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¿Cómo usar GraphPad 9? - Funciones básicas - Tutorial

Aclaraciones pertinentes: 1: Hacer comparaciones entre grupos con el N muy disparejo no se puede considerar correcto. Si comparo (por ejemplo) 100 varones con 10 mujeres, los resultados carecen de validez estadística. El n siempre tiene que estar lo más parejo posible. Tampoco tiene que ser exactamente igual, por ejemplo, si comparo 100 varones con 85 mujeres, puede considerarse válido, pero una diferencia muy amplia implica inconsistencias. En estos casos se utiliza una reducción randomizada (al azar) del grupo con más sujetos, para dejarlo a la par de aquel grupo con menos. Tienen un tutorial de cómo hacer dicha reducción hecho por mí en el siguiente link:    • Cómo realizar una sustracción aleatoria de...   2: Me comí un paso importante cuando presento regresión lineal y es decidir qué tipo de valor r le pedimos al programa. Yo voy directo con Pearson, pero en rigor lo que habría que hacer es pedir por datos de normalidad (se explica en t-test y ANOVA) y según esos resultados utilizar Pearson o Spearman (en 00:08:29 la ventana que aparece ahí pregunta si los datos asumen normalidad o no, y allí es que podemos decidir por ambas opciones). Correcciones de furcios que encontré en el video: 6:14: INdependiente* . 18:42: variación * (no varianza). Se recomienda ampliamente ver el video entero porque es de carácter más bien integral, sin embargo, dejo una suerte de "índice": 00:00:00 = Introducción y aclaraciones importantes. 00:02:27 = Correlaciones y Regresión Lineal (correlación de variables cuantitativas) 00:18:05 = T de Student / T-Test (comparación de medias en 2 grupos) 00:33:40 = Anova de 1 vía (análisis de la varianza en 3 grupos o más) 00:44:40 = Anova de 2 vías (2 anovas de 1 vía en uno / cruce de dos factores y su análisis) Otras aclaraciones importante en términos teóricos: La explicación de R² está muy simplificada en el video. Profundizo en este concepto ya que podría resultar de interés: el modelo de regresión lineal se establece en función del coeficiente de pearson y la dispersión de los datos para predecir el comportamiento de una variable en función de otra. El valor de R² indica en definitiva cuán bueno es dicho modelo para predecir la variación de las variables en este sentido y por eso se dice que un valor más cercano a 1 representa una correlación más "fuerte". La recta del modelo de regresión lineal se establece en función de lo que constituye la sumatoria del mínimo valor posible para la dispersión de todos los datos respecto de la linea que atraviesa los puntos. Mientras mayor sea el valor de la sumatoria, menor el valor de R² y es por esto que está intrínsecamente relacionado con la dispersión de los datos, aunque no se constituya como una medida de dispersión per sé. El ANOVA de dos vías estrictamente debe utilizarse con datos que asuman una distribución gaussiana. A los fines planteados esto se obvia en el video, pero si sus datos no son normales deberían o bien normalizarlos, o cambiar de test estadístico. Es probable que fuera de los alumnos de la USAL, muchos usuarios estén buscando tutoriales o información respecto de este programa, por lo que dejaré las siguientes etiquetas (ignorar a partir de aquí): GraphPad, GraphPad 9, Graph Pad, GraphPad Prism, Prism, Graph Pad 9, como usar graphpad, Analisis, analisis estadistico, como usar graphpad, tutorial graphpad, como analizar estadisticamente, como hacer test de analisis, t de student, t-test, t test, analisis de varianza, proyecto de investigacion, anova, comparaciones multiples, como analizar datos, analisis de datos