M3 Seminario de investigación Jamovi parte II
Summary
TLDREl guion del video ofrece una sesión de análisis de datos en un contexto médico, enfocado en la hemoglobina glucosilada y factores relacionados con la diabetes. Se discuten técnicas de limpieza de bases de datos, análisis descriptivo y pruebas de normalidad para evaluar la distribución de la edad de los pacientes. Se exploran las diferencias entre hombres y mujeres en términos de edad y se sugieren variables para predecir la hemoglobina glucosilada. Además, se abordan modelos de regresión para predecir esta última y se planea la creación de un modelo de daño renal para el análisis en la próxima clase.
Takeaways
- 😀 El script es una clase sobre análisis de datos en el contexto de la medicina familiar, utilizando una herramienta llamada 'hobi'.
- 🔍 Se discute la importancia de mantener la información anónima al trabajar con datos de pacientes, destacando la privacidad de los correos y los apellidos.
- 📊 Se realiza un análisis descriptivo inicial, enfocado en la edad de los pacientes, para entender la distribución de la edad y su relación con la normalidad.
- 📚 Se mencionan conceptos estadísticos como media, mediana, desviación estándar, mínimos y máximos, y cómo estos se relacionan con los supuestos de normalidad.
- 📉 Se utiliza gráficos como histogramas, diagramas de cajas y gráficos de violín para visualizar la distribución de datos y detectar valores atípicos.
- 📝 Se destaca la necesidad de 'limpieza de la base de datos' para asegurar que los datos sean precisos y útiles para el análisis.
- 🤔 Se cuestiona la utilidad de ciertos gráficos y pruebas estadísticas, como el gráfico de cuartiles (qq plot), en función de su capacidad para ser interpretados y su relevancia en el análisis.
- 👥 Se explora la posibilidad de comparar la edad entre hombres y mujeres utilizando pruebas de T, destacando la importancia de entender si las muestras son independientes o dependientes.
- 📐 Se realiza una prueba de homogeneidad de varianzas (Levene's test) para determinar si las varianzas entre grupos son iguales antes de proceder con pruebas de comparación.
- 📈 Se introduce el concepto de regresión para predecir variables cuantitativas como la hemoglobina glucosilada, utilizando variables independientes como la edad y la glucosa.
- 📚 Se asignan tareas a los estudiantes para construir modelos de regresión para predecir la hemoglobina glucosilada y para calcular la tasa de filtrado glomerular para el daño renal.
Q & A
¿Qué es lo que están analizando en la segunda parte del hobi de uso de hobi?
-Están analizando una base de datos con identificadores, correos electrónicos y unidades de Medicina familiar, buscando realizar un análisis descriptivo y determinar si hay distribución normal en los datos.
¿Por qué es importante mantener los correos electrónicos y los datos anónimos?
-Mantener los datos anónimos es crucial para proteger la privacidad de las personas involucradas y evitar el rastrear de información sensible.
¿Qué tipo de análisis descriptivo están realizando con la edad de los pacientes?
-Están realizando un análisis descriptivo que incluye la edad del paciente, cambiando la variable de texto a enteros para poder analizar estadísticamente.
¿Cómo cambian la variable 'edad del paciente' de cualitativa a cuantitativa?
-Lo hacen dando doble click en la variable 'edad del paciente' y seleccionando la opción para cambiarla a un tipo de variable continua y marcarla como enteros.
¿Qué estadísticas descriptivas están buscando calcular para la edad de los pacientes?
-Están buscando calcular la media, mediana, desviación estándar, mínimos y máximos, y también están buscando evaluar la asimetría y curtosis para determinar si la distribución es normal.
¿Qué pruebas adicionales están considerando para verificar la normalidad de la distribución de la edad de los pacientes?
-Están considerando la prueba de Shapiro-Wilk para verificar la normalidad de la distribución de la edad de los pacientes.
¿Cuáles son los supuestos de normalidad que deben cumplirse para aceptar que la distribución es normal?
-Los supuestos incluyen que la media y mediana sean iguales, que la asimetría no toque el cero absoluto y que el valor máximo no se llame 'cero' ni 'infinito'.
¿Qué gráficos están utilizando para visualizar la distribución de la edad de los pacientes?
-Están utilizando histogramas de frecuencias, diagramas de cajas y gráficos de violín para visualizar la distribución de la edad de los pacientes.
¿Qué gráficos deciden no utilizar y por qué?
-Deciden no utilizar histogramas de frecuencias con bigotes y gráficos de barras porque no son adecuados para representar la edad de los pacientes y podrían dar información errónea.
¿Qué prueba estadística están considerando para comparar la edad entre hombres y mujeres?
-Están considerando la prueba de T de Student para muestras independientes para comparar la edad entre hombres y mujeres.
¿Qué pruebas adicionales están considerando para verificar la homogeneidad de las varianzas y la normalidad de los datos?
-Están considerando la prueba de Levene para homogeneidad de las varianzas y gráficos QQ para verificar la normalidad de los datos.
¿Qué tipo de regresión están planeando utilizar para predecir la hemoglobina glucosilada?
-Están planeando utilizar una regresión lineal para predecir la hemoglobina glucosilada a partir de variables como la edad, la edad con diabetes y la glucosa capilar.
¿Qué tareas les quedan para la próxima clase en relación con los modelos de regresión?
-Tarea uno: Construir un modelo para predecir la hemoglobina glucosilada. Tarea dos: Calcular la tasa de filtrado glomerular para hacer modelos de regresión logística.
Outlines
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