemano.
Saludos desde México.
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Saludos
Hola, me pareció una excelente guía, sin embargo aún no me queda claro del todo la prueba que utilizar.
Debo comparar el efecto de un fármaco sobre unas células, es decir, tengo dos muestras de células unas sin el fármaco y otras con y necesito saber si la diferencia es significativa. También tengo el caso en el que debo comparar los resultados obtenidos de dos análisis distintos, para también conocer si la diferencia es significativa. Mis resultados no se comportan de manera normal.
Agradezco muchísimo la ayuda de antemano.
Hola Laura, gracias por seguirnos. Te faltó indicar cómo es la variable respuesta que quieres medir, qué tipo de comportamiento estás midiendo en las células. Si se trata de una variable numérica cuya distribución se aleja «mucho» de la normal, es recomendable que utilices las pruebas no paramétricas ya que no asumen la normalidad de la variable. En el esquema que les he puesto tienes que mirar la segunda columna donde dice «Ordinal o numérica no gaussiana». Luego, si quieres comparar 2 grupos independientes (con y sin el fármaco) entonces fíjate en la primera fila que dice «Comparar 2 grupos independientes». Si juntas estas opciones la recomendación es realizar la prueba U de Mann-Whitney.
No obstante, siguiendo tu segundo planteo, si lo que quieres es evaluar la acción del fármaco (grupo con y sin el fármaco) y el tipo de análisis (1 y 2, por ejemplo), lo recomendable es evaluar ambas a la vez y también su interacción. Cuando estás ante más de una variables explicativa la mejor opción es realizar un ANOVA de 2 factores (o si fuera necesario su versión no paramétrica).
Ten en cuenta que las pruebas que te he mencionado son robustas ante un incumplimiento «leve» de la normalidad. Es decir, si tienes muchos datos y la desviación de la normalidad no es demasiado grande (e.g. escala de likert), entonces podrías justificar el uso de pruebas paramétricas. Por último, considera el resto de supuestos de las pruebas de hipótesis, muy importante es la independencia de las observaciones (que no tengas una serie temporal, sino deberías utilizar otro tipo de análisis) y la homogeneidad de varianza (sino podrías utilizar una corrección para lidiar con ella).
Saludos
Hola, me podrías ayudar? tengo una investigación sobre nivel de estrés laboral en médicos y enfermeras con el test de la OIT OMS mis variables son de tipo ordinal quiero saber que prueba estadística es la más adecuada para comparar el nivel de estrés en estas dos poblaciones pero la población es destinta tengo 59 medicos vs 168 enfermeras y necesito comparar estos dos grupos. Gacias por la ayuda
Hola Daniel,
en principio, por lo que mencionas, podrías aplicar una prueba no paramétrica para comparar 2 muestras independientes; como la prueba U de Mann-Whitney. Verifica que la dispersión de los datos sea similar. Saludos
Hola, Tu explicación es muy buena y detallada y quisiera saber si ebtendi bien.. Mira tengo un estudio sobre relacion entre clima organizacional y calidad de vida, se que mis variables son de tipo ordinales, pero para los datos son tipo numerico por la escala de likert, la prueba de normalidad arrojo que no proviene de una poblacion normal, por lo que entiendo deberia utilizar la prueba de correlación de Sperman verdad?. O entendi mal.
Hola Anny, ¡gracias por tu comentario! Las variables ordinales medidas en escalas de likert son un poco engorro desde el punto de vista estadístico porque están a medio camino entre variable numérica y variable categórica nominal. Por lo tanto, sí (entendiste bien) podrías utilizar la correlación de Spearman para evaluar la relación entre variables de likert pero… en caso de que tomen pocos valores (e.g. 1-3) también podrías analizar la relación mediante el coeficiente V de Cramer, tratando las variables como nominales.
Saludos
Gracias por la información bastante concreta. Ahora tengo la duda de si mi estudio ha escogido la prueba correcta.
