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16.1: Preludio a las transformaciones

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    El enfoque de los cursos de estadística es la exposición de metodología adecuada para analizar datos para responder a la pregunta que nos ocupa. A veces se le dan los datos, mientras que otras veces los datos se recopilan como parte de un experimento diseñado con cuidado. A menudo, el tiempo dedicado al análisis estadístico es menor que\(10\%\) el tiempo dedicado a la recolección y preparación de datos. Si fracasan aspectos de la preparación de datos, entonces el éxito del análisis está en peligro. En ocasiones se introducen errores en el registro de datos. En ocasiones se introducen inadvertidamente sesgos en la selección de sujetos o en la mala calibración de los equipos de monitoreo.

    En este capítulo, nos centramos en el hecho de que muchos procedimientos estadísticos funcionan mejor si las variables individuales tienen ciertas propiedades. La escala de medición de una variable debe ser parte del esfuerzo de preparación de datos. Por ejemplo, el coeficiente de correlación no requiere que las variables tengan una forma normal, pero a menudo las relaciones se pueden hacer más claras volviendo a expresar las variables. Un economista puede optar por analizar el logaritmo de los precios si el precio relativo es de interés. Un químico puede optar por realizar un análisis estadístico utilizando la temperatura inversa como una variable en lugar de la temperatura misma. Pero tenga en cuenta que la inversa de una temperatura diferirá dependiendo de si se mide en\(^{\circ}F,\; ^{\circ}C,\; or\; ^{\circ}K\).

    El capítulo introductorio abarcó las transformaciones lineales. Estas transformaciones normalmente no cambian estadísticas como las de Pearson\(r\), aunque sí afectan la media y la desviación estándar. La primera sección aquí es sobre transformaciones de registro que son útiles para reducir el sesgo. La segunda sección está en la escalera de poderes de Tukey. Verás que las transformaciones de registro son un caso especial de la escalera de poderes. Finalmente, cubrimos el tema relativamente avanzado de la transformación de Box-Cox.


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