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Hola. Puedes hacer modelos log-lineales. Suerte!

Como haría para que me brinde su servicio porfvsor soy de Perú

Podría ayudarme por favor, 🙏 me puedo comunicar con usted para que me ayude , su servicio porfvor cuánto sería?

@@dayanaandreachamba1963 Siento no poder ayudarte, ya que no brindo este tipo de servicios. Te deseo suerte.

Hola, Sandra. Los censos históricos los puedes encontrar digitalizados en el INE, si no me equivoco. También puedes ir al Registro Civil o al Ayuntamiento, por si pudieran informarte. Suerte!

Hola, Adriana. Puedes forzar al modelo a tener las componentes que quieras. Lo único que, probablemente, explique menos % de varianza. Lo tienes en las opciones. Suerte!

Hola, María Cristina. Llevas razón, no lo indico, pero seguro que es fácil encontrarlo en la web del INE -o en cualquier otra. Gracias por visitar el canal e interesarte por estos temas.

Hola, es logaritmo en base 10. Suerte!

Hola! Pues no se me ocurre qué puede pasar, nunca lo había visto 🧐 Siento no poder ayudarte en este caso :( Suerte y gracias a ti!

Hola, Joselim. Me imagino que ninguna es significativa. O eso, o hay algún error en la construcción del modelo y no son del tipo que deben ser, se me ocurre. Suerte!

Hola, Joselim. Me imagino que ninguna es significativa. Suerte!

O eso, o hay algún error en la construcción del modelo y no son del tipo que deben ser, se me ocurre.

El p-valor siempre sale, sí.

Hola, Yuly. Es lo más común, sí, pero en realidad fijar el p-valor previamente nos sirve para hacer intervalos de confianza (y alguna cosa más). Una vez tienes hecho el análisis, puedes interpretar el p-valor con el nivel de significación que consideres, es decir, con el 0.05 (que puedes fijar como tu límite), pero también con el 0.01 o el 0.001, ya como veas. Suerte!

Hola, Manuel. Puedes hacerlo de las dos maneras. Suerte!

Hola. Las preguntas de 0 a 10, al ser discretas, tienen flexibilidad. En este caso creo que se plantea correctamente, pero ponerla nominal creo que no es la manera correcta, demasiadas categorías y, en todo caso, sería ordinal. Suerte!

Hola, Roxana. No es muy ortodoxo, pero la creación de índices es todo un mundo. Por ejemplo, tendrías que categorizar la pregunta abierta, eso seguro, y a partir de ahí ver cómo puedes construir un índice válido y robusto. Suerte.

Hola, Roxana. No es muy ortodoxo, pero la creación de índices es todo un mundo. Por ejemplo, tendrías que categorizar la pregunta abierta, eso seguro, y a partir de ahí ver cómo puedes construir un índice válido y robusto. Suerte.

Hola, Consuelo. En un modelo de regresión logística no me preocuparía demasiado por el R2...

Hola! Se puede hacer. De hecho, una de las características esenciales de una escala es que tenga las categorías excluyentes... y también exhaustivas. A partir de eso, todo tuyo construir el índice tal y como te venga mejor. Solo hay que tener cuidado para que la medición que haga el índice final sea rigurosa.

Hola! Si el beta es negativo, entonces la OR estará entre 0 y 1. Tienes un ejemplo de interpretación en el vídeo :-)

Hola! Puedes encontrar referencias en la serie Sage o en cualquier manual de análisis cuantitativo. Hay tantos que no sabría ni decirte!

@@juarmita Muchas gracias!! Saludos!!

Hola, Ali! Perdona por la tardanza. En este caso estás en que no se cumple tu hipótesis. No pasa nada, se trata de explicar por qué pasa eso y revisar si es una cuestión de los datos, de la muestra o de un cambio en las condiciones de la variable. O simplemente que tu hipótesis no fuera la adecuada. O una combinación de algunas de ellas. ¡Suerte!

Hola! Para no entrar en cálculos porcentuales y como, hasta donde sé, SPSS no calcula marginales -a lo mejor sí, no lo sé al 100%-, creo que lo más fácil es que hagas la inversa de la OR y lo interpretes en positivo. En este caso, 1/0.85 = 1.17, y así ya sería solo interpretar con base en la otra categoría. Creo que te puede facilitar la vida. ¡Suerte!

