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Guía Rápida Jamovi
1. Instalación e interfaz
2. Trabajo con variables
3. Tablas de frecuencias y gráficos univariables
4. Estadísticos univariados
5. Estadística bivariada
6. Modelos de probabilidad
Software Estadístico
Guía rápida
1: Instalación e interfaz
Dr. Ignacio Martín Tamayo
Jamovi cuenta con numerosas ventajas:
• es gratuito (código abierto)
• transferencia de ficheros versátil
• permite la realización de tablas y gráficos
• interfaz amigable con la potencia de R
• permite desarrollar funciones a medida
• funciona en las plataformas: Windows, Linux y
Mac
• se actualiza constantemente
Jamovi: https://www.jamovi.org
Jamovi: https://www.jamovi.org
Cómo instalar JAMOVI:
1.- Entrar el la web de descargas
https://www.jamovi.org/download.html
2.- Descargar el instalador según el sistema operativo
3.- Ejecutar el instalador (se necesita dar autorización)
Ventana inicial
Ventana de resultados
Seleccionar Datos /Análisis
Matriz de datos
Menú
de
control
Ventana de datos
Nivel de
medida de las
variables
Nombre de la variable
Seleccionar
SETUP para
definir las
variables
Nombre de las
categorías o niveles
de la variable
(nominales y
ordinales)
Tipo de datos:
enteros,
decimales o
de texto
PASO 1: Se introducen los datos y se definen las variables
PASO 2: Se selecciona el análisis a realizar
PASO 3: Se seleccionan las variables para el análisis y aparecen los resultados
Ventana de resultados
Opciones en los análisis
PARA GUARDAR. En el menú de control
Save:
Guarda los datos y
resultados
(conjuntamente) en
un fichero con
extensión .omv
Export:
Guarda los datos en
un fichero con
extensión .csv
y/o
Los resultados en un
fichero pdf o html
Para añadir análisis, simplemente realiza un nuevo análisis en
la pestaña de Analysis. El resultado se añadirá a los que hayas
hecho anteriormente en la ventana de resultados
Para añadir o modificar análisis
Para modificar un análisis ya hecho, retrocede en la ventana
de resultados con el cursor al análisis que quieres modificar. Si
modificas las opciones de ese análisis se modificarán
automáticamente los resultados.
cursor de la
ventana de
resultados
Marca otras
opciones si deseas
cambiar
Para Instalar nuevos módulos
Pincha sobre el + para
instalar nuevos
módulos
Módulos ya instalados
Al pinchar sobre el + y
seleccionar library, te
aparece esta ventana
Aquí puedes ver
los ya instalados y
los disponibles y
que si los
seleccionas los
puedes instalar
Son módulos interesantes para instalar: DistrACTION, General Analysis for Linear
Models, jpower, scatr, statKat y ufs
Dr. Ignacio Martín Tamayo
Universidad de Granada
Dr. Ignacio Martín Tamayo
Software Estadístico
Guía rápida
2: Trabajo con variables
Ventana de datos
Nivel de
medida de las
variables
Nombre de la variable
Seleccionar
SETUP para
definir las
variables
Nombre de las
categorías o niveles
de la variable (sólo
nominales y
ordinales)
Tipo de datos:
enteros,
decimales o
de texto
Para definir las variables
Para definir las variables se utiliza la Ventana de datos
Se introducen los datos (si hay decimales deben estar separados por puntos) y
se definen las variables.
Para definir las variables
Crear nuevas variables
Para crear nuevas variables a partir de las ya
existentes hay dos formas:
• COMPUTE
• TRANSFORM
Si se pincha sobre Add se
pueden añadir variables
nuevas o a partir de
COMPUTE o TRANSFORM
insertándolas en las
columnas anteriores o
añadiéndolas al final.
También se puede borrar una
variable de la matriz
COMPUTE: Permite crear una nueva variable a partir de otras variables,
mediante funciones y fórmulas definidas
COMPUTE
Nombre y descripción de la
nueva variable
Si pincha sobre el símbolo
de función le aparece el
editor de fórmulas, con
diversas funciones y las
variables ya definidas
En este recuadro
explica
brevemente la
función resaltada
COMPUTE
En la creación de una nueva variable con COMPUTE se puede utilizar los
operadores convencionales: *, /, ^, SQRT, etc.
