25. Distribución normal y pruebas de normalidad | Curso de Estadística | Investigación Científica

[@alfredovasquez6477]

Aunque ya hace mas de tres años que desarrolle algunos de los programas mas importantes para el análisis de datos aun sigo viendo las lecciones como esta, son muy buenas

[@bioestadistico]

Es un placer, ¡un gran saludo!

[@arturomartinezmartinez1723]

Gracias tío bioestadístico me está ayudando mucho a mi examen de estadística.

[@luzveliaalvarezortega3195]

Dr. Jose Supo, gracias por compartir vuestros conocimientos.

[@margaritacabral1959]

Millon de gracias por esta oportunidad, Asunción Paraguay

[@carolfesa]

Gracias doctor buen día desde la Ciudad de México.

[@reneangelalejandrosalazar9850]

Buenas tardes doctor Supo, saludos desde Huanta-Ayacucho-Perú Solo una consulta, por qué dice en el planteamiento procedimientos paramétricos, cuando todo el cálculo lo ha realizado con una prueba no paramétrica?

[@andresalvarez2183]

Hola muchas gracias por tu video. Tengo una pregunta a ver por favor si me la puedes responder. Dices que si los boxplot tienen o parecen tener distribucion normal y la media de un grupo entra el la caja de otro podemos decir que no hay diferencias. Pero en el minuto 9.45 viendo los intervalos de confianza y la desviaciones muestrales dices que las cajas tienen que ser del mismo tamaño para poder afirmarlo... La pregunta: ¿podríamos afirmar a partir de boxplot (y a falta de la prueba) que dos grupos son iguales si las distribuciones son normales y sus medias entran en sus cajas aunque la longitud vertical de las cajas y de los bigotes sea (mucho) mayor en una caja que en la otra ? Muchas gracias por su respuesta.

[@cristiangiovannivasquezsot7879]

Como se llega a escoger un estadistico de prueba? Como kolmogorof, Shapiro, ....?

[@hugolorgiosaavedrasaavedra4256]

Aproximadamente en el minuto14.28 presenta dos conclusiones contradictorias, en el paso 4 de su ritual afirma "Con una probabilidad del 20% la distribución de la variable aleatoria es diferente a la normal", y a renglón seguido, en el paso 5 afirma exactamente lo contrario "La distribución de la variable aleatoria no es diferente a la normal", lo que atribuyo a una falta de conceptos claros acerca de las técnicas de la estadística inferencial.

[@samael999999]

Tengo una duda , quizá lo dijo pero estaba comprobando normalidad en datos pre y post (por lo que son muestras relacionadas ) y me dio el caso que el pre arrojó normalidad pero el post no arroja que los datos son normales… entonces no se si usar la t de student o Wilcox (ya que la muestra es pequeña y varianza desconocida )

[@pierrdanielchinolurita643]

Que pasa si una variable es normal y la otra no. Que prueba de correlación se utilizaría en este caso. Saludos

[@iVan0L]

11:33 si la N fuera menor que 30 se utilizaria SHAPRO WILK? y si es asi que diferencia habria con el procedimiento.

[@yaninaneyra3427]

Una consulta, que pasa si, ejemplo: la variable A presenta distribución normal, pero la variable B no presenta una distribución normal, entonces utilizo las pruebas no paramétricas para ambas variables?

[@AngellEspinoza]

aplica a tu variable que si cumple la DN prueba paramétrica y a la que no tenga D.N. aplica prueba no paramétrica

[@evelynelizabethrojasmayta540]

si una de las variables no tienen distribución normal tienes que aplicar una prueba no paramétrica

[@hugolorgiosaavedrasaavedra4256]

Aproximadamente en el minuto 1.42 se ocupa de la distribución Normal Estándar, en el colmo de la audacia, en realidad un craso error, que atribuyo a su desconocimiento del cálculo integral, calcula f(1.96) = (1/5*raiz(2*Pi))*exp(- 1/2*((1.96-0)/1)^2 = 0.975 = 97.5% lo que no es cierto, les da un tremendo gato por liebre a su agradecida y crédula audiencia. La probabilidad P(X

[@johanardila2388]

Buenas noches, agradecería una orientación, ¿qué sucede si el p de Kolmogorov y el Shapiro-wilk me dan de tal forma que me dice que acepto la hipótesis del investigador? ¿qué tratamiento debería usar? ¿cómo se interpreta eso en una posprueba?

[@AngellEspinoza]

tal como se explica si aceptas H1 es distinta a la distribución normal (no tiene distribución normal) por tanto aplicarías pruebas NO PARAMÉTRICAS

[@veavoley]

muy buen video, muy claro y didactico, felcitaciones

[@sanchezboyz01]

gracias señor

[@hugolorgiosaavedrasaavedra4256]

Otra joya del expositor lo hallamos en la explicación que intenta dar acerca de la corrección de Liliefors en una prueba de normalidad de KS, afirma que esta prueba encuentra normalidad aun cuando las muestras provienen de distribuciones diferentes de la normal y por eso Liliefors hace la corrección, esta explicación no tiene cabida. Lo que ocurre es que la prueba de KS es una prueba de bondad de ajuste en la que los parámetros de la hipotética normal sean especificados, es decir, se deben postular los valores de la media y la desviación estándar, cosa que en la mayoría de los casos no es posible, siendo más frecuente usar las estimaciones de los parámetros generados a partir de la muestra, aquí viene la contribución de Liliefors en el sentido de hacer una corrección en el estadístico de prueba de KS. Lamento que con frecuencia le den gato por liebre a sus fieles seguidores.

[@rosacondori2566]

Me enrede más🤭

[@movv773]

Buen día, tengo datos que indican mortalidad de insectos, por día , después de aplicar diferentes tratamientos, quiero comparar , es necesario que los datos sean normales?

[@cinthyasaldana1344]

Gracias 💪👍