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Raúl Rodríguez A.
Mexico
เข้าร่วมเมื่อ 14 ต.ค. 2011
Conceptos básicos del One Way Anova
En este video se presentan los conceptos básicos del Análisis de Varianza de un factor (One Way Anova).
มุมมอง: 109
วีดีโอ
Valor p, nivel de significancia y criterio de rechazo H0
มุมมอง 1.2Kปีที่แล้ว
Se explican la idea básica acerca del valor p, el nivel de significancia y su aplicación en el criterio de rechazo de la Hipótesis Nula
Análisis Factorial Exploratorio con SPSS
มุมมอง 7132 ปีที่แล้ว
Se muestra como realizar un análisis factorial exploratorio utilizando el software SPSSS. Datos en: drive.google.com/file/d/1rKDWXTY8UySoq-Du_0H9d14f8FnvzMR-/view?usp=sharing
SPSS celdas vacías datos perdidos
มุมมอง 9K2 ปีที่แล้ว
Se muestra como colocar un código de identificación para celdas vacías (datos perdidos) en una tabla de datos, en SPSS. Datos en: drive.google.com/file/d/1Bk0VTGDo0LLM77jmQwNh4zi9nLrPbhTs/view?usp=sharing
Outliers multivariados con distancia de Mahalanobis
มุมมอง 1.7K2 ปีที่แล้ว
Identificación de outliers multivariados por medio de distancias de Mahalanobis con SPSS. Datos en: drive.google.com/file/d/1Bk0VTGDo0LLM77jmQwNh4zi9nLrPbhTs/view?usp=sharing
Modelo de medida ecuaciones estructurales
มุมมอง 1.3K2 ปีที่แล้ว
Modelo de medida en modelado con ecuaciones estructurales utilizando SPSS Amos
Ecuaciones estructurales Parte 2
มุมมอง 2.3K2 ปีที่แล้ว
Interpretación de resultados en un modelo de ecuaciones estructurales realizado con SPSS Amos Datos en drive.google.com/file/d/12zBm5PjvRaatIcbbuWnoNy5ofjMLkosA/view?usp=sharing
Ecuaciones estructurales Parte 1
มุมมอง 9K2 ปีที่แล้ว
Se muestra como construir un modelo de ecuaciones estructurales usando SPSS Amos. Datos en drive.google.com/file/d/12zBm5PjvRaatIcbbuWnoNy5ofjMLkosA/view?usp=sharing
Path Analysis usando SPSS Amos, Parte 2
มุมมอง 1.2K2 ปีที่แล้ว
Interpretación de los valores estimados y salida del software Amos para un Path Analysis Datos disponibles en: drive.google.com/file/d/1Xaw5mLyVhehbRpqYJUczyvJKsEqF0liY/view?usp=sharing
Path analysis utilizando SPSS Amos. Parte 1.
