exceleente contenido, a veces es triste observar que nadie tiene preguntas de temas tan interesantes y utiles, pero no fuera un TH-camr que no aporta nada porque ahi si todo nos da curiosidad, jaja. gracias tu informacion me ha servido mucho para comprender mas sencillamente el tema.
you prolly dont care but does any of you know a way to get back into an instagram account? I somehow forgot the password. I would appreciate any tricks you can give me
Buen video, pero mi consulta es al usar el test exacto de fisher, cual es el Pvalue para esa prueba estadistico ? con que comparas el Fisher calculado ? cual es el Fisher critico ? Saludos
Que pasa cuando tengo 4 categorias por 3 categorias por ejemplo en la fila tengo IMC como Bajo peso, normal, sobrepeso y obesidad, po otro lado en las columnas (Fragilidad) normal, pre fragil y fragil... Tambien se puede usar la Chi cuadrada???? Gracias mi estimado
Excelente aporte para entender sobre estadística descriptiva pero quisiera saber como corrijo problemas de no normalidad en un modelo o test, si la mayoría de mis variables no son normales pero necesito explicar esa variable que no es normal ya puede cualitativa- cualitativa, cualitativa-cuantitativa o cuantitativa-cuantitativa, por que si existe casos que se presentan pero no se puede encontrar solución para legar a un resultado creíble.
Si la cualitativa es dicotomica (2 alternativas de respuesta) usaría T de Student y si es politomica (más de 2 alternativas) usaría Annova. Ambas serían el estándar, porque hay otras alternativas.
Una duda, Como interpretas la tabla que lanza stata, cuando da un valor d ep menor a 0.05 pero solo habiendo un caso positivo-positivos para las dos variables?
Hola Jahir. Bueno cuando uno de los casilleros tiene un valor muy pequeño (como "1") entonces es preciso que antes de aplicar la prueba veas los "valores esperados". En teoría solo puedes usar Chi cuadrado de Pearson si el 75% o más de los casilleros tienen valores esperados mayores a 5; si no es así debes usar una prueba llamada "Prueba exacta de Fisher", que evalúa asociaciones entre 2 variables categoricas pero con correcciones que permiten usar ese "1". La interpretación para ambas es la misma, que una variable se asocia estadísticamente con la otra.
@@YoObstetra la iterpretación sería, asociar una categoria de una variable con otra categoria de otra variable (donde da el % mas alto)? el resto de las categorias de las variables se denominarian como no estadisticamente significativas?
@@jahirr4010 oh, ok masomenos entiendo la pregunta. Si una variable es preeclampsia (con categorías: si tiene - no tiene) y la otra es anemia (con categorias: si tiene - no tiene) y el p valor sale menos de 0.05 entonces se interpreta como que: Tener preeclampsia se asocia con Tener anemia, independiente de los porcentajes. En forma teórica tendría que decirte que en cada categoría hay uno codificado como "1" y otro como "0". La interpretación debe ser (si el p es menor a 0.05) que el 1 de una categoría se asocia con el 1 de la otra categoría. Ejemplo: las variables son Estado Civil (1=soltera, 0=casada) y Anemia (1=presenta, 0=no presenta). Si hay asociación significativa (p
@@YoObstetra Si exactamente esa era mi pregunta, es que me crea bastante trabajo entender esa parte sobre interpretar, ya que estoy trabajando con stata en una investigación donde evaluo la presencia de una bacteria con patologias,entonces encontraba p menores a 0.05, pero observaba que por ejemplo cuando la categoria de presencia de la bacteria=1 y la categoria de presencia de la patologia=1, era de por ejemplo 5 casos, y la presencia de la bacter=1 y no presencia de la patologia=0, tenia 25 casos. entonces yo concluia que la p=0-05 se debia a la asociacion de que cuando la bacteria se presentaba no se presentaba la patología, porque no me era logico pensar que se asociaba el si estaba la bacteria y si estaba la patologia, cuando habia mayor frecuencia en cuando estaba la bacteria y no estaba la infección
tengo una duda relacionado a lo que se dice que la prueba de fisher se realiza tambien cuando los desenlaces son escasos o se refiere a lo mismo que el valor esperado esta entre 3 y 5 ?
