¿Informe de datos distribuidos de forma normal frente a sesgados?Estoy involucrado en un estudio que evalúa datos numéricos continuos en múltiples grupos. Si bien se reconoce que el número de réplicas es bajo (n = 10 por grupo), no es posible rectificarlo en este estudio. Probablemente debido a esto, algunas variables relacionadas (de naturaleza similar), que de otro modo podrían haber tenido una distribución normal, están sesgadas (según la prueba de Shapiro-Wilk). Aplico pruebas no paramétricas y paramétricas respectivamente al evaluar el resultado de cada variable entre los grupos en cada caso, pero mi pregunta es ¿cómo reportar los datos? Siempre he entendido que los datos sesgados se reportan como medianas y rango, y los datos distribuidos normalmente como medias ± desviación estándar. Sin embargo, al reportar esto en un manuscrito, este enfoque parece confuso, especialmente cuando, como he sugerido, las variables son de naturaleza similar, por ejemplo, las distancias anatómicas izquierda y derecha. ¿Puedo usar medias y desviaciones estándar en todo el manuscrito, incluso cuando en algunos casos los datos están sesgados? Aún así, aplicaría el tipo correcto de prueba estadística.
Compartir y comunicar resultadosRe: ¿Informe de datos distribuidos normalmente versus sesgados?No creo que haya una respuesta correcta o incorrecta. Recordemos que las medias y las medianas son simplemente medidas de tendencia central diferentes. La desviación estándar es solo una medida de dispersión. ¿Hay alguna razón por la que no se puedan usar tanto las medias como las medianas? Al fin y al cabo, son solo estadísticas descriptivas. En fin... yo preferiría mostrar las distribuciones de frecuencia y dejar que el lector las interprete a partir de las imágenes, no de las estadísticas mononumeróticas.
Re: ¿Informe de datos distribuidos normalmente versus sesgados?Estoy de acuerdo con Pete. Diría que, según Shewhart (Control Económico... pág. 94), tanto el promedio como la desviación estándar son siempre estadísticas útiles. Continuando con esa sección de su libro, considera que las medidas de asimetría y planitud tienen poco valor añadido.
Re: ¿Informe de datos distribuidos normalmente versus sesgados?Podría haber otros campos en los que la asimetría juegue un papel importante.
Pensemos un poco en las vidas, en la mortalidad, en los índices de criminalidad, en los meteoritos...
- donde los valores atípicos en una dirección son mucho más aterradores que los valores atípicos en la otra dirección.
Re: ¿Informe de datos distribuidos normalmente versus sesgados?Tendrás que discutir con Shewhart. Esos comentarios son directamente de su libro.
Re: ¿Informe de datos distribuidos normalmente versus sesgados?Hmm, no es fácil...
Con la ayuda de Copilot:
Una respuesta en el espíritu de JMP : )
Tengo que admitir que nos desviamos de la pregunta original...
Re: ¿Informe de datos distribuidos normalmente versus sesgados?Me encanta. Esto demuestra lo equivocada que puede estar la IA. Los términos «causa especial» y «causa común» eran de Deming. Shewhart usó «asignable» e «inasignable/casual/aleatorio» para describirlos.
Re: ¿Informe de datos distribuidos normalmente versus sesgados?¡Gracias, claro!
¿Y el término "causa común" fue acuñado por Harry Alpert en 1947?
No sé por qué Shewhart lo usó en esta respuesta.
Quizás había oído la nueva terminología y la encontró útil.
Re: ¿Informe de datos distribuidos normalmente versus sesgados?""No sé por qué Shewhart lo utilizó en esta respuesta".
No lo hizo, ese es mi punto. Estás usando una IA para generar lo que cree que Shewhart habría dicho, y es incorrecto . Por favor, lee el capítulo 11 de "Salir de la crisis" de Deming.
Sí, el Dr. Alpert acuñó la frase sobre el tema de los disturbios en las cárceles.
Re: ¿Informe de datos distribuidos normalmente versus sesgados?Supongo que el viejo dicho de la estadística, «se puede hacer lo que se quiera, siempre y cuando se diga lo que se hizo», se cumple. Gracias por confirmarme que lo que propongo es aceptable.
