Me sorprende la manera tan clara que tienes para explicar las cosas y sobre todo que te hayas tomado la molestia de explicar cosas que no en cualquier lado se aprenden, como el transfondo de dicho comando, muchas gracias por tu video, te ganaste un suscriptor más.
Me encantó la manera de explicar, el detalle, las variantes de los análisis y para mi opinión fue demasiado útil porque había visto múltiples videos intentando descifrar el cómo transformaba mis datos para que pudieran cumplir los supuestos de normalidad sin embargo hay múltiples conceptos matemáticos estadísticos que no distinguía y que en tu video me deja claro para poder explicar o sustentar cuando entregue mis datos, por si me preguntan por qué usé una u otro método de transformación y por qué no otro, muchas gracias! se nota tu gusto por la enseñanza y la dedicación que le pusiste al video ☺
Muchísimas Gracias! Hace horas que estoy intentando entender estas trasformaciones y el programa! Tu video me soluciono el día, las horas que me hubiese ahorrado si lo encontraba antes xD
Hola Florencia! Muchas gracias por tu comentario. Te invito a visitar el canal dónde podrás encontrar más tutoriales de herramientas de calidad y estadística. Gracias!
Buenas tardes Felix! Te confirmo ya se encuentra disponible un nuevo video tutorial con el tema: ¨Área bajo la curva de una distribución normal: cálculo de probabilidad utilizando valores de Z¨ En los próximos días estaré subiendo nuevo contenido con herramientas estadísticas de interés utilizando principalmente Minitab.
Que buen video! yo estoy manejando mis datos por R, pero el video me sirvió para entender bien que estaba haciendo y porqué. Dos preguntas ¿puedo usar las mismas transformaciones para corregir heterocedasticidad? además, haciendo el boxcox en R para esto último me dio como lambda un valor de -2 ¿correspondería a la transformación de inverso? o como puedo interpretar ese valor. Muchas gracias!
¡Muchas gracias por el comentario! Por cuestión de tiempo no he podido subir video de la transformación de Jhonson, pero en un par de días más espero ya poder subir material. Si gustas activar notificaciones.
Hola Gabriela Rodríguez! Me da gusto que el tutorial haya sido de tu agrado y utilidad. Te invito a consultar los demás videos de temas disponibles en el canal, el más reciente disponible es de prueba de hipótesis. Saludos!
Hola Elvis! Muchas gracias por el comentario. Te invito a visitar el canal dónde podrás encontrar más tutoriales de herramientas de calidad y estadística. Gracias!
Excelente video, super fácil de entender. Una pregunta, estoy realizando el calculo de valor K para aceptar un sampling variable, y mis datos originales si pasan la prueba del valor K, pero al evaluar normalidad la fallan. Entonces una vez normalizados los datos, debo usar los originales o los transformados para el cálculo? Saludos.
Tengo un problema, ninguno de los metodos arrogan un p-value mayor a 0.05. Es decir, no se pudo normalizar los datos..Si mis datos no son normales, entonces ¿Cómo los analizo?, o en ese caso solo me queda trabajar con estadísticos no paramétricos?
@@jesusag4769 Muchas gracias por visitar el canal. Te comento ya se encuentra disponible un nuevo video tutorial ¨Área bajo la curva de una distribución normal: cálculo de probabilidad utilizando valores de Z¨. El objetivo será estar subiendo un video por semana continuando con el uso de Minitab principalmente.
¡Muchas gracias por el comentario! No he utilizado el software de SPSS, de momento los tutoriales son en la mayoría de los casos usando Minitab, en algunos otros complementando con Excel.
¡Muchas gracias por el comentario! Tomo nota de la sugerencia para video tutorial sobre explicación del p-value y de los valores de R cuad, R cuad ajustado, etc, en temas de correlación. Nota. Del tema de correlación se encuentra un video tutorial disponible en el canal, si gustas consultarlo.
Muy buen video y explicativo. Solo que en mi caso con los datos que tengo, al revisarlos no son normales, use la tabla en Excel que utilizaste y ninguna opción me salió Normal, es decir >0.05, esto al revisarlos en Minitab. Todos salían en el rango de los 0.029 de P-value. Y al usar la transformación de Box-Cox el Lambda redondeado me salió en 5. Y de la misma manera al llevar los datos a hacer prueba de normalidad en Minitab, el p-value salió de 0.029 también. Lo que hice fue en minitab hacer una Identificación de la distribución y obtuve que se asemeja a una Logistic o Loglogistic. Si tuvieras algún comentario de lo agradecería, de antemano gracias.
