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Te dejo la ruta de la hoja:
https://drive.google.com/drive/folders/1Ky6wAM5SE0ejZ-WDw4dg7LsalPp05KtI
Tambien te quiero comentar que no me hace mucho sentido utilizar el Chi Cuadrado de Pearson para el ejemplo con Limitación funcional en el mes 1, ya que hay casillas con menos de 5 casos esperados..Por tanto no se podria hacer ninguno de homogeneidad , ya que tampoco es una tabla 2X2..(de hecho, al calcular Chi cuadrado el programa me arroja un warning y me salen unos valores muy extraños que no tienen sentido, como que no fuera significativo cuando creo que por el descriptivo si que lo debe ser…)
Ya me dices , porfi
Hola Noelia,
Las conclusiones a las que llegas tras realizar todo el trabajo están bien, aunque creo que podemos hablar de más cositas. Por ejemplo, que no hay diferencias significativas entre las limitaciones funcionales Mínima (es obvio, ya que no tienen pacientes con esta limitación), Moderada y Máxima. Sé que lo sabes, pero ponlo. En un análisis no obvies nada porque cualquier cosa te puede ayudar luego a entender todo mejor.
La duda, lo miro más tranquilamente y te digo.
Hola Noelia,
No puedo acceder a tu ejercicios.
Y tienes razón con valores tan bajos en las casillas podemos tener problemas con el Chi Cudrado.
Cuando pasa eso podemos reagrupar los grupos par hacerlos más grandes y de esta manera no tener una «n» tan baja.Por otro lado, puedes usar una técnica de simulación de montecarlo.
Se trata de calcular más veces el Chi Cuadrado con muestras similares a las que tenemos.para hacerlo solo necesitas poner estas opciones:
chisq.test(x, simulate.p.value = TRUE, B = 2000)Te va a calcular 2000 tablas similares a las que tienes y te calcular el Chi cuadrado para todas.
De esta manera te aseguras que el test tiene sentido.Esto se llama simulación de monte carlo.
Prueba y me dices
Hola Jordi,
Lo primero, feliz año! espero que lo hayas empezando disfrutando.
He hecho lo que me sugieres de la tecnica de simulación de Montecarlo pero me salen también algo que no se si me hace mucho sentido (me vuelve a salir un p-value = 1 (Segun este P value, no hay diferencias entre el grupo tratamiento convencional y avanzada en cuanto a los distintos grupos de LF_mes1, cuando en realidad vemos en los graficos que si hay diferencias..Te pego aqui las salidad de R, de chi cuadrado de Pearson normal, y debajo con la simulación de montecarlo…
# Test de chi cuadrado de Pearson para ver si tenemos diferencias o no
> chisq <- chisq.test(x= as.vector(df[,1]),y= as.vector(df[,2]),correct= TRUE) # Se pone correct con el valor TRUE porque hay celdillas con valores esperados menores de 5 (si no, es false)
Warning message:
In stats::chisq.test(x, y, …) :
Chi-squared approximation may be incorrect
> chisqPearson’s Chi-squared test
data: as.vector(df[, 1]) and as.vector(df[, 2])
X-squared = 0, df = 4, p-value = 1> chisqmont <- chisq.test(x= as.vector(df[,1]),y= as.vector(df[,2]),simulate.p.value=TRUE,B=2000)# Test de chi cuadrado de Pearson con simulacion de Montecarlo, porque no se cumple el minimo numero de eventos por nivel)
> chisqmontPearson’s Chi-squared test with simulated p-value (based on 2000
replicates)data: as.vector(df[, 1]) and as.vector(df[, 2])
X-squared = 0, df = NA, p-value = 1Hola Noelia,
Sigo sin tener acceso a tu ejercicio de google drive. No puedo ver los ejercicios.
Me gustaría ver tus gráficos y los resultados para poder ayudarte.¿Los tienes?
Hola Jordi!
Te lo voy a pasar a tu email, porque no sé como darte acceso a la carpeta de drive…
Saludos!Noelia
Hola Miguel Angel
De esta hoja 5, ya me ha resuelto Jordi la duda, solo para que le des la última chequeo de que está ok (es a partir de la parte del paso 3, pagina 7..)
https://drive.google.com/drive/u/0/folders/1aojKpjEvCsGYMKFa0zYtXXxxV0Fgo4xX
Muchas gracias!
Noelia
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