Hola. Cómo resolver el problema de la advertencia en spss "No se puede realizar la prueba de homogeneidad de las varianzas para...ya que hay demasiados grupos. Sólo se permiten 50 grupos."
Alguien me podría ayudar, En la prueba de Shapiro en una variable categórica (hombres y mujeres) una me da con sig. mayor de 0.0.5 y la otra menor a 0.5 qué debejo elegir en ese caso? Gracias
Tengo una duda: antes de usar, por ejemplo, t de Student debo verificar si se cumplen los supuestos, o sea, distribución normal (Kolmogorov-Smirnov o Shapiro Wilk), y homocedasticidad (Prueba de Levene) en caso de existir una discrepancia entre los resultados, es decir, tengo una distribución normal pero no hay igualdad de varianza, la t de student debe ser descartada y recurrir a una prueba no paramétrica? Espero que puedas responderme. Gracias.
Sé que es de hace un año, pero ojalá te sirva, si la varianza se ve afectada, lo que puedes hacer es una transformación de la variable, hay muchas transformaciones, logaritmo natural, inversa, al cuadrado, raíz, etc. La más usual y escogida por sus propiedades matemáticas es la logaritmo natural. La transformación ayuda a estabilizar la varianza, de no lograr transformarse, lo mejor es usar no paramétrica, ya que que puedes incurrir en el error de tipo I.
Entonces primero debo afirmar el suspuesto de normalidad. Indicas que se debe realizar transformaciones pero habiendo pruebas NO parametrícas no veo la necesidad de hacerlas, simplemente tomaría esas herramientas y listo, por ejemplo en la de Mann-Whitman
Se busca usar la estadística paramétrica debido a que sus pruebas son potentes para no incurrir en falsos positivos, además de los supuestos que maneja, independencia, normalidad y homocedasticidad de varianza. Si hay leves desviaciones del supuesto, no ws grave, debido a la potencia de las pruebas, como una T o una f de fisher. Ante alguna violacion severa se puede realizar una transformación, que ayudará la varianza y a la normalidad. De no proceder la transformación, es decir, ni transformando logro cumplir los supuestos, uso estadística no paramétrica. Si tienes más dudas con todo gusto te contesto mfernandapd@gmail
Muchas gracias por su ayuda, le estaré compartiendo algunas inquietudes que tengo al respecto de algunos temas de investigación que tengo, asi podremos nutrirnos mutuamente en conocimiento. Saludos
Buenos días, que se hace cuando no se cumple el supuesto de igualdad de varianzas entre muestras independientes.
Hola. Cómo resolver el problema de la advertencia en spss "No se puede realizar la prueba de homogeneidad de las varianzas para...ya que hay demasiados grupos. Sólo se permiten 50 grupos."
y si los datos no son homogéneos qué hacer?
Alguien me podría ayudar, En la prueba de Shapiro en una variable categórica (hombres y mujeres) una me da con sig. mayor de 0.0.5 y la otra menor a 0.5 qué debejo elegir en ese caso? Gracias
No paramétrico
Tengo una duda: antes de usar, por ejemplo, t de Student debo verificar si se cumplen los supuestos, o sea, distribución normal (Kolmogorov-Smirnov o Shapiro Wilk), y homocedasticidad (Prueba de Levene) en caso de existir una discrepancia entre los resultados, es decir, tengo una distribución normal pero no hay igualdad de varianza, la t de student debe ser descartada y recurrir a una prueba no paramétrica? Espero que puedas responderme. Gracias.
Sé que es de hace un año, pero ojalá te sirva, si la varianza se ve afectada, lo que puedes hacer es una transformación de la variable, hay muchas transformaciones, logaritmo natural, inversa, al cuadrado, raíz, etc. La más usual y escogida por sus propiedades matemáticas es la logaritmo natural. La transformación ayuda a estabilizar la varianza, de no lograr transformarse, lo mejor es usar no paramétrica, ya que que puedes incurrir en el error de tipo I.
Entonces primero debo afirmar el suspuesto de normalidad. Indicas que se debe realizar transformaciones pero habiendo pruebas NO parametrícas no veo la necesidad de hacerlas, simplemente tomaría esas herramientas y listo, por ejemplo en la de Mann-Whitman
Se busca usar la estadística paramétrica debido a que sus pruebas son potentes para no incurrir en falsos positivos, además de los supuestos que maneja, independencia, normalidad y homocedasticidad de varianza. Si hay leves desviaciones del supuesto, no ws grave, debido a la potencia de las pruebas, como una T o una f de fisher. Ante alguna violacion severa se puede realizar una transformación, que ayudará la varianza y a la normalidad. De no proceder la transformación, es decir, ni transformando logro cumplir los supuestos, uso estadística no paramétrica. Si tienes más dudas con todo gusto te contesto mfernandapd@gmail
Muchas gracias por su ayuda, le estaré compartiendo algunas inquietudes que tengo al respecto de algunos temas de investigación que tengo, asi podremos nutrirnos mutuamente en conocimiento. Saludos
Por supuesto, cuando quieras :D
Gracias !!!