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.
Máster de Estadística Aplicada con R – XII edición Mayo 2021
Afronta con seguridad, confianza y rigor científico cualquier reto estadístico y encuentra solución a problemas estadísticos complejos en tus proyectos de análisis de datos
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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.
Máster de Estadística Aplicada con R – XII edición Mayo 2021
Afronta con seguridad, confianza y rigor científico cualquier reto estadístico y encuentra solución a problemas estadísticos complejos en tus proyectos de análisis de datos
- Título Propio Universidad Nebrija.
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642 comentarios
Deja un comentario
Hola! Dejé un comentario antes pero parece que no se publicó. Me gustó mucho la info, pero aún tengo dudas.
Si quiero comparar o ver si hay diferencia en la concentración de contaminantes en cuatro años, que estadístico debería usar? Tengo el promedio de concentración de cada mes de todos los años de una estación de medición.
Luego si quiero comparar distintas estaciones de medición? Si hay alguna diferencia entre ellas?
Hola Julieta, gracias por tu comentario.
Si tienes datos temporales de 1 estación, tienes observaciones que no son independientes, deberías utilizar análisis de series temporales.
Saludos
Hola! Muchas gracias por la información, me ayudó a orientarme un poco más, aún así no estoy segura de que prueba utilizar.
Lo que quiero es evaluar cómo ha cambiado o si hay diferencia en la concentración de contaminantes atmosféricos (que fueron tomadas por una misma estación de medición, igual son muestras independientes no?) a lo largo de 4 años. Tengo el promedio de concentración de contaminantes por cada mes de los 4 años.
Luego quería ver si lo podía comparar con las mediciones en esos mismos cuatro años de otra estación. cuál test podría usar en ambas ocasiones?
Hola Rossana, muchas gracias por la info.
Quería consultarte sobre la prueba estadística idonea para mi trabajo de investigacion.
Mi objetivo es conocer el impacto de la pandemia (por covid19) en la generación de residuos biocontaminados en las industrias de una ciudad (peso en toneladas), es decir evaluar el cambio del peso antes y después de la pandemia. Tengo los pesos mensuales de estos residuos de diversas industrias de los años 2018, 2019 y 2020.
Pregunta 1: ¿Mi variable independiente seria el tiempo (3 grupos: 2018, 2019 y 2020) como una variable categorica ordinal ?
Preg. 2: Mi variable dependiente seria el peso mensual de los 3 años como una variable numerica relacionada ?
Al principio quise separar el tiempo en dos grupos: antes de pandemia (2018 y 2019) y despues de pandemia (2020), si es asi tendria que usar la prueba Wilcoxon?
pero tambien he pensado trabajar en tres grupos (2018, 2019 y 2020), si es asi tendria que usar la prueba Friedman?
Cual me recomiendas? y qué otro aspecto deberia tomar en cuenta para mi objetivo?
De antemano muchas gracias por tu atencion. Saludos desde Perú!
Hola Rosa.
las series temporales tienen observaciones correlacionadas, no independientes, se requieren otro tipo de aproximaciones. Te puede ser de utilidad esto: https://www.maths.usyd.edu.au/u/jchan/Consult/W10_CompareTwoTimeSeries.pdf
saludos
Buenas noches Rosana,
Gracias por tu post, está muy interesante.
Sin embargo, aún no logro establecer el tipo de análisis de datos que debería usar en mi caso.
Estoy comparando los registros de empresas sociales que fueron creadas entre 2012 y 2019 en Colombia. Para este efecto, dividí este periodo en dos años, de 2012-2015 (aquí se firma el Acuerdo de Paz) y de 2016-2019. Quiero saber si el «Acuerdo de Paz» firmado pudo inspirar la creación de más empresas sociales entre 2016-2019.
Las dos variables son independientes.
Agradezco de antemano la información que me puedas proporcionar.
Hola Jimena, gracias por tu comentario.
Si tu respuesta es una frecuencia (número de empresas sociales nuevas vs número de empresas no sociales nuevas) y tu predictor categórico de muestras relacionadas (2 momentos de tiempo: período 2012-2015 y período 2016-2019), probaría con la prueba de McNemar, comparas la frecuencia en esos dos períodos para evaluar si existe una relación o, si por lo contrario, el número de empresas sociales nuevas es independiente del período de estudio.
¡Saludos!
Gracias por tu pronta respuesta Rosana!
