Análisis de Asociación entre Variables Nominales Categóricas: La V de Cramer con Python

[@CodigoMaquina]

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[@MLinaAvilaM1]

Justo el vídeo que necesitaba. Estoy realizando el modelado de fraude bancario y me queda claro que podría usar este análisis para variables categóricas.

[@CodigoMaquina]

Me da mucho gusto ver que el video es de utilidad, sobre todo en contextos tan relevantes. Gracias por seguir el contenido del canal :)

[@manchasraf9895]

Eres un gran maestro, seguiré tus pasos y también enseñaré, eres genial, saludos desde Perú

[@CodigoMaquina]

Excelente!! te deseo mucha suerte y gracias por tus palabras.

Excelente, gracias

[@CodigoMaquina]

¡Muchas gracias por seguir el contenido del canal!

[@reinerromero7265]

😀Muchas gracias.

[@CodigoMaquina]

Muchas gracias a ti!!!

[@tensoescalar1]

Muy buen video Muchas gracias, Pero me quedo con una duda, precisamente estamos usando el modelo que nos estás proponiendo que es el de kramer cuando no tenemos muy claro si dos variables categóricas que no tienen una relación evidente para saber si son si tienen algún tipo de dependencia o no por eso se está usando este método, Por qué se supone que los métodos tradicionales como el de chi^2 pues no queda claro cómo utilizarlos, por eso usamos este método de cramer, entonces si podemos usar un método tradicional como chi^2 pues entonces para que este método de kramer? Me refiero que ni siquiera nos preguntaremos qué utilizar para ver si las variables categóricas tienen relación, si podemos usar en los métodos tradicionales ni siquiera nos lo preguntaríamos , Gracias por el video y saludos

[@CodigoMaquina]

Muchas gracias por seguir el contenido del canal y por tu comentario. Me da la oportunidad de comentar que la prueba de independencia chi-cuadrada y la V de Cramer se usan en conjunto. De hecho, primero se debe explorar la posible dependencia entre las variables categóricas usando la prueba de independencia chi-cuadrada, y si el resultado sugiere dependencia, entonces, se podría utilizar la V de Cramer para medir la fuerza de esa asociación. Es decir, no son mutuamente excluyentes.

[@tensoescalar1]

@@CodigoMaquina Muchas gracias por el comentario, de hecho ya compartí este video en mis redes sociales, saludos

[@CodigoMaquina]

@tensoescalar1 muchas gracias por compartir el contenido del canal :)

[@CROscarAbrahamJosePadillaSolis]

Si tengo una variable dependiente dicotomica (se quito todo el tumor o no) y una variable independiente ordinal (Tamaño del tumor en Grados por ejemplo Grado I tumor chiquito, Grado II mediano y Grado III grandote) que tipo de prueba podria utilizar?, me queda en mente que v de cramer no podria por ser para categoricas, un saludo y gracias por el video.

[@alvaroayala2020]

no soy experto, sin embargo por lo que entiendo, el hehco de decir que se mide en grados la hace autoamticamente categorica, puesto que generaliza un conjunto de condiciones (denotandolo como grado I, II, III ...) teniendo eso en cuenta, si creo que la V de cramer podria servir para hallar una relacion entre ambos

[@CROscarAbrahamJosePadillaSolis]

​​@@alvaroayala2020Gracias por la repuesta justamente lo mismo pensé, lo que me queda duda es si le restaría significancia (ya que bajamos de ordinal a nominal), ya que prácticamente no encontré ninguna específica para el caso que mencione, un saludo y gracias nuevamente por compartir la idea

[@CodigoMaquina]

Estimado @CROscarAbrahamJosePadillaSolis muchas gracias por comentar y por la pregunta. De la documentación oficial scipy [1], la V de Cramer sí se puede usar con variables ordinales como el tamaño del tumor. Sin embargo, una de tus variables es dicotómica y la otra es ordinal, y precisamente para ese tipo de escenarios, se tiene la correlación biserial de rango [2] que sería una mejor medida. Mucha suerte con esos proyectos tan interesantes en los que estás involucrado. [1] docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.contingency.association.html [2] Cureton, E. E. (1956). Rank-biserial correlation. Psychometrika, 21(3), 287-290.

[@CodigoMaquina]

Estimado @alvaroayala2020 muchas gracias por participar en el foro y ayudar a los demás. Siempre he visto a código máquina como un lugar donde todos podamos aprender de todos. Para dar un poco más de información, de la documentación oficial scipy [1], la V de Cramer sí se puede usar con variables ordinales como el tamaño del tumor (que es la variable que nos mencionan). Sin embargo, una de sus variables es dicotómica y la otra es ordinal (el tamaño del tumor), y precisamente para ese tipo de escenarios, se tiene la correlación biserial de rango [2] que sería una mejor medida. Un saludo y estamos en contacto. [1] docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.contingency.association.html [2] Cureton, E. E. (1956). Rank-biserial correlation. Psychometrika, 21(3), 287-290.

[@CROscarAbrahamJosePadillaSolis]

@@CodigoMaquina Genial, muy agradecido por la aclaración, le echare un ojo y desde ya unos videos atrás veo la calidad de su trabajo, muchas gracias nuevamente y atento a los proximos videos