Fundamentos
Técnica que se usa cuando quieres saber si dos variables categóricas están relacionadas.
Chi-Cuadrada
Nombre del coeficiente que mide relación lineal entre dos variables cuantitativas.
Pearson
En la ecuación de regresión, β0 representa este valor cuando X = 0.
Intercepto
Técnica que “comprime” muchas variables en pocos componentes conservando la mayor cantidad posible de información.
PCA o ACP
Tipo de variable para categorías sin orden, como género o carrera.
Nominal
Técnica adecuada cuando quieres comparar medias de tres o más grupos con una variable dependiente numérica.
ANOVA
Tipo de correlación recomendada cuando hay outliers, datos ordinales o una relación monótona no lineal.
Spearman
En una regresión simple, β1 representa esto en Y por cada unidad que aumenta X.
pendiente o el cambio esperado en Y
Técnica que busca descubrir factores latentes detrás de las variables y no solo resumirlas.
AFE
Valor extremo que se aleja mucho del resto de los datos y no siempre es un error.
Técnica adecuada cuando quieres ver si dos variables numéricas se relacionan, usando Pearson si hay normalidad o Spearman si no la hay.
Correlación
En correlación, un error muy común es pensar que esta implica esto automáticamente
causalidad
Si una regresión tiene un R² = 0.9977, significa que el modelo explica este porcentaje aproximado de la variación de Y.
99.77%
Indicador que nos dice si las correlaciones entre variables son adecuadas para intentar factorizar; arriba de .70 se considera bien.
KMO
Gráficos recomendados para revisar normalidad de manera visual en Jamovi.
histograma y el QQ plot
Técnica que se usa cuando quieres predecir una variable continua a partir de una o más variables explicativas.
Regresión lineal
En ANOVA, si p ≤ 0.05, concluimos que esto ocurre entre los grupos.
Qué hay diferencias significativas
Problema que aparece cuando dos variables predictoras son casi lo mismo y los coeficientes “se vuelven raros”.
multicolinealidad
Prueba que verifica si la matriz de correlaciones es distinta de una matriz identidad; si p < .05 sí conviene seguir con la factorización.
prueba de Bartlett
Coeficiente que mide qué tan correlacionados están los ítems de una escala entre sí.
alfa de Cronbach
Técnica adecuada cuando no tienes grupos predefinidos y quieres descubrir segmentos naturales en los datos.
Clúster
Despues de hacer un anova, prueba que permitió identificar entre qué marcas sí había diferencia y formar subgrupos homogéneos.
prueba post hoc de Tukey
Estadístico que indica qué proporción de la variación de la variable dependiente es explicada por el modelo de regresión.
coeficiente de determinación o R²
Método de clúster que requiere fijar desde el inicio cuántos grupos deseas obtener.
k-means
En la tabla de ítems de Jamovi, si al eliminar una pregunta el alfa de Cronbach sube de forma importante, esa pregunta probablemente es esto para la escala.
ítem problemático o inconsistente