Autor de la sección: Jonas Rafi and Sebastian Jentschke
Análisis: Introducción
El objetivo de la siguiente sección es proveer tutoriales cortos, no técnicos, de cómo realizar procedimientos estadísticos comunes en jamovi. Fue creado originalmente por Jonas Rafi bajo el nombre de Guía jamovi. Sin embargo, ha sido pensado como una introducción, no como un recurso que provea una introducción profunda a los antecedentes de dichos procedimientos. Para quienes deseen eso, hay una gran cantidad de otros recursos. Algunos de dichos recursos están listados al final de las páginas que introducen al análisis individual en la caja «recurso de la Comunidad».
A Note On Measurement Types: The following documentation describes each of the analyses, and describes the variable measure types required. For example, it might explain that a particular analysis requires a continuous
dependent variable, and a nominal
grouping variable. However it’s possible that the columns in your data set, for a number of different reasons, aren’t set up with the correct measure types (as indicated in the column header). You can adjust the measure type of columns using the variable editor, however (for the most part) these measure types are really just a guide and don’t need to be set correctly. If you assign a
Descriptive statistics
Pruebas T
La prueba t se utiliza para comprobar si la media de un conjunto de datos con distribución normal se desvía significativamente de una hipótesis nula (que supone que no hay diferencias).
Hay tres tipos de pruebas t:
Recursos de la Comunidad
Una introducción más completa al concepto se presenta en este vídeo de Barton Poulson.
Análisis de la Varianza (ANOVA)
El análisis de la varianza (ANOVA) es un método estadístico que examina cómo el impacto de uno o más factores afecta a una variable de resultado (dependiente). Estos factores son las variables predictoras y son categóricas. Normalmente, estos factores reflejan una manipulación experimental (por ejemplo, con o sin tratamiento), pero un factor también puede representar grupos cuya influencia uno podría desear controlar (por ejemplo, el género: hombres o mujeres). El análisis de la varianza se basa en un concepto similar al de la prueba t, pero va más allá, en el sentido de que los factores pueden tener varios niveles (las pruebas t sólo permiten dos) y en que se pueden examinar varios factores simultáneamente.
Existen diferentes tipos de análisis de la varianza, que difieren en el número de factores examinados -uno o más factores- o en si se comparan entre personas o dentro de una persona -medidas repetidas-:
Recursos de la Comunidad
Una introducción en el concepto del ANOVA se presenta en este video por Barton Poulson.
Correlación y regresión
Los análisis de correlación y regresión son métodos estadísticos para evaluar las relaciones entre una variable dependiente/de resultado y una o más variables independientes/de predicción. Mientras que el análisis de correlación examina la relación entre un predictor y una variable de resultado, el análisis de regresión se centra principalmente en la predicción (en qué medida pueden una o más variables predecir otra variable (de resultado)). A menudo se distingue entre lineal y no lineal (por ejemplo, regresión logística).
Recursos de la Comunidad
Una introducción al concepto del análisis de regresión se presenta en este video por Barton Poulson.