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Hola. No se trata de un libro específico. Simplemente son mis apuntes de clase. Te puedo sugerir Métodos multivariados aplicados al análisis de datos" de Dallas E. Johnson. Saludos

Hola Matias. El uso de factores de expansión en R es algo menos amigable que en stata y/o spss. En general los comandos que sirven para calcular tablas de frecuencia en R cuando no hay ponderadores son distintos a aquellos en los que se debe usar factores de expansión. Por ejemplo, para una tabla de distribución de frecuencias sin factores se usa del paquete base, table(Casen_2017$region). Sin embargo, si quieres usar los factores puedes usar la función "count" que viene con la libreria dplyr. library(dplyr) count(x = Casen_2017,region,wt=expr). Por otro lado, si de estadísticas descriptivas se trata tampoco R base tiene pocas funciones . Por ejemplo puedes usar weighted.mean(Casen_2017$edad,Casen_2017$expr) para calcular el promedio de variables numericas. Para otros cálculos de estadísticos descriptivos te sugiero revisar el uso de la libreria srvyr que permite el cálculo de muchos más descriptivos para encuestas complejas como CASEN Saludos!

i dont mean to be so off topic but does someone know a tool to log back into an Instagram account..? I somehow lost my password. I appreciate any help you can offer me!

@Louie River instablaster =)

@Sean Ira i really appreciate your reply. I got to the site thru google and im in the hacking process now. Takes a while so I will get back to you later when my account password hopefully is recovered.

@Sean Ira It worked and I actually got access to my account again. I'm so happy! Thanks so much you saved my account!

@Louie River You are welcome =)

Hola, disculpa la demora pero la carga de trabajo ha sido fuerte por la pandemia, además estoy estudiando doctorado. Si hago asesorías para el BID y otras organizaciones. Saludos

Hola. El efecto sobre el procedimiento (y que se refleja en el output de stata) por trabajar con tamaños muestrales mayores de 30 es que paulatinamente el p value se reduciría (reducción de la probabilidad de cometer un error tipo I) y en consecuencia aumentaría la probabilidad de rechazar la hipótesis nula. Otra forma de interpretar este aumento a nuestras de tamaño mayor a 30 es que los valores "t de tabla" contra los que se contrastaría el valor t calculado en stata tienden paulatinamente a los valores z de una tabla de áreas bajo la curva normal. De la misma forma, el aumento en el tamaño reduce el error estándar de estimación aumentando el t calculado con lo que, al igual con lo ocurrido con la reducción del pvalue, aumenta la probabilidad de rechazar la hipótesis nula