Muchas gracias por el comentario. Sí, es correcto lo que mencionas. Si los datos no siguen una distribución normal y las técnicas de normalización no pueden ser usadas ya sea por procedimientos de la organización y/o por que simplemente la data no se ajustó tampoco a ser normalizada. Existe una herramienta que se llama identificación individual de la distribución y esta herramienta hace la evaluación si se ajustan a otro tipo de distribuciones como: Weibull, Lognormal, Logística, Exponencial, etc. Para mayor detalle si gustas consultar un video tutorial en el canal con este tema de la herramienta de identificación individual de la distribución. Aquí la liga: ruclips.net/video/KEK8lq52-j4/видео.html
Hola! Muchas gracias por tu comentario y pregunta. Sin embargo no utilizo el programa de SPSS 28, me puse a investigar y pude encontrar información en internet de que sí es posible usar la prueba de Box-Cox en el software que mencionas. No sabía que IBM había desarrollado ese software estadístico, trataré de conseguirlo y ver si puedo hacer algún tutorial con ese programa.
Buena explicación amigo... una duda los valores normalizados deseados sacados por1 / x o lambda -1, se pueden utilizar esos valores calculados como nuevos datos para hacer una campana de gauss para calcular los índices de capacidad ?
Hola, muy buena tu pregunta. Sí, es posible. Recordemos que Box-Cox es una herramienta de transformación / normalización de datos. Si al aplicar una de las funciones de Box-Cox logramos que los datos se asemejen y/o sigan un tipo de distribución normal. Estos nuevos datos calculados puedes usarlo para realizar estudios que tengan ese requisito de la normalidad. Sólo es muy importante que consideres también que tendrías que aplicar la misma función con la que ajustaste tus datos, a los limites de especificación, si de un estudio de capacidad hablamos. Es decir que también habría que transformar las especificaciones utilizando la función que ha normalizado tus datos. Espero haber respondido tu pregunta.
Excelente video, muchisimas gracias, esta muy explicito, sin embargo hice eso con los datos que tenia que transformar y me salio un valor estimado de -5 y un valor redondeado de -5, los valores transformados me salieron entre 0.0000005 y 0.0000006, no estoy 100% seguro de lo que esto signifique, pero como mencionas en el video, BoxCox no sirvio para este caso y creo que tendre que transformarlos con Johnson.
Hola José, Realiza una prueba de normalidad a tus datos después de haberlos transformado para confirmar si BoxCox pudo normalizar o no tus datos. Otra forma de saber desde antes si es que BoxCox podría normalizar tus datos, es utilizar la herramienta de identificación individual de distribución de tus datos. El canal cuenta con un tutorial de esta herramienta, si gustas consultarlo: ruclips.net/video/KEK8lq52-j4/видео.html Esta herramienta también te puede ayudar a identificar el tipo de distribución que siguen tus datos. Respecto a Johnson, podría ser una opción para normalizar tus datos, generalmente esta herramienta de transformación busca de una u otra forma el mejor ajuste para normalizar, sólo que a veces o por lo general queda algo compleja la función que utiliza, pero a fin de cuentas se puede usar y es una opción. No cuento con un tutorial actualmente para Johnson, pero en cuanto tenga oportunidad lo preparo para compartirlo en el canal. No es díficil la herramienta, en lo personal me agrada copiar la función en Excel y confirmar los valores, como ejercicio de reconocimiento de lo que la transformación de Johnson ha realizado. Te invito a suscribirte al canal, gracias por ver el tutorial. Saludos!
Muchas gracias por el comentario. Te invito a visitar el canal para otros temas de interés en calidad y estadística, el video más reciente es de prueba de hipótesis. Saludos!
Gracias por tu video super claro, pero hay algo que me remuerde la mente, que pasa si los valores de la variable que se desea normalizar tiene valores negativos o cercanos a cero? cual seria la mejor transformacion, ya que si transformo una variable que tiene valores negativos, el logaritmo de un numero negativo no existe....que se podria hacer en esos casos?