มุมมอง 5K2 ปีที่แล้ว
Path Analysis con SPSS Amos. Se analiza un modelo adaptado del modelo presentado por Mike Crowson (th-cam.com/video/_tTPHt4cPwI/w-d-xo.html) Datos disponibles en el siguiente vínculo. drive.google.com/file/d/1Xaw5mLyVhehbRpqYJUczyvJKsEqF0liY/view?usp=sharing
Prueba t Student, una introducción
มุมมอง 5023 ปีที่แล้ว
Se presenta una introducción acerca de las pruebas comparativas de 2 poblaciones y cómo decidir qué prueba se utiliza (t-test, paired t-test, Wilcoxon y Mann-Whitney)
Correlación usando JASP
มุมมอง 11K3 ปีที่แล้ว
Se calcula el coeficiente de correlación usando software libre JASP. También se construyen diagramas de dispersión. Datos en formato csv: drive.google.com/file/d/14PJ3p1y9ztprN3w7iDRuEZFxj5n0olMp/view?usp=sharing Datos formato Excel: docs.google.com/spreadsheets/d/1760Ch-O48sbF4msq-wm3TUKJLyxlvAbg/edit?usp=sharing&ouid=116962338188750324208&rtpof=true&sd=true
Estadística Descriptiva con JASP
มุมมอง 9K3 ปีที่แล้ว
Resúmenes estadísticos para datos categóricos y datos de escala usando software libre JASP. Datos en docs.google.com/spreadsheets/d/1760Ch-O48sbF4msq-wm3TUKJLyxlvAbg/edit?usp=sharing&ouid=116962338188750324208&rtpof=true&sd=true
Introducción a estadística descriptiva
มุมมอง 4043 ปีที่แล้ว
Conceptos básicos en estadística para investigación cuantitativa
Análisis factorial exploratorio con SPSS
มุมมอง 5593 ปีที่แล้ว
Se presenta una explicación básica para efectuar un análisis factorial exploratorio usando el software SPSS
Análisis Factorial Exploratorio con JASP
มุมมอง 4.5K3 ปีที่แล้ว
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Introducción a métodos estadísticos en investigación
มุมมอง 1.2K3 ปีที่แล้ว
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Prueba Chi Cuadrada y Tabla de Contingencia con SPSS
มุมมอง 2.8K4 ปีที่แล้ว
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Tablas de Contingencia y Prueba Chi-Cuadrada
มุมมอง 1.9K4 ปีที่แล้ว
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Entendiendo la varianza y desviación estándar
มุมมอง 2584 ปีที่แล้ว
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Regresión Lineal Múltiple con RStudio. Parte 2
มุมมอง 1.5K4 ปีที่แล้ว
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Regresión Lineal Múltiple con RStudio. Parte1
มุมมอง 4.4K4 ปีที่แล้ว
Regresión Lineal Múltiple con RStudio. Parte1
Muchas gracias, pude encontrar justo lo que necesitaba.
Cuidado (min 03:26), el RMSEA no debe ser mayor a 0.90, muy por el contrario debe ser menor a 0.08 incluso hay casos donde se menciona que debe ser menor a 0.05
Gracias. En efecto, RMSEA se sugiere que RMSEA < .06 o .05 [ Kline (2011); Browne & Cudeck (1993); (b) Hu & Bentler (1999)]. Fue error de mi parte en la narración.
bUEN VIDEO. PUDIERAS COMÀRTIR EL LIBRO POR FAVOR
dl.icdst.org/pdfs/files4/befc0f8521c770249dd18726a917cf90.pdf
Gracias por su aporte. Tengo una duda. Quiero buscar la correlacion de dos variables según sexo. ¿Cómo se hace eso en jasp?
Gracias por tu contenido. Si las variables dependientes tienen unidades diferentes, debo estandarizar? o no importa?
Los valores que no aparecen en la tabla y se muestran con una línea? Que representarían?
Por que solo me acepta variables de medida Escala y no nominal
La variable dependiente debe ser de escala. La variable independiente o factor debe ser categórica (nominal p. ej.). Solo que en SPSS la variable nominal la capturas con números (p. ej. 1, 2, 3,...) que representan los niveles del factor (o grupos). Para colocar las etiquetas para esos grupos lo haces en la opción vista de variables.
Gracias, excelente explicación para llevarme un archivo de Excel guardándolo como dijiste me lo reconoció JASP me has ahorrado tiempo ✨✨✨
hola! gracias por tan excelente video. Podrías decir qué librerías usaste? seguí los pasos inicales pero al querer realizar el boxplot me tira un error, lo cual me hace pensar que hay algo que me faltó cargar.
PORQUE TODOS ENSEÑAN CON DATOS YA INSERTADOS !
Hola profe, gracias por su explicación, en mi caso no me permitió calcular el phi y me sale un mensaje de que solo es para 2x2 (Como dijo en el video), mi duda es, por que en sus datos si le dejó calcular phi? Gracias.
Gracias Raúl, me ha sido de muchísima utilidad tu explicación!
