sábado, 22 de diciembre de 2018

Lectura de matrices en AMOS

Si se desea introducir como datos de partida en AMOS una matriz de correlaciones, deberemos tener en cuenta que el archivo SPSS de datos debe tener la siguiente estructura:
-La primera variable, tipo cadena con nombre ROWTYPE_ (anchura 8 caracteres) deberá contener como información n, corr sttdev y mean.
-La segunda VARNAME_ (ancho 8) que contendrá los nombres de las variables en cada fila correspondiente. 
-A continuación se encuentran las columnas con las variables analizadas.

Un ejemplo podría ser el siguiente caso (matriz policórica generada por el programa Factor (Ferrando  y Lorenzo-Seva, 2017 ) y exportada al SPSS):

viernes, 14 de diciembre de 2018

Tamaño del efecto en Kruskal-Wallis y pruebas post-hoc

El tamaño del efecto, aconsejado como básico en los análisis de datos modernos, no solo complementa el grado de significación (valor p) indicando si existe o no un efecto y su intensidad, también nos ayuda a reducir la posibilidad de los falsos positivos (error tipo I o tipo II), y además facilita la comparación de las investigaciones.

Una alternativa no paramétrica clásica al ANOVA, es la conocida como prueba de Kruskal-Wallis, la cual evalúa si las medianas de la población en una variable dependiente son semejantes en todos los niveles de un factor. Si rechazamos la Ho (semejanza de medianas) es posible realizar pruebas post-hoc mediante el procedimiento incrustado dentro del SPSS, pudiendo calcular a continuación los tamaños de los efectos a partir de las pruebas test de Dunn o la U de Mann-Whitney para los pares significativos.

Por otra parte el tamaño del efecto global puede ser derivado a partir de la expresión general:
....donde:
* E= estadístico epsilón (ε2) que fluctúa entre 0 a 1.
* H= estadístico de Kruskal-Wallis (aprox. a chi-2)
* n = número total de casos en el estudio

sábado, 27 de octubre de 2018

SPSS: Un algoritmo alternativo a la prueba t-test para medidas repetidas

La prueba clásica de diferencias de medidas repetidas (t-test) frecuentemente no es sensible a ligeras diferencias que se pueden observar descriptivamente en los niveles contrastados. 
Dentro de las alternativas que podemos usar, veremos brevemente un procedimiento en SPSS descrito por  Hedberg & Stephanie (2015) basado en las puntuaciones diferenciales y el modelo de regresión. Y también la alternativa no paramétrica correspondiente. 

El objetivo de esta breve artículo es describir el uso de un modelo de regresión como una alternativa válida a la prueba clásica de diferencias de medias para observaciones repetidas, intentando aumentar la potencia estadística de la cual carece la herramienta estadística usada preferentemente por los investigadores.

miércoles, 4 de julio de 2018

SPSS OMS: Visualización de la valoración y contraste de los grados de significación (p) en escalas Likert

Los grados de significación han sido una parte esencial durante años del trabajo de investigación. Y ahora se encuentra en fase de revisión, tanto su uso (Wasserstein & Lazar, 2016) como su forma de interpretarlo (Benjamin et al.,2017).

Encontrándonos en esta fase dialéctica, es interesante poder visualizar rápidamente nuestros resultados clásicos con objeto de contrastarlos con los nuevos. Y de todas las técnicas posibles vamos a ver de forma breve una de las posibilidades que aparecen en Análisis de Datos, usando para ello el paquete estadístico IBM SPSS.