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Procedimiento que se sigue para las transformaciones - Coggle Diagram
Procedimiento que se sigue para las transformaciones
Cuantas fallan
1 MUESTRA
[Verifica si la muestra es normal: Shapiro-Wilk (n<50) o Kolmogorov-Smirnov (n>50).
Datos positivos → Box-Cox: transformed_data, lambda_opt = stats.boxcox(data)
Datos con ceros o negativos → Yeo-Johnson (Box-Cox no aplica en este caso)
Vuelve a correr la prueba de normalidad (Shapiro-Wilk o K-S) sobre los datos ya transformados.
Si ahora es normal → usa la prueba paramétrica de una muestra (ej. prueba t de una muestra) con los datos transformados.
Si sigue sin ser normal → usa la prueba no paramétrica equivalente (ej. prueba de signos o Wilcoxon para una muestra).
2 MUESTRAS
Verifica normalidad (Shapiro-Wilk si n<50, K-S si n>50) y homocedasticidad (Levene o Bartlett) en ambas muestras.
Cuenta cuántas muestras no cumplen: 0, 1 o 2.
CASO 1
0 FALLAN: aplica la prueba paramétrica directamente. Termina aquí.
CASO 2
1 FALLAN: transforma esa muestra con stats.boxcox(data), toma el λ óptimo que devuelve, y aplícalo manualmente a la otra muestra.
CASO 3
2 FALLAN: transforma la muestra 1 con Box-Cox, toma su λ óptimo, y aplícalo manualmente a la muestra 2.
Vuelve a verificar los supuestos en las muestras ya transformadas.
Si ahora cumplen → usa la prueba paramétrica con los datos transformados. Termina.
Si no cumplen y venías del Caso 3 → invierte el orden: transforma ahora la muestra 2 con Box-Cox y aplica su λ a la muestra 1, y repite el paso 6.
Si aun así no cumplen (o venías del Caso 2) → usa la prueba no paramétrica equivalente.