Foro Estadístico: diferencias significativas.

Tras publicar varios post sobre Mínimas Diferencias significativas, nos plantean el siguiente problema estadístico que publicamos a continuación: 

"He considerado que en mi experimento exiten diferencias significativas con valores de p<0 .05.="" br="">
Utilizando el programa SAS, con el procedimiento Genmod y tras \"convertir\" el estimador en proporción, obtengo que un valor de 80,7% es significativamente diferente (p=0.03) de uno de 64.2%, y sin embargo no es diferente significativamente (p=0.06) de uno que es 63,9%. Evidentemente no hay diferencias significativas (p=0.9) entre 64.2% y 63.9%.

¿A qué se debe esto? He medio leido (pero no entendido) que puede ser debido a que no se toman medias aritméticas o algo así del procedimiento...
 
¡ Les estaría muy agradecida si pudieran ayudar! ¡GRACIAS!

El concepto p-valor

Se denomina p-valor o nivel de significación o valor p, donde p indica probabilidad, al valor de alfa más pequeño que haga que la muestra observada nos indique que se debe rechazar Ho. De este modo, las personas que vean los resultados de un experimento pueden decidir por sí mismas si el riesgo de cometer un error de tipo I es satisfactorio.

Cuando se interpretan resultados de un contraste, las conclusiones están basadas en una regla de decisión. Ésta se establece teniendo en cuenta el riesgo que asume el investigador de cometer un error de tipoI, siendo la probabilidad de este error el nivel de significación alfa.
 

Enviar datos desde SAS a Excel

Hace tiempo publicamos una entrada en la que explicábamos como exportar un dataset de sas a excel. Hoy queremos explicar una manera muy directa de enviar datos de Sas a Excel, con la características que podemos indicar a qué fila, columna, celda exportar la información.

La siguiente opción de programación de SAS Base es muy sencilla y práctica ya que como decimos, permite enviar los datos de su dataset a la fila y columna del fichero Excel que deseemos.
 
Si tenemos un fichero de datos llamado Clientes y guardamos los resultados estadísticos obtenidos en el procedimento proc means en X1:
 
proc means data=CLIENTES noprint; var AUX; output out=X1; run;
La forma de lanzarlo a excel será:

filename X1 DDE 'EXCEL|Hoja1!F9C1:F9C2' NOTAB; data X1; set X1; file X1; put DESCRIPCION "09"x SUMA; run;

Es importante tener el fichero excel abierto. La siguiente sintaxis determina la ruta donde enviamos los datos (nombre el pestaña,, filas y columnas): 'EXCEL|Hoja1!F9C1:F9C2'. Por último, tras “put” escribimos los nombres de los campos que queremos exportar tabulados con “09”x.

Pruebas No Paramétricas

El análisis de la varianza asume que las distribuciones subyacentes están distribuidas normalmente y que las variaciones de las distribuciones que son comparadas son similares.

El coeficiente de correlación de Pearson asume normalidad.

Mientras que las técnicas paramétricas son robustas (es decir, conservan a menudo un poder considerable para detectar diferencias o semejanzas incluso cuando se violan estas asunciones), algunas distribuciones no cumplen las características necesarias, por lo que una alternativa no paramétrica es más deseable para detectar una diferencia o una semejanza.

Pruebas no paramétricas para muestras relacionadas

Oferta de Empleo

Contacta con nosotros Fabiola Alcalde, consultora de selección, de la consultora I+ADDH encargada de dar soporte en la búsqueda de talento de profesionales de la carrera de Ingenieros Estadística, que deseen desarrollar una carrera en el Banco de Crédito de Crédito.

Nos solicita que publiquemos la siguiente oferta de empleo de estadística en nuestro blog. Los interesados pueden remitir sus CV al email: 

seleccion@iaddh.com

Descripción del empleo:
Esta es tu oportunidad de iniciar una carrera en el mundo Financiero y desarrollar tus habilidades analíticas, relacionándote con profesionales de primer nivel que se caracterizan por su conocimiento y trayectoria profesional, pasión por metas y resultados y capacidad de innovar.
Ocuparas la posición de Analista Senior de Inteligencia de Cumplimiento y asumirás el reto de planificar y ejecutar proyectos de minería de datos para mejorar los procesos del área. Así como desarrollar modelos estadísticos, especializados que permiten identificar alertas en las operaciones.
Formarás parte del área de Inteligencia de Cumplimiento, quien es la encargada de implementar modelos de comportamiento y predictivos que se sustenten en estudios de investigación y minería de datos con el objetivo de automatizar la generación de alertas.

Perfil Profesional
- Egresado o Bachiller de la carrera de Estadística.
- Experiencia mínima de 2 años en la ejecución de proyectos de datamining o minería de datos en el sector financiero.
- Indispensable experiencia en la construcción de modelos de minería de datos y análisis estadístico.
- Indispensable conocimientos avanzados en el manejo de herramientas estadísticas como: SAS (Base/Guide/Miner), SPSS, Modeler.
- Conocimientos avanzados en el lenguaje de SQL.

Funciones Principales:
1. Planificar, coordinar y ejecutar proyectos que permitan identificar operaciones y clientes inusuales a través de modelos especializados de minería de datos.
2. Ejecutar proyectos sobre modelamiento predictivo o supervisado como análisis de regresiones, árboles de decisiones, con el fin de hacer más eficientes las labores de detección o evaluación.
3. Obtener información de los sistemas transaccionales, Datawarehouse y datamart para el desarrollo de modelos datamining, a través del desarrollo de procedimientos en lenguaje SQL.
4. Realizar análisis estadísticos para identificar datos inusuales a través del análisis exploratorio y descriptivo.
5. Automatización de modelos datamining a través de la programación en código SAS para su puesta en producción en servidores del Datawarehouse o servidores propios del área.
6. Investigar sobre nuevas técnicas de modelamiento.

Te ofrecemos:
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