Me paerece que no se puede aplicar la prueba si ese es el caso de datos negativos, entonces se tendria que hacer una transformacion de jonhson, y en caso de no dar una distibucion normal se trabaja con datos no normales, si estoy mal por favor corrijame igual ando investigando un poco mas a fondo jaja Saludos
@@eduardodejesusanayamartine9856 yo ya tuve este problema. No me acuerdo de la prueba de Johnson, pero lo que puede hacer es una nueva escala de los datos, se le puede sumar al vector de datos un numero mayor al valor absoluto del minimo de modo que el mínimo nuevo de los datos sea mayor a 0 entonces ya se puede hacer la transformación.
Una pregunta Si tengo que utilizar el SixPack en minitab y debo poner los limites superior e inferior una vez transformado los datos no normales a normales ¿pongo los datos originales de limites inferior y superior o con que datos trabajaría?
Hola, yo también tengo esa duda, lo que estoy haciendo es transformar los limites también. Pero tengo una duda sabes porque cambia mucho el box-cox agregando los limites, literal los transforma de diferente manera al agregar los limites, estara bien o mal ese paso?
Hola Maverick Gustavo! Una disculpa por la demora en contestar tu pregunta. Se ponen los limites también transformados, aplicando la función con la cual se transformaron los datos originales. contrario, si colocas los limites originales a datos transformados, notarás en la mayoría de los casos como la escala queda no ajustada. Es decir, tienes un comportamiento diferente de tus datos transformados en la escala de números respecto a los limites originales. Sin embargo, es importante mencionar que en la práctica en la industria y por estándares que a veces definen las compañías, no se acepta el trabajar con datos transformados, dando prioridad a buscar el tipo de distribución que siguen los datos, es decir determinar si no son normales, entonces a qué distribución se ajustan. Las herramientas se transformación existen y pueden ser utilizadas, desde luego. Sin embargo, si estás haciendo un proyecto en tu organización y analizando datos para determinar capacidad del proceso, sólo confirma con algún Green Belt o Black Belt de tu organización la factibilidad de usar los datos transformados. Saludos!
@@albertotellez8720 puedes ver a continuación la respuesta a tu pregunta y la de Maverick Gustavo. Si gustas leer la respuesta anterior. Como comentario, entiendo en base a tu pregunta qué añadiste los limites a los datos y luego los transformaste, es correcto? La forma de hacerlo correctamente es solo transformar los datos que estas analizando y con la función que has utilizado al transformarlos, utilizar dicha función para calcular los limites de especificación. Por ejemplo: Si tus datos originales no se ajustaron a una distribución normal, evaluar las funciones de normalización con Box Cox y confirmas que la mejor función para normalizarlos es y = 1/x, que sería un lambda de -1. Entonces, después a tus límites de especificación le aplicas la misma función para normalizarlos. Muchas gracias por ver este tutorial, te comento ya está disponible un nuevo tutorial del tema prueba de hipótesis. Saludos!
Buen día, sí. Generalmente datos para variables como peso, altura siguen un tipo de distribución normal. En caso tus datos no sigan una distribución normal, puede ser aplicada la transformación de datos ya sea por Box-Cox o por la herramienta de transformación de Johnson. Te invito a ver el tutorial de la herramienta de Johnson, también disponible en el canal.
Hi! Yes, for sure. Please see below the link to get the data of this example. support.minitab.com/en-us/minitab/19/help-and-how-to/quality-and-process-improvement/control-charts/how-to/box-cox-transformation/before-you-start/example/ Thanks for watching this video tutorial! Regards,
Hola Estrella, En sí lo que representa Lambda es una potencia. El decir Lambda = 2, significa que cada dato se esta elevando al cuadrado. Lambda = 0.5 se interpreta igual, es elevar a potencia 0.5 cada dato, y esto es lo mismo que si hicieramos la operación raíz. Por lo tanto, si tus datos al ser normalizados por BoxCox, calcula un lambda de 5, quiere decir que cada uno esta elevado a esa potencia (^5) Puedes comprobarlo haciendo el ejercicio de cada dato original (no normalizado) calcula su valor a la potencia 5 y confirma con los valores que estas obteniendo en Minitab después de normalizar tus datos. Cualquier duda quedo a la orden. Te invito a suscribirte al canal si es que aun no estás suscrita. Gracias!