No lo tomaría como una frecuencia. Lo estoy tomando como dos muestras poblacionales de n=9 cada una, que representa el tipo de empresa social (Fundación, ONG,… etc). Por ende las dos muestras son las variaciones en el tiempo de estos 9 tipos de empresas, siendo:
X: Empresas registradas entre 2012 y 2015, n=9
Y: Empresas registradas entre 2016 y 2018, n=9
Teniendo en cuenta que son variables independientes, quisiera saber si es viable hacer un análisis de t de student para analizar si la media varía en los dos periodos de tiempo.
Gracias de nuevo y espero tengas un buen día.
Hola Jimena, creo que no habías mencionado que tienes los datos para 9 empresas distintas, esto es otra cosa. Primero, decirte que los 2 períodos de años yo los tomaría como muestras relacionadas, para un mismo país tienes información de 2 períodos. Segundo, si ahora tienes 3 variables: empresa social/no social, 9 tipos de empresa, períodos, una opción es realizar una regresión logística con la respuesta «empresa social/no social». Cuando tienes múltiples predictores es más sencillo trabajar con regresiones que con pruebas.
Saludos
Buenas tardes, tengo una pregunta porque estoy muy perdida con el análisis de mis datos.
Tengo 8 sujetos a los que les he pasado tres tests antes y después de una formación para ver si hay cambios significativos en las variables que miden los tests.
No tengo ni idea de por donde tengo que empezar, ya que no se si son muestras dependientes o relacionadas, y si al ser una muestra tan pequeña me merece la pena realizar pruebas paramétricas.
Muchas gracias, un cordial saludo
Hola Noelia, si quieres evaluar múltiples respuestas a la vez podrías utilizar técnicas multivariantes, como el análisis factorial.
Saludos
Buenas tardes , en mi estudio de intervención tengo una variable independiente cualitativa dicotómica y dos variables dependientes cuantitativas. Realizo pruebas pretest y post-test. Qué estadísticos se utilizarían para comprobar su validez ? Muchas gracias.
Hola!
Tengo una pregunta, estoy haciendo una investigación sobre a quien afecta más , si a los hombres o a las mujeres, el llanto de bebés durante unas pruebas de destreza manual. Estas pruebas se miden por tiempo, entonces tengo resultados de segundos. Quiero comparar los resultados de hombres y mujeres en estas pruebas. Quiero saber que genero tardo más tiempo. Que prueba estadística podría utilizar?
pd: A ambos grupos (hombres y mujeres) se les aplicó las mismas pruebas de destreza manual con el distractor (llanto de bebé). No hay grupo de control.
Hola Daniela,
como tu respuesta es numérica y estás comparando 2 muestras independientes (hombres y mujeres), si se cumplen los supuestos de las pruebas paramétricas, podrías utilizar la prueba t para 2 muestras independientes.
No obstante, sí creo que sería interesante haber utilizado un grupo control (sin llanto del bebé, y sobre los mismos sujetos) para no confundir las diferencias en el tiempo de reacción entre hombres y mujeres con las diferencias debidas al llanto del bebé. Es decir, en tu estudio estás asumiendo que no existen diferencias «de partida» entre el tiempo de reacción entre hombres y mujeres. Para que lo tengas en cuenta.
Saludos
Buenas tardes , en mi estudio de intervención tengo una variable independiente cualitativa dicotómica y dos variables dependientes cuantitativas. Realizo pruebas pretest y post-test. Qué estadísticos se utilizarían para comprobar su validez ? Muchas gracias.
Hola Cristina, en tu caso deberías utilizar la regresión logística que te permite estudiar el efecto conjunto de ambos predictores sobre una respuesta binaria.
Saludos
Hola, buenas. Desearía ser una consulta, mis variables de estudios son cualitativas y las respuestas son de tipo nominal, con una muestra de 60 personas. Realizee todo procedimiento en el programa y me sale como resultado que tengo que aplicar una prueba no para métrica, pero lo que no se que tipo de prueba si la chi cuadrado o la rho spearman. O tro tipo de prueba.
Hola Ale, si tienes 2 variables nominales y quieres evaluar si son independientes o si existe relación entre ellas, puedes utilizar la prueba de independencia Chi-cuadrado.Saludos
Hola Rosana,
En primer lugar felicidades por el blog, este articulo ofrece una clara información sobre el análisis de los datos.
Quería preguntar que pruebas me recomiendas, ya que cuanto más leo, más dudo….