Hola,¿ Cómo pongo la opción de variable cuantitativa discreta?
lo bacan tambien que el software JASP es muy amigable igual que el JAMOVI a diferencia del R que es buen software pero lo malo que tiene no es amigable
¡Una de las pocas y mejores explicaciones de la Regresión Lineal Múltiple! Gracias Raúl Rodríguez
Buenas noches, hay forma de contactarlo para clases?
Buenísimo!! Muchas gracias
Te hago una consulta, como se calcula el rango D2 de Mahalanobis, conforme al n, tenes un video? gracias
Buen día, antes que nada gracias por el video, muy bien explicado. Su apoyo por favor, me sale el siguiente error al correr el modelo de manova (variable lengths differ ) no se si me pueda apoyar. De antemano gracias.
BRAVO!, sorprendente, solo que me slaio un problemita, en un ejercicio de regresion lineal cuento con 1 variable dependiente y 4 variables indepedientes, se identifica que 2 de las variables independientes ofrecen datos redundates, ya que al momento de realizar la regresion lineal cuentan con una probabilidad mayor a 0.05, por lo cual se intuye a eliminar, al momento de eliminar una de estas variables el R2 ajustado aumenta y junto a ello tambien F, pero al momento de eliminar ambas variables redundantes el R2 es menor que cuando se elimina uno solo, pero el valor de F aumenta, en este caso, que regresion lineal utilizariamos considerariamos para realizar nuestra ecuacuion de regresion lineal?
Hola gracias por el video! Tengo una consulta es posible que JASP te realice la separación de medias con letras, es decir si existe diferencia significativa entre T1 y T2 te señale T1 (A) y T2 (B). Gracias en avance por tu respuesta.
estimado el VIF mayor que 2 (incluyendo el 5), solo habla de que existe una alta dependencia entre una o mas variables independientes, y que como efecto de aquello se produce un efecto distorsionador en la varianza del error, haciendo que aumente y por tanto los parámetros o coeficientes puedan ser no significativos.
Totalmente de acuerdo
Hola! sabes cómo saco el índice de discriminación o homogeneidad?
holaa, sabes como sacar el coeficiente de variación?
como se llama el programa que usa??
es SPSS Amos
Gracias!
gracias, me ayudo mucho
Muchas gracias por el video, tengo una duda cuando comparo 2 instrumentos con tamaños de muestra diferentes me arroja datos perdidos pero realmente es porque las muestras son diferentes que se hace en ese caso para que no me tome datos perdidos gracias.
Estimado, es posible descargar una versión de esa presentación?
gracias por responder super rápido, es que tengo otra pregunta, al momento de hacer el outlier con Z-score y el otro pues no me salen valores atípicos, pero cuando saco la Boxplot, me salen esos circulos arriba como datos que salen de ahí, no se si esos sean outliers y deba quitarlos o se puede dejar la grafica así. GRACIAS
En el Manova es necesario evaluar si existen o no outliers multivariados. No obstante los "círculos" en el gráfico Boxplot sugieren la presencia de outliers univariados, es decir, por cada variable. En el caso univariado, remover o no un posible outlier depende más del análisis detallado de cada caso, y juzgar si corresponde a un error de medición, de captura, etc.
Hola Profesor, muy linda la explicación del tema...en alguna parte puedo conseguir los scrips?
drive.google.com/file/d/10ah1Gjza99jyfadro66njuz9ZjD6GD2Q/view?usp=sharing Saludos
@@profeRaulRodriguez Muchas gracias Profesor Raúl...
Hola señor Rodríguez. Mi nombre es Mireia. Estoy realizando una investigación donde mido el grado de Teoría de la Mente en relación a las variable género (Hombre o Mujer) y al nivel de estudios (codificado en 8 categorías: Certificado escolar, ESO, Bachillerato, Formación Profesional, Grado, Universitario Máster y Doctorado). Tras ver un tutorial de JASP y ver la manera tan amena y entendible de explicar, me gustaría poder contar con su opinión y guía para mi investigación si le parece bien, por favor. ¿Tiene algún correo electrónico en el que le pueda explicar mejor? Si lo prefiere, le dejo el mío. ¡Muchísimas gracias!
