Buen día, estimada. Tengo una consulta, que pasa cuando quiero evaluar 9 indicadores logísticos (el antes y el después de aplicar un modelo de gestión), considerar que el resultado de los indicadores es en porcentaje, pero estos se “dividen” por así decirlo en dos grupos muy marcados; 5 de ellos, mientras más se acercan a 0% demuestra que la aplicación del modelo es bueno y los otros 4, mientras más se acercan a 100% demuestra que el modelo es bueno; al juntar todos (los 9) en la prueba t de muestras relacionadas no existe relación, esto debido, al parecer!!, al rango de amplitud entre un indicador (eje: 4%) y otro indicador (eje: 90%). Cuando realizo la prueba t por separado, para cada grupo de indicadores, si existe una relación significativa menor a 0.05. La finalidad es demostrar la hipótesis de que la aplicación del modelo mejora los indicadores logísticos. Mi pregunta sería: ¿puedo hacer dos pruebas t por separado?
Hola José, Para utilizar la prueba de T de muestras independientes se debe cumplir siempre el supuesto de independencia, esto es que los indicadores sean distintos (los mismo indicadores pero de distintas empresas o quizás comparar la variación que han tenido los distintos indicadores entre ellos al aplicar el segundo modelo). Si vamos a medir el mismo indicador en la misma empresa donde la única diferencia es que se aplica un modelo u otro no se cumple el supuesto de independencia con lo cual utilizar la prueba T de datos pareados es lo correcto. Saludos, Lorena
@@LorenaRonda gracias por su respuesta, una consulta final, entre esos indicadores, que corresponden a la misma empresa, 5 de ellos tienen la particularidad que mientras más se acerquen a 0%, el modelo aplicado es bueno, y los otros 4 indicadores, mientras más se acerquen a 100%, el modelo es bueno para la empresa, mi sonconsulta sería: ¿se puede aplicar dos pruebas t paradeadad para cada grupo de indicadores con las caracteristicas indicadas?. Lo menciono porque al juntar los 9 indicadores y hacer una sola prueba, no existe significancia, el valo es mucho mayor a 0.05, mucho mayor!!!!
Hola José, Hay que tener en cuenta que cada vez que se realiza una prueba T esta lleva asociado un error de tipo I del 5%, con lo cual, a más pruebas T que realices más se incrementará este error. Si fuese posible lo que yo haría es invertir la escala de un grupo de indicadores para que todos los indicadores se midan en la misma dirección (por ejemplo 0% cuando están peor y 100% cuando están mejor). De sea manera los puedes medir todos a la vez. Si no es posible, sí deberás hacer pruebas separadas. De todas formas, como desconozco la base de datos y cómo están recogidas las observaciones no te puedo ayudar mejor. Un saludo, Lorena
Gracias Lorena por compartir tus videos...eres una mestra excelemte...❤❤❤❤
Muchas gracias, eres lo máximo.
Muchas gracias, Lorena. Una explicación sencilla con ejemplos prácticos, me ha sido de mucha utilidad :)
Por favor, más videos en spss. :(
Link a la lista de reproducción del curso completo:
ruclips.net/p/PLDAF_u7fViPhrxaeBUKOd3Baib9huevGH
Dónde puedo conseguir la versión 26 del Spss?
Buen día, estimada. Tengo una consulta, que pasa cuando quiero evaluar 9 indicadores logísticos (el antes y el después de aplicar un modelo de gestión), considerar que el resultado de los indicadores es en porcentaje, pero estos se “dividen” por así decirlo en dos grupos muy marcados; 5 de ellos, mientras más se acercan a 0% demuestra que la aplicación del modelo es bueno y los otros 4, mientras más se acercan a 100% demuestra que el modelo es bueno; al juntar todos (los 9) en la prueba t de muestras relacionadas no existe relación, esto debido, al parecer!!, al rango de amplitud entre un indicador (eje: 4%) y otro indicador (eje: 90%). Cuando realizo la prueba t por separado, para cada grupo de indicadores, si existe una relación significativa menor a 0.05. La finalidad es demostrar la hipótesis de que la aplicación del modelo mejora los indicadores logísticos. Mi pregunta sería: ¿puedo hacer dos pruebas t por separado?
Hola José,
Para utilizar la prueba de T de muestras independientes se debe cumplir siempre el supuesto de independencia, esto es que los indicadores sean distintos (los mismo indicadores pero de distintas empresas o quizás comparar la variación que han tenido los distintos indicadores entre ellos al aplicar el segundo modelo). Si vamos a medir el mismo indicador en la misma empresa donde la única diferencia es que se aplica un modelo u otro no se cumple el supuesto de independencia con lo cual utilizar la prueba T de datos pareados es lo correcto.
Saludos,
Lorena
@@LorenaRonda gracias por su respuesta, una consulta final, entre esos indicadores, que corresponden a la misma empresa, 5 de ellos tienen la particularidad que mientras más se acerquen a 0%, el modelo aplicado es bueno, y los otros 4 indicadores, mientras más se acerquen a 100%, el modelo es bueno para la empresa, mi sonconsulta sería: ¿se puede aplicar dos pruebas t paradeadad para cada grupo de indicadores con las caracteristicas indicadas?. Lo menciono porque al juntar los 9 indicadores y hacer una sola prueba, no existe significancia, el valo es mucho mayor a 0.05, mucho mayor!!!!
Hola José,
Hay que tener en cuenta que cada vez que se realiza una prueba T esta lleva asociado un error de tipo I del 5%, con lo cual, a más pruebas T que realices más se incrementará este error. Si fuese posible lo que yo haría es invertir la escala de un grupo de indicadores para que todos los indicadores se midan en la misma dirección (por ejemplo 0% cuando están peor y 100% cuando están mejor). De sea manera los puedes medir todos a la vez. Si no es posible, sí deberás hacer pruebas separadas.
De todas formas, como desconozco la base de datos y cómo están recogidas las observaciones no te puedo ayudar mejor.
Un saludo,
Lorena
@@LorenaRonda muchas gracias por su respuesta, es muy amable. un cordial saludo.