Pretendo valorar el nivel de alfabetización en salud clasificado( insuficiente, problemático y adecuado), a la vez , recoger datos socio-demográfico, de salud y hábitos, para describir el perfil de la población de un barrio (>de 65a) . Las pruebas descriptivas creo tenerlas claras, empiezo a dudar sobre que pruebas escoger si quiero valorar un análisis por género, quizá también por grupos de edad. Y como relacionar/ valorar diferentes variables mayoritariamente cualitativas. (pex: nivel alfabetización/ ingresos económicos o nivel estudios o profesión- ocupación, o percepción de la salud)
muchas gracias por tu atención
Gemma
Hola Gemma, gracias por tu comentario ;).
En la guía evaluamos pruebas de hipótesis para 2 variables, en el caso que planteas cuando tienes más predictores lo mejor es ajustar un modelo de regresión. Como tu variable respuesta es ordinal, podrías utilizar una regresión ordinal (que es una especie de extensión de la regresión logística para una respuesta binaria).
Saludos
Hola, estoy trabajando con datos discretos(conteos de caracteres morfológicos) de una especie de pez en diferentes localidades.
¿que estadistico puedo utilizar, para comparar las poblaciones de peces de las diferentes localidades?
Hola Elena,
si asumes que las localidades son muestras independientes (porque están alejadas, por ejemplo) y tienes más de 2, puedes realizar la prueba de Kruskall-Wallis que es la alternativa no paramétrica al ANOVA de una vía para muestras independientes. Esta prueba no asume ningún tipo de distribución, por lo cual sirve para datos de conteo. No obstante, evalúa si la homogeneidad entre grupos se cumple y grafica los resultados para evaluar el comportamiento del modelo.
Saludos
Hola
Antes que nada enhorabuena por el post.
Tengo la siguiente duda por si me puede ayudar, para una muestra de 300 personas que me han respondido a dos cuestionarios ya validados y que miden aspectos distintos, estoy interesado en saber si se pueden comparar, es decir si existe relación ente puntuaciones de uno con el otro. Así como su análisis por género.
Gracias
Hola Juan, si son respuestas numéricas (discretas o continuas) puedes utilizar la correlación de Pearson o Spearman. Si son respuestas categóricas (ordinales o nominales) puedes utilizar la prueba de McNemar (ya que serían muestras relacionadas, los mismos sujetos responden a los 2 cuestionarios y es de esperar un comportamiento similar).
Saludos
Buenas noches Rosana.
Lo primero me gustaría darte las gracias por este aporte que he encontrado de gran ayuda y me ha parecido muy intuitivo. Llevo unos cuántos días dándole vueltas a mi diseño pero no me termino de aclarar y me gustaría hacerte un par de consultas. Se trata de un diseño un tanto complejo así que espero explicarme bien:
Tengo un diseño de reversión intra-series de tratamiento múltiple. El estudio será longitudinal y tendrá una duración estipulada de 30 meses. Se dividirá la muestra en dos grupos independientes de forma aleatoria (N=40 en ambos grupos). El primer grupo seguirá el formato A-B-A-C-A, donde la letra A representa las fases de línea base sin tratamiento, la letra B el tratamiento 1 y la letra C el tratamiento 2. El segundo grupo, por contra, intercambiará el orden (A-C-A-B-A) como estrategia de contrabalanceo para contrarrestar el error progresivo producido por el orden en que serán presentados los tratamientos.
El objetivo del estudio es comparar el rendimiento intra-sujeto en las diferentes fases a la vez que comparar las puntuaciones inter-sujeto de los 2 tratamientos para descubrir cual de los dos es el más efectivo.
¿Qué tipo de pruebas estadísticas me recomiendas?
Aparte de esto, también tengo la duda de saber si es estrictamente necesario que obtenga puntuaciones de forma continua durante todo el proceso o con obtenerlas una única vez antes y después de cada fase pudiera ser suficiente (ya que esto facilitaría bastante la labor).
Hola Rubén, gracias por tu comentario.
Por lo que entiendo, tienes un diseño mixto. Tu predictor de interés (tratamiento / no tratamiento) está anidado en los participantes que experimentan tratamiento y no tratamiento. Cada participante experimenta solo uno de estos órdenes, no ambos. Puede comparar los dos grupos, pero lo que probablemente quieras hacer es probar la interacción para ver si, por ejemplo, el tratamiento ayuda más cuando aparece primero. Puedes hacer un anova mixto de 2×2 probando la interacción, o puedes usar un modelo mixto que especifique el sujeto como un factor aleatorio y posiblemente el tratamiento como una pendiente aleatoria (si converge).