![Diggy Graves - Red Vineyard [Official Lyric Video]](http://i.ytimg.com/vi/8Ro085T0mnQ/mqdefault.jpg)
Me sorprende la manera tan clara que tienes para explicar las cosas y sobre todo que te hayas tomado la molestia de explicar cosas que no en cualquier lado se aprenden, como el transfondo de dicho comando, muchas gracias por tu video, te ganaste un suscriptor más.
Me encantó la manera de explicar, el detalle, las variantes de los análisis y para mi opinión fue demasiado útil porque había visto múltiples videos intentando descifrar el cómo transformaba mis datos para que pudieran cumplir los supuestos de normalidad sin embargo hay múltiples conceptos matemáticos estadísticos que no distinguía y que en tu video me deja claro para poder explicar o sustentar cuando entregue mis datos, por si me preguntan por qué usé una u otro método de transformación y por qué no otro, muchas gracias! se nota tu gusto por la enseñanza y la dedicación que le pusiste al video ☺
Excelente video, de todos los que vi sobre Box-Cox, este fue el mejor y entendible más fácilmente, ¡muchas gracias!
Gracias por tomarse el tiempo para ver este video tutorial.
Muchísimas Gracias! Hace horas que estoy intentando entender estas trasformaciones y el programa! Tu video me soluciono el día, las horas que me hubiese ahorrado si lo encontraba antes xD
Hola Florencia! Muchas gracias por tu comentario.
Te invito a visitar el canal dónde podrás encontrar más tutoriales de herramientas de calidad y estadística.
Gracias!
Grandísimo video!! debería de sacar mas tutoriales de minitab!!
Buenas tardes Felix! Te confirmo ya se encuentra disponible un nuevo video tutorial con el tema: ¨Área bajo la curva de una distribución normal: cálculo de probabilidad utilizando valores de Z¨ En los próximos días estaré subiendo nuevo contenido con herramientas estadísticas de interés utilizando principalmente Minitab.
Gracias por explicar tan bien y sencillo de entender 😊😊
¡Muchas gracias por el comentario!
Realmente me gusto la explicacion, rara vez muestran de donde vienen los datos y principalmente calcular a mano. saludos.
¡Muchas gracias por el comentario!
Que buen video! yo estoy manejando mis datos por R, pero el video me sirvió para entender bien que estaba haciendo y porqué. Dos preguntas ¿puedo usar las mismas transformaciones para corregir heterocedasticidad? además, haciendo el boxcox en R para esto último me dio como lambda un valor de -2 ¿correspondería a la transformación de inverso? o como puedo interpretar ese valor. Muchas gracias!
Excelente video, te felicito, espero con ansias la explicación de la transformación de Johnson
¡Muchas gracias por el comentario! Por cuestión de tiempo no he podido subir video de la transformación de Jhonson, pero en un par de días más espero ya poder subir material. Si gustas activar notificaciones.
Súper bien explicado :) . MUCHISIMAS GRACIAS ! Me sirvió mucho el video para mi proyecto.
Hola Gabriela Rodríguez!
Me da gusto que el tutorial haya sido de tu agrado y utilidad.
Te invito a consultar los demás videos de temas disponibles en el canal, el más reciente disponible es de prueba de hipótesis.
Saludos!
Excelente video ...felicitaciones
¡Muchas gracias por el comentario!
Excelente explicación
Hola Elvis! Muchas gracias por el comentario.
Te invito a visitar el canal dónde podrás encontrar más tutoriales de herramientas de calidad y estadística.
Gracias!
Excelente video, super fácil de entender.
Una pregunta, estoy realizando el calculo de valor K para aceptar un sampling variable, y mis datos originales si pasan la prueba del valor K, pero al evaluar normalidad la fallan. Entonces una vez normalizados los datos, debo usar los originales o los transformados para el cálculo?
Saludos.
gracias por la explicación , me ayudo bastante
¡Muchas gracias por el comentario! Que bien que haya sido de utilidad el tema de Box-Cox.
Muchas gracias! Excelente clase...👌
Hola Dario! Muchas gracias por el comentario.
Saludos!
EXCELENTE VIDEO AMIGO TE GANASTE UN NUEVO SUSCRIPTOR
¡Muchas gracias por el comentario!
Ame tu explicación, muy buena
¡Muchas gracias por el comentario!