El objetivo de mi estudio es encontrar una relación significativa entre el estado de salud mental y el miedo a la muerte. Muestra de 180 personas. La variable explicativa es numérica y su distribución es simétrica. La variable predictiva es nominal con 4 niveles. Entonces: ¿es correcto realizar el t-Student, la prueba de ANOVA o la prueba de Mann-Whitney? ¡Gracias por la respuesta!
Hola Leonardo,
fíjate en el esquema del resumen. Si lo que quieres es comparar 3 o más grupos independientes (estados de salud mental; son muestras independientes porque un sujeto puede estar en un estado u otro, no todos) y tu variable respuesta es numérica (el miedo a la muerte medido en una escala numérica, con distribución gaussiana o aproximadamente gaussiana), utiliza una prueba ANOVA de 1 vía para muestras independientes.
Aquí tienes un post sobre cómo realizarlo paso a paso en R: https://www.maximaformacion.es/blog-dat/como-realizar-el-anova-de-una-via-en-r/
¡Saludos!
Estimada felicidades por tu publicacion , detallada y resumida
queria pedirle una opinion o ayuda respecto a mi tema de investigacion de tesis, estoy analizando el efecto de la inversion en publicidad en las ventas, estoy utilizando la prueba de correlacion de pearson pero estoy aun en duda , mi muestra es de 34 empresas que cumplen con esos requisitos del total de la poblacion.Estoy en duda si utilizar la correlacion o la regresion.
Gracias
Hola Martha, muchas gracias por tu comentario. Realmente la elección entre correlación o regresión va más sobre sus objetivos. La correlación mide o cuantifica la relación (lineal, si utilizas la correlación de Pearson) entre dos variables, mientras que la regresión lineal crea un modelo (ecuación) para explicar y predecir el valor de una variable a partir de la otra. Estas herramientas están vinculadas pero con objetivos distintos.
¡saludos!
Hola,
Felicidades por su publicación, especifica, detallada, y clara la publicación, quisiera que me ayude yo estoy realizando mi tesis , y tengo una duda si me podria ayudar, tengo dos variables : La inversión en Publicidad que es la independiente, y Ventas que es la dependiente, para poder ver si tiene incidencia la inversion en publicidad en las ventas, estoy utilizando correlación de Pearson pero estoy en duda si utilizar esa o la regresión, o cual seria mas adapta a mi investigación ya mi muestra es de 34 empresas es pequeña. Espero su ayuda le agradeceria mucho.
Saludos Cordiales
Hola Martha, muchas gracias por tu comentario. Realmente la elección entre correlación o regresión va más sobre sus objetivos. La correlación mide o cuantifica la relación (lineal, si utilizas la correlación de Pearson) entre dos variables, mientras que la regresión lineal crea un modelo (ecuación) para explicar y predecir el valor de una variable a partir de la otra. Estas herramientas están vinculadas pero con objetivos distintos. ¡saludos!
Hola! me ha encantado esta guia, y de hecho es la mejor que he visto.
Creo que no he entendido muy bien algunos puntos ya que aun tengo dudas sobre la prueba estadística que necesito.
Quiero comparar dos grupos de trabajadores, los cuales, deben tomar test durante sus semanas de trabajo y quiero saber si hay diferencias estadisticamente significativas en el numero de test realizados por cada grupo.
Que prueba estadistcia es mas recomedable ?
Hola Claudio, muchas gracias por tu comentario! Creo que tus dudas se deben a que estás analizando más de 1 variable explicativa, lo cual no está considerado en este post. Como es una pregunta recurrente en los comentarios intentaré hacer algún post al respecto. Por lo que entiendo de tu problema quieres evaluar si existen diferencias en los resultados de ciertas pruebas de aptitud (variable respuesta) entre 2 grupos de trabajadores (variable explicativa 1, muestras independientes) a los cuales se les pasó el test varias veces en el tiempo (variable explicativa 2, muestras relacionadas o medidas repetidas). Lo que te va a interesar es evaluar la interacción entre las 2 variables explicativas que tienes, para ver si con el tiempo uno de los grupos mejora en relación al otro. Si tus datos cumplen los supuestos paramétricos, podrías utilizar un ANOVA de 2 factores mixto, mixto porque tienes 1 variable explicativa de muestras independientes y otra con muestras relacionadas.