Aquí tienes algunos ejemplos: https://web.archive.org/web/20181008222149/https://www.unc.edu/courses/2008spring/psyc/270/001/counterbalancing.html
Saludos
Buenas de nuevo Rosana.
Muchas gracias por la respuesta y por el enlace que me ha servido para profundizar en la materia. Aunque no he acabado de comprender por qué consideras que mi diseño es mixto. Voy a intentar detallar más mi diseño para salir de dudas:
Mi diseño cuenta con 2 V.I.= tratamientos 1 y 2, y una única V.D.= medida cuantitativa de un test. Cada sujeto pasará por todas las condiciones del estudio en forma de 5 fases consecutivas (línea base – tratamiento 1 – línea base – tratamiento 2 – línea base). La única diferencia es que en que en el grupo 2 recibirán los tratamientos en un orden inverso que en el grupo 1.
2 objetivos de análisis:
1. Probar la efectividad del tratamiento 1 (comparando las medidas de los test de ambos grupos en el tratamiento 1 respecto a la línea base).
2. Determinar cual es el tratamiento más eficaz (comparando el rendimiento general de ambos grupos en el tratamiento 1 respecto al tratamiento 2).
¿Qué tipo de ANOVA es recomendable para este análisis? sigues pensando que el más adecuado corresponde al anova mixto 2×2?
Saludos.
Hola Rubén,
por lo que entiendo mides la respuesta luego de administrar cada tratamiento, ¿es así? entonces tienes 2 medidas en el tiempo, y por eso es mixto.
Si solo mides la respuesta una única vez, entonces es otra cosa, pero creo que no evaluarías bien el efecto de la secuencia.
Te puede interesar este paquete para su análisis: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7808267/
Saludos
Hola, si quiero comparar las calificaciones obtenidas por varios grupos de la misma materia, antes y durante la pandemia ¿Qué prueba puedo utlizar?
Del mismo modo, quiero comparar los resultados de las calificaciones obtenidas de varios grupos de la misma materia, utilizando videotutoriales durante la pandemia en comparación de los que no ocuparon videotutoriales ¿Qué puedo usar para medir esto?
Gracias.
Hola Yareli,
lo mejor sería evaluar cómo varía la respuesta «calificación» esos 2 predictores («medio»: con y sin videotutoriales y «tiempo»: antes y durante la pandemia) a la vez. Con lo cual, si se cumplen los supuestos paramétricos, podrías utilizar un ANOVA de 2 vías mixto. El «medio» es un factor entre-grupos (o de muestras independientes) y el «tiempo» un factor intra-sujetos (o de muestras relacionadas/medidas repeticas).
Saludos
Hola, a ver, estoy realizando un modelo de pre y post intervención, y como el tamaño de la muestra es pequeño(12) , he incluido un grupo de control. El caso es que las dos variables que voy a medir, y comparar entre grupos e intragrupo, en la pruebas de normalidad me salen con distribución normal. ¿Tengo que renunciar a usar pruebas paramétricas debido al tamaño de la muestra?
Hola Pilar,
el grupo control lo debes incluir no por el tamaño de muestra sino para contrastar que las diferencias pre y post intervención no se deban simplemente al azar.
En cuanto al bajo número de datos, revisa los otros supuestos, principalmente el de homogeneidad de varianzas.
Saludos
Hola, tengo una duda sobre los estadísticos que debería aplicar. Tengo un solo grupo (N=10) en el cual quiero medir la sincronía diadica y la atipicidad sensorial, a los 6 meses del bebé y luego a los 12 meses. A ver si me pueden ayudar. Muchísimas gracias…
Hola Ana,
si lo que quieres es medir, calcula estadísticos descriptivos. Si lo que quieres es comparar, con 10 observaciones es delicado, te recomendaría modelos mixtos.
Saludos
Hola!