Por ejemplo, podemos crear una nueva variable a partir de las variables
PESO y ALTURA que sea:
= PESO/(ALTURA ^ 2)
Tambien jamovi ofrece operadores matemáticos (ABS, LN;…), Estadísticos
(SUMA, STDEV,….), lógicos (IF, NOT, …), de Texto e incluso permite general
simulaciones de valores a partir de distribuciones dando valores a los
parámetros de dichas distribuciones
Permite crear variables nuevas a partir de otra ya existente. Incluso puede crearse
una transformación y aplicarla a varias variables diferentes.
TRANSFORM
Nombre y descripción de la
nueva variable
Variable a partir de la que
se hace la transformación.
Puede ser ninguna o una
de las ya existentes en la
matriz de datos
Transformación que va a
realizarse. Puede elegirse
una ya hecha. Si es la
primera vez hay que crear
la transformación
Cuando se pulsa
Create new transform…
aparece la siguiente
ventana
TRANSFORM
Creación de la
transformación
Variable fuente
En este ejemplo, hemos creado una variable cualitativa (Altura cualitativa) a partir
de los valores cuantitativos de la variable Altura
Nombre y descripción de la
transformación
Variable transformada
Permiten utilizar sólo una parte de la matriz de datos
FILTERS
Se crea la función que
aplicará el filtro. Por
ejemplo:
Sexo == 1
Selecciona los valores 1 de
la variable sexo
Aparece el filtro y se ve que en la matriz sólo están activos los datos en los que la
variable sexo es = a 1. Los análisis que se hagan ahora sólo serán para esos
valores
Una vez hecho
puede activarse,
o no, y borrarse
Dr. Ignacio Martín Tamayo
Universidad de Granada
Dr. Ignacio Martín Tamayo
Software Estadístico
Guía rápida 3:
Tablas de frecuencias y gráficos univariables
Seleccionar
Analyses
Se abre una ventana.
Seleccionar Descriptives
Trabajar con tablas de frecuencias y gráficos
Pinchar en
Exploration
Primero hay que seleccionar las variables con las que queremos hacer las tablas
o los gráficos. Luego seleccionar tablas de frecuencia y/o gráficos.
Trabajar con tablas de frecuencias y gráficos
Pasar las variables al recuadro
de la izquierda para
seleccionarlas para el análisis
Marcar la casilla de tablas de frecuencias
(sólo las hace para variables nominales u
ordinales)
Desplegar el menú de gráficos (Plots) si quieres
hacer un gráfico de las variables seleccionadas
Tablas de frecuencias
Variables seleccionadas
Salida: para cada variable calcula la frecuencia absoluta
(counts), porcentaje y porcentaje acumulado
Casilla marcada
Tablas de frecuencias para variables continuas TRANSFORM
Creación de la
transformación
Variable fuente
En este ejemplo, hemos creado una variable cualitativa (Altura cualitativa) a partir de los
valores cuantitativos de la variable Altura. Ahora podemos calcular una tabla de frecuencias
Nombre y descripción de la
transformación
Variable transformada
Puede hacerse una tabla de frecuencias de una varaible cuantitativa si primero la
transformamos en una variable cuallitativa mediante TRANSFORM
Gráficos univariables
Gráfico de Barras. Para
variables nominales y
ordinales
Histograma:
Sólo para variables
continuas
Los gráficos de densidad permiten visualizar cómo se distribuyen los datos
en un intervalo continuo. Puede decirse que es un histograma suavizado.
Gráficos univariados
Si queremos realizar algún cambio estético al gráfico obtenido, existen
algunas opciones que Jamovi ofrece. Haciendo clic en la esquina superior
derecha se despliega el siguiente menú:
El apartado Plots ofrece
distintas opciones. Por
ejemplo, si elegimos
en Plot theme la
opción Hadley y en Color
palette elegimos Blues, la
gráfica cambia de aspecto
Tablas de frecuencias y gráficos
Las tablas o los gráficos pueden
copiarse en el portapapeles
para luego pegarlo en otro
programa (por ejemplo Word, o
powwerpoint) o exportarlos
como pdf o como imagen.
También puede hacerse con
toda la salida o con parte de
ella.
Anexo: Gráfico de sectores y stem con R
Tener instalado
el editor de R
sexo<-table(data[,1])
pie(sexo,main='Sexo',col=c("Red","Blue"))
stem(data$Edad)
Une vez escritos
los comandos
seleccionar el
texto y ejecutar
Dr. Ignacio Martín Tamayo
Universidad de Granada
Dr. Ignacio Martín Tamayo
Software Estadístico
Guía rápida
4. Estadísticos univariados
Seleccionar
Analyses
Se abre una ventana.
Seleccionar Descriptives
Estadísticos univariados
Pinchar en
Exploration
Primero hay que seleccionar las variables en las que queremos calcular los
estadísticos univariados. Luego desplegar el menú Statistics.