Hola muy buen video, una pregunta, y si con ninguno de estos métodos se normalizan mis datos? que hago?
excelente tu video, una duda hermano, cuando yo hago un análisis de capacidad con datos transformados con interpreto los resultados de ppK y Cpk?
Muchas gracias, muy útil el video!
Que bien que encuentres de utilidad el video tutorial, muchas gracias por el comentario.
Excelente vídeo me sirvio mucho 😊
¡Muchas gracias por el comentario!
Buenisimo video!!!
¡Muchas gracias por el comentario!
Un vídeo excelente
¡Muchas gracias por el comentario!
Muchisimas gracias!!!
¡Muchas gracias por el comentario!
Excelente video….
¡Muchas gracias por el comentario!
Gracias mi amigo. Me has ayudado mucho, te deje un like.
Agradezco el comentario, que bien que el tutorial haya sido de utilidad.
Muchas gracias, estuvo excelente!! ¿Cómo se interpretan los resultados obtenidos?
Saludos!!
Tengo un problema, ninguno de los metodos arrogan un p-value mayor a 0.05. Es decir, no se pudo normalizar los datos..Si mis datos no son normales, entonces ¿Cómo los analizo?, o en ese caso solo me queda trabajar con estadísticos no paramétricos?
Que buen video... Muy útil!!!
Muchas gracias por el comentario y el tiempo dedicado a este video tutorial.
Saludos!
@@qualitybreach ojalá pudieras hacer más videos tutoriales saludos desde Lima.
@@jesusag4769 Muchas gracias por visitar el canal. Te comento ya se encuentra disponible un nuevo video tutorial ¨Área bajo la curva de una distribución normal: cálculo de probabilidad utilizando valores de Z¨. El objetivo será estar subiendo un video por semana continuando con el uso de Minitab principalmente.
Muy buena explicación. Podrías por favor explicarlo cómo trabajar en el SPSS
¡Muchas gracias por el comentario! No he utilizado el software de SPSS, de momento los tutoriales son en la mayoría de los casos usando Minitab, en algunos otros complementando con Excel.
Puedo usar también la raíz cúbica para normalizar?
Amigo fantastico trabajo con tu video, podrias por favor explicar como funciona el P-Value y la correlacion - R. Saludos
¡Muchas gracias por el comentario! Tomo nota de la sugerencia para video tutorial sobre explicación del p-value y de los valores de R cuad, R cuad ajustado, etc, en temas de correlación.
Nota. Del tema de correlación se encuentra un video tutorial disponible en el canal, si gustas consultarlo.
Excelente , gracias
¡Muchas gracias por el comentario!
Muy buen video y explicativo. Solo que en mi caso con los datos que tengo, al revisarlos no son normales, use la tabla en Excel que utilizaste y ninguna opción me salió Normal, es decir >0.05, esto al revisarlos en Minitab. Todos salían en el rango de los 0.029 de P-value. Y al usar la transformación de Box-Cox el Lambda redondeado me salió en 5. Y de la misma manera al llevar los datos a hacer prueba de normalidad en Minitab, el p-value salió de 0.029 también. Lo que hice fue en minitab hacer una Identificación de la distribución y obtuve que se asemeja a una Logistic o Loglogistic. Si tuvieras algún comentario de lo agradecería, de antemano gracias.
Muchas gracias por el comentario. Sí, es correcto lo que mencionas. Si los datos no siguen una distribución normal y las técnicas de normalización no pueden ser usadas ya sea por procedimientos de la organización y/o por que simplemente la data no se ajustó tampoco a ser normalizada. Existe una herramienta que se llama identificación individual de la distribución y esta herramienta hace la evaluación si se ajustan a otro tipo de distribuciones como: Weibull, Lognormal, Logística, Exponencial, etc. Para mayor detalle si gustas consultar un video tutorial en el canal con este tema de la herramienta de identificación individual de la distribución. Aquí la liga: ruclips.net/video/KEK8lq52-j4/видео.html
Hola! Fantástico el vídeo. Una pregunta, estoy buscando la prueba Box-Cox en SPSS 28 y no lo encuentro ¿es posible que no esté?
Hola! Muchas gracias por tu comentario y pregunta. Sin embargo no utilizo el programa de SPSS 28, me puse a investigar y pude encontrar información en internet de que sí es posible usar la prueba de Box-Cox en el software que mencionas. No sabía que IBM había desarrollado ese software estadístico, trataré de conseguirlo y ver si puedo hacer algún tutorial con ese programa.
