FRASE DE INTRODUCCIÓN

Esta es la colina cónica, aislada y peñascosa (cueto) desde la que os presento mis ideas, opiniones, vivencias... Este blog nace siendo de todo y de nada, ¡ya hará su camino!

Como podrás observar, este blog se encuentra en una etapa inicial de desarrollo. Así que, ¡todavía no critiques su diseño! ¡un poquito de por favor!

jueves, 8 de junio de 2017

jueves, 23 de mayo de 2013

TEST DE ASOCIACIÓN O INDEPENDENCIA (Chi-cuadrado, la corrección de Yates)

La distribución Chi-cuadrado es continua, pero nosotros estamos aplicando sus resultados a datos discretos (frecuencias de las celdas de nuestras tablas de contingencia). En general, se aplica la corrección por continuidad de Yates (una corrección conservadora) cuando aproximamos una variable discreta a una distribución continua. La distribución continua de Chi-cuadrado es una buena aproximación del estadístico Chi-cuadrado cuando el número de grados de libertad es mayor que 1. Si el número de grados de libertad es igual a 1 (sólo hay dos categorías en la distribución), el valor del estadístico está sobreestimado.

miércoles, 10 de abril de 2013

TEST DE ASOCIACIÓN O INDEPENDENCIA (Chi-cuadrado)

Las pruebas de asociación (o independencia) sirven para determinar si existe una relación entre dos (o más variables). Existen numerosas pruebas estadísticas de asociación (por ejemplo: Chi-cuadrado de Pearson, Chi-cuadrado de Yates, Chi-cuadrado de la razón de verosimilitud, prueba exacta de Fisher, r de Pearson, rho de Spearman, etc.), aunque por ahora nos centraremos en las pruebas Chi-cuadrado y la asociación entre variables categóricas.

viernes, 1 de marzo de 2013

TEST DE BONDAD DE AJUSTE

La prueba de bondad de ajuste se suele aplicar en diseños de investigación en los que se estudia a un único grupo. Compara la distribución de frecuencias observadas (Fo) de una variable cualitativa con la distribución de frecuencias esperadas (Fe) de esa misma variable. Se puede utilizar la distribución Chi-cuadrado para calcular la bondad de ajuste sobre una distribución predeterminada.

El propósito de la prueba es averiguar si existen diferencias estadísticamente significativas entre la distribución de frecuencias observadas (Fo) y la distribución de frecuencias esperadas (Fe). Así, se plantean las siguientes hipótesis estadísticas:
  • Hipótesis nula: Ho: Fo = Fe
  • Hipótesis alterna: Ha: Fo ≠ Fe

Si se acepta la hipótesis nula (p>0.05) significa que ambas distribuciones se ajustan bien (bondad de ajuste).

jueves, 14 de febrero de 2013

ESTADÍSTICA CON R Y Rcommander

Sí, lo reconozco, me gusta la estadística y me encanta Linux (oigo voces de fondo que gritan ¡¡¡friki!!!). Bueno, pues no me considero extravagante, raro, excéntrico, pintoresco, ni practico desmesurada y obsesivamente estas aficiones (acepciones para “friki” del DICCIONARIO DE LA LENGUA ESPAÑOLA -Avance de la vigésima tercera edición- de la Real Academia Española).