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, 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).