Hola, Julieta, perdona por la tardanza. Tienes dos opciones: 1) crear una nueva variable que refleje esa ponderación -a través de recodificaciones en nuevas variables, por ejemplo. 2) Usar la opción ponderar que encuentras en el menú, muy simple también. Con ambas te debería funcionar. ¡Suerte!

Hola! No entiendo muy bien la consulta, lo siento. ¿Podrías decirme con más detalle? ¡Gracias!

Hola, Brandon. Efectivamente, lo más común -y probablemente lo más correcto- para calcular razones de prevalencia es usar regresión de Poisson. La puedes encontrar en modelos lineales generalizados y de manera intuitiva se interpreta prácticamente de la misma manera que las OR. Suerte!

Hola, Brandon. Si me puedes concretar, por favor, te intento responder con más tino.

@@juarmita Gracias ya absolví mi duda

Gracias. Es la regla de Zeisel.

Hola, Mariana. Eso debe ser que no has marcado la opción de obtener factores como nuevas variables.

Hola, Sergio. Claro, puedes generar el índice con el rango que prefieras.

Hola, Chipu. Debe haber un error en la sintaxis, pero no sé decirte cuál puede ser. Hasta un punto en mal sitio o no puesto puede generar errores.

Me falta mucha información sin ver la tabla, pero puede ser que sea porque tienes poca muestra (400k vs 3k) y se te quedan casillas demasiado poco numerosas. También puede ser que con las 18 variables haya alguna que no esté funcionando bien, ya sea por su distribución o porque tenga pocos casos. Se me ocurren esas opciones. ¡Suerte!

@@juarmita como puedo ver el tipo de distribucion que tiene cada variable? porque en general el modelo tiene una buena significancia

@@denitzadally7915 Eso lo puedes hacer en spss con el comando Explorar, que suele funcionar muy bien y da mucha información.

Hola! Disculpa la tardanza. Es un factor relevante, sin duda, no sé si protector o de riesgo porque no sé cómo está medido, pero claramente significativo. Ahora bien, lo más importante es que le añadas una explicación que esté basada principalmente en las evidencias y la literatura; la estadística por sí sola no nos explica nada. Suerte!

Gracias, Roberto. No lo tengo con los IC, pero básicamente se trata de ver si el IC incluye al 1: en ese caso, no sería estadísticamente significativo.

@@juarmita Va! muchas gracias!!

Tiene que ser de 2 para arriba cierto?

Hola! Pues la verdad es que no sabría decirte, lo siento. A ver si me animo a hacer algo :-)

No tiene por qué, cada caso es diferente. En el vídeo solo hay un ejemplo con unos datos concretos, por lo que que hay que entenderlo como una base para que cada cual lo adapte a sus datos. Solo hace falta un poco de paciencia para hacerlo :-)

Intentaremos encontrar el hueco :)

@@juarmita Muchas gracias, Juanma. Un saludo y felicidades de nuevo por tu canal

Hola, Alexis. En ese, si tienes solo esas dos variables, te recomendaría una tabla de contingencia (también llamadas tablas cruzadas). No importa si son dummys o no, vale para cualquier número de categorías. En el canal puedes ver ejemplos de análisis con tablas de contingencia.

@@juarmita Gracias amigo

Hola, Maximiliano. Puedes preguntarme cualquier duda que tengas por acá. Gracias!

@@juarmita muchas gracias. mira lo que sucede es que anda desde algún tiempo validando un instrumento (test) y requiero ayuda para finalizar el análisis factorial, mi formación de base es la piscología y me ha costado mucho comprender la técnica y no quiero caer en errores por una mala interpretación, muchas gracias.

@@maximilianobernal8396 Aún no puse nada de AF confirmatorio, que entiendo es el que te hace falta. La verdad es que daría para varios vídeos porque tiene varias etapas. Puedes revisar bastantes artículos que te explican paso a paso cómo hacerlo. Por ejemplo, los tienes en REIRE o en Anales de Psicología. Suerte!

@@juarmita porfa me ayudas con mi pregunta!?