Gracias por el contenido, es bastante facil de seguir y he podido aclarar una que otra duda. Sin embargo, aun no puedo decidir que prueba estadistica utilizar. Estoy comparando dos grupos seleccionados de manera random, uno expuesto a un entrenamiento con sobrecarga constante y otro expuesto a un entrenamiento de sobrecarga variable. Ambos grupos fueron evaluados pre y post test en dos pruebas, una prueba de fuerza y otra de prueba de resistencia muscular local para determinar cual de los dos grupos, obtiene mayor puntuacion en cada test. He leido en diferentes fuentes que indican realizar un t de student para muestras relacionadas en cada grupo. Sin embargo otros aconsejan utilizar ancova para obtener mejores resultados. La verdad es que entre mas leo, mas dificil se me hace decidir. Cual creen seria el test adecuado para esta situacion?
Muchas gracias.
Buenas Yonathan, normal que tengas, tu problema tiene más de 1 predictor y en el post solo hablo de casos con 1 predictor.
Supongo que quieres analizar las 2 pruebas (fuerza y resistencia muscular local) por separado, y asumiendo que tu variable respuesta (puntuación) es aprox. continua, sí podrías hacer un ANCOVA o un ANOVA de 2 vías mixto para cada respuesta de interés por separado.
– Para el ANCOVA la respuesta es la puntuación post-test, la covariable la punruación pre-test y el tienes predictor factor de grupo (entrenamiento con sobrecarga constante y entrenamiento de sobrecarga variable). Esta es la mejor opción si tu pregunta es si las medias post-test, ajustadas por los puntajes pre-test, difieren entre los dos grupos.
– Para el ANOVA de 2 vías mixto la respuesta es la puntuación, y tienes 2 predictores con posible interacción: el tiempo (pre y post-test) y el factor de grupo (entrenamiento con sobrecarga constante y entrenamiento de sobrecarga variable). Esta es la mejor opción si tu pregunta es si el cambio medio en la respuesta pre y post de la investigación difiere en los dos grupos. Si obtienes un efecto de interacción, que se espera que así sea, tendrás que hacer una comparación post hoc de ese efecto.
Personalmente prefiero la segunda opción. Aquí tienes una buena discusión del tema: https://www.theanalysisfactor.com/pre-post-data-repeated-measures/
Otra opción es hacer un modelo MANOVA donde evalúes de manera conjunta las 2 respuestas (fuerza y resistencia muscular local).
Saludos
Buenas Rosana, me acabas de mejorar el día con tu respuesta. En este caso particular creo que optare por la ANOVA de 2 vías mixto.
Muchas gracias por tomarte el tiempo de responder a mi inquietud.
Saludos.
De nada Yonathan, me alegra haber podido ayudarte. Éxitos con tu análisis, saludos
Es correcto lo descrito por rosana ferrero, pero el análisis de la información no se basa en lo que uno prefiere, todo dependerá de los objetivos planteado en tu investigación, asimismo, teniendo como factores a solo dos niveles (1. Prueba: Pre y Post test; 2. Entrenamiento: Fijo y variable), no podrás realizar pruebas post hoc, debido que estas pruebas se utilizan cuando tus factores tienen tres niveles. En este punto deberás evaluar tus promedios mediante t d student.
Hola Eddy y gracias por tu comentario. Con las posibilidades que mencioné me refería a que decidiera según sus objetivos, claro. Tienes razón que siendo 2×2 no es necesario realizar pruebas post hoc. Mi recomendación es que visualices los resultados incluyendo la variabilidad de los datos y estimes tamaños de efecto para interpretarlos mejor, no solo el p-valor de las pruebas. Saludos
Hola Rosana, gracias por tus aportes, me han aclarado dudas, pero sigo teniendo otras. Te pediría si fueras tan amable de confirmarme el tipo de análisis de datos que tendría que hacer:
Tengo 3 grupos: 1 con enfermedad y déficit cognitivos, 1 con enfermedad y sin déficit cognitivos y 1 control personas sanas, y como variable independiente voy a medir el cortisol en sangre. Creo que mi proyecto de investigación es correlacional, pero no tengo nada claro si utilizar pruebas paramétricas o NO paramétricas, y en el caso de cualquiera de ellas, que pruebas Correlación de Pearson, Spearman, regresión simple….. Muchas gracias.
Hola Manuela,
si lo que quieres es evaluar las diferencias en el nivel de cortisol en sangre (variable respuesta numérica) para los 3 grupos (variable predictora categórica), podrías realizar un ANOVA de una vía para grupos independientes, siempre que se cumplan los supuestos adecuados, o su versión no paramétrica para el caso en que la distribución de la respuesta no sea Normal (gaussiana).
Los análisis de correlación sirven para evaluar la asociación de 2 variables numéricas, que no es tu caso.
Saludos