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Procedimiento de Transformaciones de Potencia, Seleccionar tipo de…
Procedimiento de Transformaciones de Potencia
Transformaciones de potencia (Box-Cox)
Evaluacion previa
¿Todos los datos son estrictamente positivos (X>0)?
Si
Continutar con el procedimiento Box-Cox
Evaluación inicial de Nomalidad
Seleccionar prueba según el tamaño de muestra (n)
n < 50
Shapiro-Wilk
n > 50
Kolomogorov-Smirnov
Evaluar el valor-p obtenido
Si p < 0.05
Datos no normales. Proceder a la transformacion
Si p ≥ 0.05
Datos normales No requiere transformación
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No
Detener Box-Cox. Aplicar transformación de Yeo-Johnson
Seleccionar tipo de experimento
1 MUESTRA
Aplicar Box-Cox a la muestra
transformed_data, lambda_opt = stats.boxcox(data)
Reevaluar Normalidad en datos transformados
p ≥ 0.05
Cumple supuesto
Aplicar Prueba Paramétrica (Prueba t de 1 muestra)
p < 0.0
No cumple supuesto
Recurrir a Prueba No Paramétrica (Prueba de Wilcoxon o Signos)
2 MUESTRAS
Caso 1: Ambas muestras cumplen los supuestos
Evaluar supuestos (Normalidad y Homocedasticidad)
Aplicar directamente la Prueba Paramétrica (Prueba t de 2 muestras)
Caso 2: Una muestra NO cumple supuestos
Transformar la muestra defectuosa con Box-Cox y obtener lambda óptimo
Aplicar manualmente el mismo lambda óptimo a la otra muestra
Reevaluar supuestos en ambas muestras transformadas
Si cumplen
Continuar análisis con Prueba Paramétrica
No cumplen
Recurrir a
Prueba No Paramétrica (Mann-Whitney)
Caso 3: NINGUNA de las muestras cumple supuestos
INTENTO 1:
Transformar Muestra 1 con Box-Cox y aplicar su lambda a la Muestra 2
Reevaluar supuestos en ambas muestras
Si cumplen
Continuar análisis con Prueba Paramétrica
No cumplen
Proceder al INTENTO 2
INTENTO 2
Transformar Muestra 2 con Box-Cox y aplicar su lambda a la Muestra 1
Reevaluar supuestos en ambas muestras
Si cumplen
Continuar análisis con Prueba Paramétrica
No cumplen
Recurrir a Prueba No Paramétrica
Integrantes: Santiago Giraldo, Maria Paulina Bedoya, Gabriela Guevara