@@qualitybreach es un poco caro...yo lo tengo por el trabajo. En psicología es muy utilizado
Buena explicación amigo... una duda los valores normalizados deseados sacados por1 / x o lambda -1, se pueden utilizar esos valores calculados como nuevos datos para hacer una campana de gauss para calcular los índices de capacidad ?
Hola, muy buena tu pregunta.
Sí, es posible. Recordemos que Box-Cox es una herramienta de transformación / normalización de datos. Si al aplicar una de las funciones de Box-Cox logramos que los datos se asemejen y/o sigan un tipo de distribución normal. Estos nuevos datos calculados puedes usarlo para realizar estudios que tengan ese requisito de la normalidad. Sólo es muy importante que consideres también que tendrías que aplicar la misma función con la que ajustaste tus datos, a los limites de especificación, si de un estudio de capacidad hablamos. Es decir que también habría que transformar las especificaciones utilizando la función que ha normalizado tus datos.
Espero haber respondido tu pregunta.
Eres bueno, no se necesita decir más!!
¡Muchas gracias por el comentario!
Hola, como se interpreta que el box cox arroje estimate de 5 y/o -5 y no arroja Lower/upper CL's?
Excelente video, muchisimas gracias, esta muy explicito, sin embargo hice eso con los datos que tenia que transformar y me salio un valor estimado de -5 y un valor redondeado de -5, los valores transformados me salieron entre 0.0000005 y 0.0000006, no estoy 100% seguro de lo que esto signifique, pero como mencionas en el video, BoxCox no sirvio para este caso y creo que tendre que transformarlos con Johnson.
Hola José,
Realiza una prueba de normalidad a tus datos después de haberlos transformado para confirmar si BoxCox pudo normalizar o no tus datos.
Otra forma de saber desde antes si es que BoxCox podría normalizar tus datos, es utilizar la herramienta de identificación individual de distribución de tus datos. El canal cuenta con un tutorial de esta herramienta, si gustas consultarlo: ruclips.net/video/KEK8lq52-j4/видео.html
Esta herramienta también te puede ayudar a identificar el tipo de distribución que siguen tus datos.
Respecto a Johnson, podría ser una opción para normalizar tus datos, generalmente esta herramienta de transformación busca de una u otra forma el mejor ajuste para normalizar, sólo que a veces o por lo general queda algo compleja la función que utiliza, pero a fin de cuentas se puede usar y es una opción.
No cuento con un tutorial actualmente para Johnson, pero en cuanto tenga oportunidad lo preparo para compartirlo en el canal. No es díficil la herramienta, en lo personal me agrada copiar la función en Excel y confirmar los valores, como ejercicio de reconocimiento de lo que la transformación de Johnson ha realizado.
Te invito a suscribirte al canal, gracias por ver el tutorial.
Saludos!
@@qualitybreach Muchas gracias por la informacion!! nuevamente una excelente explicacion!!
Cuál datos ocupo ? Ya que me salen valores muy grandes y eso me genera datos muy grandes a la hora de analizarlos
Hola, también se podría usar la función tanh(x) como forma para normalizar datos?
Por cierto, muchas gracias por el vídeo, quedo todo claro
MUY BUENO
Muchas gracias por el comentario.
Te invito a visitar el canal para otros temas de interés en calidad y estadística, el video más reciente es de prueba de hipótesis.
Saludos!
Gracias por tu video super claro, pero hay algo que me remuerde la mente, que pasa si los valores de la variable que se desea normalizar tiene valores negativos o cercanos a cero? cual seria la mejor transformacion, ya que si transformo una variable que tiene valores negativos, el logaritmo de un numero negativo no existe....que se podria hacer en esos casos?
Me paerece que no se puede aplicar la prueba si ese es el caso de datos negativos, entonces se tendria que hacer una transformacion de jonhson, y en caso de no dar una distibucion normal se trabaja con datos no normales, si estoy mal por favor corrijame igual ando investigando un poco mas a fondo
jaja Saludos
@@eduardodejesusanayamartine9856 yo ya tuve este problema. No me acuerdo de la prueba de Johnson, pero lo que puede hacer es una nueva escala de los datos, se le puede sumar al vector de datos un numero mayor al valor absoluto del minimo de modo que el mínimo nuevo de los datos sea mayor a 0 entonces ya se puede hacer la transformación.