Puedes consultar varias referencias que les he dejado (incluso con R) en los comentarios de este post.
Saludos
Me impresiona su buena voluntad para responder.
Creo que no me di a entender muy bien y la verdad es que lo que necesito es mucho mas simple.
Estoy a cargo de dos grupos de trabajadores y ambos grupos trabajan en semanas intercaladas (un grupo trabaja 7 dias y luego descansa 7) haciendo la misma labor «tomar test serologicos » a la gente consultante.
He notado «subjetivamente» que hay diferencias en la cantidad de test que toma cada grupo, pero quiero ser riguroso a la hora de hacer una presentación y ver que está pasando.
Me recomienda algo en particular ? es muy complejo lo que quiero para algo tan simple ?
Muchas gracias y felicitaciones
Se ha ganado el cielo por ayudar a ignorantes
Hola Claudio, intento ayudar dentro de mis posibilidades, y espero sea útil. Pero nada de ignorantes, es normal tener dudas. Ahora entiendo mejor lo que mencionabas. Creo que lo que necesitas es realizar una Pruebas de hipótesis de Poisson para datos de recuento, aquí tienes un post muy interesante sobre el tema: https://statisticsbyjim.com/hypothesis-testing/comparing-hypothesis-tests-data-types/. Y aquí (https://cran.r-project.org/web/packages/rateratio.test/vignettes/rateratio.test.pdf) encuentras cómo hacerlo en R.
Saludos
Estimada, muy agradecido por su ayuda y revisaré el material.
Saludos
Muchas gracias por la información es de mucha ayuda, solo tengo una duda en la clasificación en la cual quiero pedirle su opinión, yo quiero realizar la comparacion de 2 equipos medicos en un mismo paciente sería una muestra independiente de caracteristicas gaussianas? y quisiera valorar tambien la repetibilidad de los mismos, puede realizarse un ANOVA?
Hola Vanessa,
¿te refieres a que sobre un mismo paciente se realizan ciertas pruebas con 2 aparatos distintos? si es así, como la medida de observación es la misma, el paciente, entiendo que serían muestras relacionadas. Si además tienes varias mediciones en el tiempo podrías utilizar el ANOVA de 2 factores de medidas repetidas (1 factor es el tiempo -medidas repetidas – y el otro factor es el aparato -también medidas repetidas-). Siempre verificando que se cumplan los supuestos de la prueba.
Saludos
Hola, lo primero felicitarte por tus publicaciones, sin embargo, tengo una duda, estoy realizando un estudio de contaminación de suelos en el que obtengo datos de ciertos parámetros medidos en el laboratorio pero debo compararlos con valores de la normativa para determinar si existe contaminación, que método me recomiendas para el tratamiento de los datos, he pensado en una prueba t-student pero no me siento confiada de la elección, si me podrías ayudar te lo agradecería. Saludos
Hola Tatiana, gracias a ti por tu comentario, me alegra que te haya gustado la publicación. En tu caso, por lo que entiendo, tienes 1 sola muestra (por variable respuesta) y quieres compararla con un valor teórico o de referencia. En este caso puedes usar tanto la prueba t de Student como la de Wilcoxon pero para 1 sola muestra e indicando el valor medio con el cuál quieres contrastarlo. En R se haría así: t.test( muestra, mu=valor) o wilcox.test( muestra, mu=valor), donde muestra es el vector de valores que obtienes y mu el valor de la media teórica con el cuál quieres contrastarlo. Puedes revisar la ayuda de R para obtener información más detallada de otros parámetros, como el nivel de confianza.
La elección entre la t de student o wilcoxon debes realizarla en función de la naturaleza y distribución de tu variable. La t de Student es para variables numéricas continuas y la prueba de Wilcoxon puede servirte variables ordinales. También revisa si tienes outliers, en cuyo caso podrías usar una versión robusta como la prueba de Yuen.
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