Exacto Alejandra, el test de Fisher se da ante una escasa cantidad en una de las categorías. El criterio de "entre 3 a 5" como valor esperado es una forma de crear un indicador que nos ayude a saber cuándo usar Fisher.
Hola Paola. Realmente depende en mucho de la categórica. Si la Categórica es dicotomica se debería usar T de Student, si es politomica debe usarse Annova. Al menos esas son las pruebas para muestreos probabilísticos. ✌🏻
Claro, basta que ambas sean categóricas para que puedas usar la prueba Chi cuadrado, así sean dicotomicas (2 categorías) o politomicas (3 o más categorías).
Hola, excelente video!! Tengo una duda. Que pasaría su tuviera 20 variables todas cualitativas como se podría analizar? porque veo que chi cuadrado es para poder viendo de 2 variables como tu ejemplo de anemia y diabetes o anemia y nivel de estudios, pero como seria si hay mas de 2 variables? Saludos :)
Si hay muchas variables ya hay que usar otros modelos, como los multivariados (cuando hay más de 2 variables), en caso sea cuantitativo sería lo óptimo usar pruebas de regresión lineal.
exceleente contenido, a veces es triste observar que nadie tiene preguntas de temas tan interesantes y utiles, pero no fuera un TH-camr que no aporta nada porque ahi si todo nos da curiosidad, jaja.
gracias tu informacion me ha servido mucho para comprender mas sencillamente el tema.
Este video me salvo de mi proyecto final de estadística, mil gracias
Gracias Germán! Comentarios como estos animan, éxitos!
Felicitaciones, interesante exposición y definición de diseño y el proceso de modelación a casos concretos y manejo del STATA
Muchas gracias Yuselino! Un abrazo a la distancia
Muy claro, muchas gracias . Brinda asesorias?
Excelentes tus videos! Sos un genio, por la claridad que tienes para escribir. Te felicito y espero que sigas haciendo estos videos.
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@Kyle Spencer instablaster :)
Buen video, pero mi consulta es al usar el test exacto de fisher, cual es el Pvalue para esa prueba estadistico ? con que comparas el Fisher calculado ? cual es el Fisher critico ? Saludos
Que pasa cuando tengo 4 categorias por 3 categorias por ejemplo en la fila tengo IMC como Bajo peso, normal, sobrepeso y obesidad, po otro lado en las columnas (Fragilidad) normal, pre fragil y fragil... Tambien se puede usar la Chi cuadrada???? Gracias mi estimado
Excelente profe, muy claro.
Gracias Julián! :D
Hola que nos dice el resultado de likelihood-ratio chi2
Muchas gracias por la explicación, me ha servido mucho :D
Excelente aporte para entender sobre estadística descriptiva pero quisiera saber como corrijo problemas de no normalidad en un modelo o test, si la mayoría de mis variables no son normales pero necesito explicar esa variable que no es normal ya puede cualitativa- cualitativa, cualitativa-cuantitativa o cuantitativa-cuantitativa, por que si existe casos que se presentan pero no se puede encontrar solución para legar a un resultado creíble.
Buen video, pero la variable edad podría recategorizarla y hacerla cualitativa! en ese caso se podría usar chi2? g
Hola, entonces que analisis se emplea para una variable cualitativa y una cuantitativa?
saludos!
Buen día, ¿encontraste respuesta?
Si la cualitativa es dicotomica (2 alternativas de respuesta) usaría T de Student y si es politomica (más de 2 alternativas) usaría Annova. Ambas serían el estándar, porque hay otras alternativas.
Ya está la respuesta ✌🏻
Muchas gracias por el video, en este caso es posible graficar la prueba de chi cuadrado? Como?
Gracias!!
Una duda, Como interpretas la tabla que lanza stata, cuando da un valor d ep menor a 0.05 pero solo habiendo un caso positivo-positivos para las dos variables?
Hola Jahir. Bueno cuando uno de los casilleros tiene un valor muy pequeño (como "1") entonces es preciso que antes de aplicar la prueba veas los "valores esperados". En teoría solo puedes usar Chi cuadrado de Pearson si el 75% o más de los casilleros tienen valores esperados mayores a 5; si no es así debes usar una prueba llamada "Prueba exacta de Fisher", que evalúa asociaciones entre 2 variables categoricas pero con correcciones que permiten usar ese "1".