@@xondiego muchas gracias no sabia eso, solo para agregar la prueba de Johnson si acepta datos negativos, saludos.
Una pregunta
Si tengo que utilizar el SixPack en minitab y debo poner los limites superior e inferior una vez transformado los datos no normales a normales ¿pongo los datos originales de limites inferior y superior o con que datos trabajaría?
Hola, yo también tengo esa duda, lo que estoy haciendo es transformar los limites también.
Pero tengo una duda sabes porque cambia mucho el box-cox agregando los limites, literal los transforma de diferente manera al agregar los limites, estara bien o mal ese paso?
Hola Maverick Gustavo!
Una disculpa por la demora en contestar tu pregunta.
Se ponen los limites también transformados, aplicando la función con la cual se transformaron los datos originales.
contrario, si colocas los limites originales a datos transformados, notarás en la mayoría de los casos como la escala queda no ajustada. Es decir, tienes un comportamiento diferente de tus datos transformados en la escala de números respecto a los limites originales.
Sin embargo, es importante mencionar que en la práctica en la industria y por estándares que a veces definen las compañías, no se acepta el trabajar con datos transformados, dando prioridad a buscar el tipo de distribución que siguen los datos, es decir determinar si no son normales, entonces a qué distribución se ajustan.
Las herramientas se transformación existen y pueden ser utilizadas, desde luego. Sin embargo, si estás haciendo un proyecto en tu organización y analizando datos para determinar capacidad del proceso, sólo confirma con algún Green Belt o Black Belt de tu organización la factibilidad de usar los datos transformados.
Saludos!
@@albertotellez8720 puedes ver a continuación la respuesta a tu pregunta y la de Maverick Gustavo. Si gustas leer la respuesta anterior.
Como comentario, entiendo en base a tu pregunta qué añadiste los limites a los datos y luego los transformaste, es correcto?
La forma de hacerlo correctamente es solo transformar los datos que estas analizando y con la función que has utilizado al transformarlos, utilizar dicha función para calcular los limites de especificación. Por ejemplo:
Si tus datos originales no se ajustaron a una distribución normal, evaluar las funciones de normalización con Box Cox y confirmas que la mejor función para normalizarlos es y = 1/x, que sería un lambda de -1.
Entonces, después a tus límites de especificación le aplicas la misma función para normalizarlos.
Muchas gracias por ver este tutorial, te comento ya está disponible un nuevo tutorial del tema prueba de hipótesis.
Saludos!
Disculpa, si mis datos fueran kilogramos podré transformarlos ?
Buen día, sí. Generalmente datos para variables como peso, altura siguen un tipo de distribución normal. En caso tus datos no sigan una distribución normal, puede ser aplicada la transformación de datos ya sea por Box-Cox o por la herramienta de transformación de Johnson. Te invito a ver el tutorial de la herramienta de Johnson, también disponible en el canal.
Hi, Could you please tell me the source of the data?
Thank you
Hi! Yes, for sure. Please see below the link to get the data of this example.
support.minitab.com/en-us/minitab/19/help-and-how-to/quality-and-process-improvement/control-charts/how-to/box-cox-transformation/before-you-start/example/
Thanks for watching this video tutorial!
Regards,
Hola, a mí me sale lambda igual a 5, qué función debería aplicar?
Hola Estrella,
En sí lo que representa Lambda es una potencia.
El decir Lambda = 2, significa que cada dato se esta elevando al cuadrado.
Lambda = 0.5 se interpreta igual, es elevar a potencia 0.5 cada dato, y esto es lo mismo que si hicieramos la operación raíz.
Por lo tanto, si tus datos al ser normalizados por BoxCox, calcula un lambda de 5, quiere decir que cada uno esta elevado a esa potencia (^5)
Puedes comprobarlo haciendo el ejercicio de cada dato original (no normalizado) calcula su valor a la potencia 5 y confirma con los valores que estas obteniendo en Minitab después de normalizar tus datos.
Cualquier duda quedo a la orden.
Te invito a suscribirte al canal si es que aun no estás suscrita.
Gracias!
Box Of Cox
no se me normalizaron con ninguna😂