Transformación de datos no normales en normales (No normal distribution to normal distribution)

[@yolandapatriciasanchezgonz6496]

Muy buena explicación, me fue de gran ayuda para mi tesis doctoral

[@antt5602]

¡Muchas gracias por compartir tu conocimiento, estimado D. Toudert! Seria interesante que comentaras, respecto a como interpretar el "coeficiente que se genera", debido a la nueva variable transformada y si esta fuera parte de una regresión lineal múltiple, por ejemplo: ...+"B"*funccioninversa

[@toudert-stats]

Muchas gracias por la retroalimentación. Quizá hay que encontrar un momento para hablar de este asunto aunque no me gusta mucho normalizar y prefiero optar por métodos no-paramétricos que son claros y robustos. Cuando hay necesidad de una regresión causal y no se da la normalidad suele usar ecuaciones estructurales en la modalidad de mínimos cuadrados parciales (SEM-PLS).

[@josemorales1831]

Muy buena explicación, gracias

[@franciscogarciagarcia3250]

Muy buena explicación. Una pregunta: una vez elegido el tipo de transformación para hacer una comparación (entre grupos prueba t o anova de un factor; o bien una prueba con datos apareados) ¿cómo procederemos? ¿Con la variable tranformada? ¿Las conclusiones entre grupos se haria con las medias de las variables transformadas, o se puede hacer con las medias de los datos originales? Gracias.

[@toudert-stats]

Si no estás convencido, lo mejor es usar métodos noparámetros para comparar tu datos.

[@lizcamposaspajo7783]

Buenas una consulta. Si mis datos no cumplen normalidad de residuos u homogeneidad de varianza y luego de la transformación solo cumple 1 ó ninguna. Qué podría hacer? Ya que el diseño experimental es un diseño factorial.

[@toudert-stats]

La práctica del vídeo busca lograr una distribución normal de datos que no cuentan con ella al origen. El proceso de normalizar una distribución de datos no conlleva "automáticamente" a la resolución de las demás exigencias metodológicas y/o estadísticas necesarias para efectuar otro tipo de cálculo.

[@johanaMENDOZAsk]

Muchas gracias ☺️

[@isarufriki]

Me ayudo para mi tesis también :)

[@cristiancastrodiaz7375]

Gracias por la información, me ayudo a entender la transformación de una variable, sería tan amable de comentarme dónde puedo encontrar los fundamentos teóricos para realizar la transformación de una variable. Muchas gracias

[@toudert-stats]

Hice una proposición de referentes a una comentarista aquí, le puedes leer aquí en los comentarios del vídeo

[@wind4359]

Hola muy buen video. Me podría ayudar con algo? si use la transformación inversa obteniendo los rangos y todo, para conseguir la distribución normal en mis variables, como puedo citar esta transformación o referenciarla en mi tesis ? como la especifico al decir que use ese tipo transformación?

[@toudert-stats]

Con el solo hecho de mencionar en la sección de metodología lo que comentas es suficiente. La transformación es una rutina obvia como la multiplicación….preocúpate más bien por interpretar y discutir tus resultados…

[@floreve]

Muchas gracias por la información valiosa. Tengo una duda. Con la función inversa logré la normalidad de los datos de una escala likert que deseo validar. Sin embargo, ahora no sé si el resto de pruebas para verificar la confiabilidad, discriminación, etc., deban de realizarse con la escala modificada o con la original. ¿Usted que me recomienda? De antemano muchas gracias.

[@toudert-stats]

Me imagino que "normalizo" sus datos para cumplir con las condiciones de normalidad que exigen los tratamientos que comenta.

[@floreve]

@@toudert-stats Muchas gracias por la respuesta. Sí, inicialmente no son normales. Entonces no sé si utilizar los datos originales que no son normales, con estadística no paramétrica para la validación de la escala likert, o si es más conveniente usar los datos transformados por la función inversa con estadística paramétrica. Pero si es esto último, no sé si todo se tendría que basar en los datos ya transformados y si esto afectaría la interpretación de los resultados.

[@toudert-stats]

Me imagino que usted normalizo sus datos para poder utilizar métodos condicionados por la normalización de datos y por lo tanto, sale sobrando decir que hay que usar los datos transformados. Ahora bien, no creo serio de mi parte decirle cual es mejor método para sus datos, eso es una decisión que usted tendrá que tomar en función de varios parámetros empezando por la tradición en su campo disciplinario. Le aconsejo, volver a sus notas teóricas que le pueden aclarar muchas de las dudas actuales. @@floreve

[@floreve]

Entiendo, le agradezco mucho su amable atención y el tiempo para responderme. Muchas gracias @@toudert-stats

[@dianadiaz9783]

Gracias por su ayuda. Consultarle si para realizar una regresión con ajuste potencial debo de normalizar mis datos?, ya que hace hacer el test Kolmogorov-Smirnov me sale que no cumplen la normalización. Gracias

[@toudert-stats]

El modelo de regresion lineal tiene que cumplir con el supuesto de normalidad -entre otros-.

[@cecirosel265]

muchas gracias por la información!! Quisiera pedirle me comparta o sugiera alguna referencia bibliográfica de añadir el +1 a los valores indeterminados en la transformación logarítmica. Muchas gracias

[@toudert-stats]

Aquí puedes encontrar una revisión de literatura que puede extender quizá el panorama de la práctica: www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpsyg.2017.01602/full

[@cecirosel265]

muchísimas gracias !@@toudert-stats

[@Games90863]

una pregunta al transformar los datos los estadisticos descriptivos cambian

[@luisenriquemoyano5014]

Hola. Muy buen video. Gracias. Entonces si me ocurre lo opuesto, que tengo una variable B normal y la deseo pasar a no normal, en vez de raíz cuadrada la elevo al cuadrado y se vuelve no normal. Al menos a mi me resultó. Ok. con ello. Ahora, teniendo mi variable A no normal y con la nueva variable B al cuadrado si deseo hacer una prueba no paramétrica (rho de spearman por ejemplo) el resultado es el mismo si uso A con mi variable B original o A con mi variable B al cuadrado, lo cual es beneficioso en mi caso. Me resultó. Deseaba saber por favor tus comentarios al respecto. Muchas gracias !

[@toudert-stats]

La decisión de normalizar o no es un viejo debate que sigue todavía. Personalmente, aconsejo a mis estudiantes aplicar estrictamente las exigencias del método paramétrico o no paramétrico utilizando los datos originales.

[@Heyysonrie]

Hola, por que cuando aplico la inversa me faltan unos datos y solo me sale un punto. Como se interpreta ese valor?

[@toudert-stats]

Esto puede ser el productos de muchas cosas. Lo sugiero revisar la integridad de sus datos y la operación que se quiere llevar a cabo....

[@karlyscoromotoyanezcampos7841]

Hola, donde puedo conseguir esa base de datos ?

[@toudert-stats]

Buenas días, estos datos están disponibles en el sitio del INEGI en esta dirección: www.inegi.org.mx/programas/ccpv/2020/#Datos_abiertos