Excelente., el unico video despues de 4 dias viendo que usan programas informaticos y aparte que tienen errores... Gracias, Gran aporte hacerlo a mano, no hay nada mejor que esto para explicar, aparte que se usan los terminos adecuados.
Excelente contenido y muy práctico. Solo tengo una duda, ¿por qué en este caso no se rechaza la hipótesis nula si el estadístico de prueba es mayor que el valor de tabla? recuerdo que al aplicar otros test la hipótesis nula se rechazaba si el estadístico de prueba era mayor.
al calcular un vlr de Wc> no estariamos teniendo una probabilidad mas baja que la probabilidad asociada al wt por lo que alli pueda que la muestra no sea normal ?
El procedimiento es el mismo, pero se hace mucho más largo el cálculo manual. En caso de muestras grandes, sugiero usar R o algún otro software que facilite el trabajo.
Yi son los datos de la variable, pueden ser recolectados de una encuesta, observación, test, etc. O pueden derivar de fuentes secundarias, registros administrativos, etc
Lo que no entiendo es que si ves la tabla, es más facil demostrar una significancia de 0.01 que de 0.05 lo cual no tiene sentido. Por ejemplo si vas a este caso el valor crítico de 0.01 es 0.730 que es menor que 0.803 para una significancia de 0.05.
@@francomarinelli9078No se mucho de Shapiro. Pero si recuerdo bien de estadística, el porcentaje de confianza habla más que nada de un error de tipo a, y si no me equivoco esos errores son cuando se rechaza H0 y la hipótesis H0 es correcta. Por lo tanto para aumentar la confianza estarías aumentando la probabilidad de que no se rechace H0 para evitar que la rechacemos por si es que llegara a ser correcta. Esto por supuesto aumenta la probabilidad de que no rechacemos H0 en ciertos casos en que resultara ser falsa.
Buenas noches, señor me acaba se salvar el semestre. Gracias!
Excelente., el unico video despues de 4 dias viendo que usan programas informaticos y aparte que tienen errores... Gracias, Gran aporte hacerlo a mano, no hay nada mejor que esto para explicar, aparte que se usan los terminos adecuados.
Muchas gracias por compartir el video y la demostración practica.
Vas a salvar gran parte de mi TFG. Gracias
Excelente contenido y muy práctico. Solo tengo una duda, ¿por qué en este caso no se rechaza la hipótesis nula si el estadístico de prueba es mayor que el valor de tabla? recuerdo que al aplicar otros test la hipótesis nula se rechazaba si el estadístico de prueba era mayor.
al calcular un vlr de Wc> no estariamos teniendo una probabilidad mas baja que la probabilidad asociada al wt por lo que alli pueda que la muestra no sea normal ?
Sameeee yo tmb quiero saber OMG :(
Según mis apuntes si se rechaza la Ho
si tengo un n> 50... puedo aplicar Shapiro-Will? que otro test puedo aplicar en n>50 para contrastar normalidad de una muestra?
La prueba de kolmogorov-Smirnov, o Lilliefors
Buen video explica muy detalladamente, que libro se utilizo para obtener las tablas de la prueba de SW? muchas gracias de antemano
Gracias. El libro es Métodos estadísticos no paramétricos, de Ramírez y López
Como puedo hacerlo si tengo mas muestras?
El procedimiento es el mismo, pero se hace mucho más largo el cálculo manual. En caso de muestras grandes, sugiero usar R o algún otro software que facilite el trabajo.
Gracias por el material. Muy bien explicado. Me gustaría que compartieras las tablas.
Disculpa pero de dónde sacaste la formula?
Del libro Métodos estadísticos no paramétricos, de Ramírez y López.
como lo agruparia si se repiten algunos datos ?
Puede usar la regla de Sturges, Scott u otra similar
Ese Yi ¿cómo se obtiene?
Yi son los datos de la variable, pueden ser recolectados de una encuesta, observación, test, etc. O pueden derivar de fuentes secundarias, registros administrativos, etc
Qué pasa si tengo dos columnas de valores?
Este test aplica para análisis univariante (una variable), en caso de 2 o más columnas se ocuparía un test de normalidad multivariante.
EXCELENTE VIDEO, MUCHAS GRACIAS POR LA AYUDA
Estimado buenas tardes, el S2 no es varianza para ser varianza has tenido que dividir entre n para una poblacion o
n-1 para una muestra
por cierto felicitaciones, buen video y explicativo
Si no es varianza, como puedo llamar a S²?
Gracias por el video :) .. Una pregunta, ¿No afectaría al resultado si se omite un valor? que en este caso fue el 1.
Hola, sí afecta, la distribución cambia.
cual es el nivel de significancia en ese caso?
5%
Me ha servido más que mi clase actual de estadística
excelente gracias
En mi caso la muertra son ciertas cantidades de componentes para crear un prototipo de una maquinaria, cómo usaría este método estadístico?
Este procedimiento es útil si te interesa demostrar la forma de la distribución de tus datos y si estos son normales.
Aparte de estar mal la varianza, esta mal el Wt, ya que los grados de libertad son N-1 y la significancia 1-alfa
Estimado, el ejercicio resuelto tal cual se muestra en el video es tomado del libro de Ramírez y López (métodos estadísticos no paramétricos).
@@Estadistiqueando es porque no es la varianza sino el SCE o tambien llamado suma cuadrados del error,los calculos estan bien .
@@chapatomusic1042 gracias por su aporte!
Lo que no entiendo es que si ves la tabla, es más facil demostrar una significancia de 0.01 que de 0.05 lo cual no tiene sentido. Por ejemplo si vas a este caso el valor crítico de 0.01 es 0.730 que es menor que 0.803 para una significancia de 0.05.
@@francomarinelli9078No se mucho de Shapiro. Pero si recuerdo bien de estadística, el porcentaje de confianza habla más que nada de un error de tipo a, y si no me equivoco esos errores son cuando se rechaza H0 y la hipótesis H0 es correcta. Por lo tanto para aumentar la confianza estarías aumentando la probabilidad de que no se rechace H0 para evitar que la rechacemos por si es que llegara a ser correcta. Esto por supuesto aumenta la probabilidad de que no rechacemos H0 en ciertos casos en que resultara ser falsa.