Muchas gracias por tu video, ha sido de demasiada ayuda. Queria preguntarte si el comando "etasq" ha cambiado? no me funciona y no encuentro info sobre eso a pesar de que ya instale y corri el paquete
No ha cambiado. install.packages("heplots") library(heplots) ?etasq etasq(model, test="Wilks", partial=T) #partial eta-squared
¿Cómo sé el número de factores si lo quiero hacer manual?
La forma usual es utilizando el scree plot o diagrama de sedimentación. www.theanalysisfactor.com/factor-analysis-how-many-factors/#:~:text=A%20scree%20plot%20shows%20the,be%20generated%20by%20the%20analysis.
Muy buen video, muchas gracias maestro.
Recibí el script, le agradezco tanto maestro!
Maestro, no importa el orden de los datos al momento de correr el modelo?
No importa
Buenas explicaciones de Alto Nivel, Gracias
Hable mas duro
Hola, me podrias proporcionar el scrip?
drive.google.com/file/d/1r10iHOXjPrw_xIDP3PiB-Q-Bgm3XJ9sh/view?usp=sharing
hola!! como puedo descargar el archivo cemento_Hald.cvs ? Buen vídeo gracias
drive.google.com/file/d/1BQMLslEmzPoPvS2sGDTCwKCtU9q8P4b3/view?usp=share_link
y la simetria como lo saco ?
El coeficiente de asimetria seleccionando la opción Skewness
Con la opción Skewness
Excelente video!!! muchas gracias por el tiempo y el esfuerzo. Muy bien explicado y con todos los detalles para poder hacer una regresion decente
Hola!. Mahalanobis no tiene en cuenta el valor de la variable dependiente? Es un algoritmo no supervisado? Sdos desde Argentina
La distancia de Mahalanobis D^2 mide, en un espacio multidimensional, la distancia de cada punto al centroide (media) del conjunto de observaciones. La cantidad de variables puede ser cualquiera n>2. No obstante, cada análisis, como por ejemplo Análisis Factorial Exploratorio (EFA), Confirmatorio, Modelos Estructurales, requiere sus propios supuestos. El que se incluya o no la variable dependiente depende de la prueba estadística que se esté utilizando. En el caso de un EFA por ejemplo, no tienes una variable dependiente. En regresión lineal por ejemplo, existe otra distancia que se suele utilizar para identificar outliers (Distancias de Cook).
Buenos días, tiene algunas referencias para la interpretación del path analysis?
Kline, R. B. (2011). Principles and practice of structural equation modeling (3a ed.). New York, NY: The Guilford Press.
Hola profesor hay algún correo donde uno se pueda contactar con usted?
Disculpe tengo celdas sin valores que me aparecen como perdidos como hago para eliminarlos
Se puede usar el mismo procedimiento que el mostrado en este video. Solo que en lugar que tener missing values codificados estarían vacías las celdas. Usa el menú Transformar --> recodificar en las mismas variables, como se muestra en el minuto 1:30. Solo que eliges la opción "perdidos del usuario o del sistema".
@@profeRaulRodriguez Muchas gracias. Sería bueno que hicieras el vídeo de ese procedimiento. Gracias bro
Solo borra la fila activada en gris en Vista de Datos.
interesante para uno como principiante
Saludos, como se explica o analiza el gráfico del análisis de los 2 factores? gracias.
Hola. Alrededor del minuto 8:40 se explica algo referente a los gráficos de medias marginales para cada factor.
@@profeRaulRodriguez Muchas gracias. Pero ¿Cómo pueden integrarse en un solo gráfico todas las variables para un factor? y también me gustaría saber ¿Si tiene algún tutorial sobre análisis discriminante? Muchas gracias.
y qué dices de la INTERSECCIÓN ???
The intercept is the estimate of the dependent variable when all the independent variables are 0 lo puedes ver en stats.stackexchange.com/questions/63357/what-does-a-significant-intercept-mean-in-anova