La interpretación para ambas es la misma, que una variable se asocia estadísticamente con la otra.
@@YoObstetra la iterpretación sería, asociar una categoria de una variable con otra categoria de otra variable (donde da el % mas alto)? el resto de las categorias de las variables se denominarian como no estadisticamente significativas?
@@jahirr4010 oh, ok masomenos entiendo la pregunta. Si una variable es preeclampsia (con categorías: si tiene - no tiene) y la otra es anemia (con categorias: si tiene - no tiene) y el p valor sale menos de 0.05 entonces se interpreta como que: Tener preeclampsia se asocia con Tener anemia, independiente de los porcentajes.
En forma teórica tendría que decirte que en cada categoría hay uno codificado como "1" y otro como "0". La interpretación debe ser (si el p es menor a 0.05) que el 1 de una categoría se asocia con el 1 de la otra categoría.
Ejemplo: las variables son Estado Civil (1=soltera, 0=casada) y Anemia (1=presenta, 0=no presenta). Si hay asociación significativa (p
@@YoObstetra Si exactamente esa era mi pregunta, es que me crea bastante trabajo entender esa parte sobre interpretar, ya que estoy trabajando con stata en una investigación donde evaluo la presencia de una bacteria con patologias,entonces encontraba p menores a 0.05, pero observaba que por ejemplo cuando la categoria de presencia de la bacteria=1 y la categoria de presencia de la patologia=1, era de por ejemplo 5 casos, y la presencia de la bacter=1 y no presencia de la patologia=0, tenia 25 casos. entonces yo concluia que la p=0-05 se debia a la asociacion de que cuando la bacteria se presentaba no se presentaba la patología, porque no me era logico pensar que se asociaba el si estaba la bacteria y si estaba la patologia, cuando habia mayor frecuencia en cuando estaba la bacteria y no estaba la infección
Buenísimo, mil gracias.
Gracias a ti Sami, pronto incluiré más vídeos de estadística, también me gusta mucho hacerlos :D
tengo una duda relacionado a lo que se dice que la prueba de fisher se realiza tambien cuando los desenlaces son escasos o se refiere a lo mismo que el valor esperado esta entre 3 y 5 ?
Exacto Alejandra, el test de Fisher se da ante una escasa cantidad en una de las categorías. El criterio de "entre 3 a 5" como valor esperado es una forma de crear un indicador que nos ayude a saber cuándo usar Fisher.
hola, una consulta. qué debería utilizar para una categórica con una cuantitativa continua??
Agradeceré puedas orientarme.
saludos!
Hola Paola. Realmente depende en mucho de la categórica. Si la Categórica es dicotomica se debería usar T de Student, si es politomica debe usarse Annova. Al menos esas son las pruebas para muestreos probabilísticos. ✌🏻
@@YoObstetra Muchas gracias!!!
Gracias a ti por ver el vídeo Paola :D
Hola! Muy bueno su video. Puede poner el vídeo de como graficar esto.
Con Chi puedo saber quien en más diferente? O sería categoría (if) var =“x”
excelente video, de casualidad recomiendas algún libro para profundizar el tema?
Muchas gracias 😊... súper!
Muchas gracias por el video! ¿se puede hace una prueba de chi2 con V1 y V2 con 3 categorías cada una?
Claro, basta que ambas sean categóricas para que puedas usar la prueba Chi cuadrado, así sean dicotomicas (2 categorías) o politomicas (3 o más categorías).
excelente! gracias!!
Gracias a ti Idarmis :D un abrazo!
hola tengo un problema con estas pruebas nose si me podrías ayudar por favor
Claro, escríbeme a: victor.moquillaza@upch.pe
Hola, excelente video!! Tengo una duda. Que pasaría su tuviera 20 variables todas cualitativas como se podría analizar? porque veo que chi cuadrado es para poder viendo de 2 variables como tu ejemplo de anemia y diabetes o anemia y nivel de estudios, pero como seria si hay mas de 2 variables? Saludos :)
Si hay muchas variables ya hay que usar otros modelos, como los multivariados (cuando hay más de 2 variables), en caso sea cuantitativo sería lo óptimo usar pruebas de regresión lineal.