Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
Transformaciones de potencia - Coggle Diagram
Transformaciones de potencia
¿Por qué transformar?
Datos atípicos que no se pueden corregir ni eliminar
• corregir fallos en supuestos de pruebas paramétricas
• Falta de normalidad
• Heterocedasticidad
Tipos de transformación
Box-Cox
Solo aplica para variables positivas
λ se optimiza automáticamente
Yeo- Johnson
Alternativa cuando hay valores no positivos
Normalización
Y = X/A (A = valor de referencia: media, valor máx. no atípico, etc.)
Procedimiento según cantidad de muestras
Una sola muestra
• Muestra no es normal → aplicar Box-Cox
Verificar normalidad de los datos transformados
• ¿Normal? → usar prueba paramétrica
• ¿No normal? → usar prueba no paramétrica
Dos muestras
Caso 1: ambas cumplen normalidad y homocedasticidad → prueba paramétrica directa
Caso 2: Una muestra no cumple
Transformar esa muestra con Box-Cox → obtener λ óptimo
Aplicar el mismo λ manualmente a la otra muestra
Revalidar supuestos en ambas
• ¿Cumple? → paramétrica con datos transformados
• ¿No cumple? → no paramétrica
Caso 3: ninguna cumple
Transformar muestra 1 con Box-Cox → aplicar λ a muestra 2 → validar
¿Cumple? paramétrica
¿No cumple? → invertir: transformar muestra 2 → aplicar su λ a muestra 1 → validar
¿Cumple? paramétrica
¿No cumple? no paramétrica