Estadísticos univariables
Pasar las variables al recuadro
de la izquierda para
seleccionarlas para el análisis
Desplegar el menú Statistics
Estadísticos univariables
Podemos seleccionar los estadísticos relativos a la muestra, los percentiles,
estadísticos de tendencia central, de dispersión o de forma (simetría y curtosis)
Salida: para cada
variable calcula los
estadísticos
seleccionados
Estadísticos univariables
NOTA IMPORTANTE: El programa calcula todos los estadísticos para todo tipo de
variables. Por ejemplo, calcula la media de variables nominales, lo cual no tiene
sentido. Hay que seleccionarlos según el nivel de medida
Ejemplo de salida
para dos variables
cuantitativas según
la selección de
estadísticos hecha
Gráfico box-plot
El gráfico de caja y bigotes (box-plot) permite
representar la posición, dispersión y simetría de
una distribución de datos a partir de la mediana,
los cuartiles y los valores extremos.
Puede verse la densidad con la opción Violin.
Esta opción muestra una curva continua con la
densidad de los datos.
Con este gráfico pueden detectarse outliers
(puntuaciones sospechosamente distantes del
resto de los datos)
Variable Edad
Se calcula una nueva
variable con COMPUTED
Puntuaciones directas, diferenciales y típicas
=(Edad-VMEAN(Edad))/VSTDEV(Edad)
Variable tipificada
Variable tipificada:
Media =0
DT=1
Dr. Ignacio Martín Tamayo
Universidad de Granada
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Software Estadístico
Guía rápida
5. Estadística bivariada
Estadísticos bivariados
• Tablas de contingencia
• Gráficos de Barras
• Estadísticos: χ2, Coef de contingencia, V de Cramer, ϕ
• CC Spearman (vs cuasicuantitativas)
2 Vs
cualitativas
• Tablas
• Gráficos de barras
• Coeficiente de correlación biserial puntual
1 cualitativa
y 1
cuantitativa
•Índices: Coef. Correlación de Pearson
•Gráfico Nube de puntos
2
cuantitativas
Seleccionar
Analyses
Seleccionar
Independent samples en
Contingency Tables
Estadísticos bivariados: 2 vs cualitativas
Pinchar en
Frecuencies
Opciones para índices
y estadísticos
Seleccionar
la variable que colocamos
en las columnas de la tabla
Estadísticos bivariados: 2 vs cualitativas
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la variable que colocamos
en las filas de la tabla
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celdas de la tabla
Opciones para índices
y estadísticos
Opciones en la tabla de
contingencia
Estadísticos bivariados: 2 vs cualitativas
Opciones para índices
y estadísticos
Opciones en la tabla de
contingencia
Estadísticos bivariados: 2 vs cualitativas
Seleccionamos en Plots,
la opción Bar plot
Ponemos cada una de las
variables en un recuadro
Estadísticos bivariados: 2 vs cualitativas
Para hacer Gráficos de dos vs cualitativas
Analyses -> Exploration -> Descriptives
Pueden calcularse
estadísticos para la variable
cuantitativa en cada una
de las modalidades de la
variable cualitativa. Por
ejemplo la Edad en función
del sexo (hombres y
mujeres)
Estadísticos bivariados: 1 v. cuantitativa x 1 v. cualitativa
Para pedir Estadísticos
Analyses -> Exploration -> Descriptives
V. Cuantitativa
V. Cualitativa
Opciones de
estadísticos
Tabla de salida
Estadísticos bivariados: 1 v. cuantitativa x 1 v. cualitativa
Para pedir Gráficos
Analyses -> Exploration -> Descriptives
V. Cuantitativa
V. Cualitativa
Solicitar en Plots la
opción Histogram
Histogramas
Estadísticos bivariados: 1 v. cuantitativa x 1 v. cualitativa (dicotómica)
Para calcular el coeficiente de correlación biserial puntual, hay que calcular los
distintos elementos de la fórmula (no lo hace JAMOVI directamente)
𝑟𝑏𝑝 =
ത
𝑋𝑝 − ത
𝑋𝑞
𝑆𝑥
𝑝 ∗ 𝑞
Siendo
• ത
𝑋𝑝 media de la variable cuantitativa del grupo asignado en la variable cualitativa con valores 1
• ത
𝑋𝑞 media de la variable cuantitativa del grupo asignado en la variable cualitativa con valores 0
• 𝑆𝑥 desviación típica de la variable cuantitativa
• p proporción de casos de la v. cualitativa con valor 1
• q proporción de casos de la v. cualitativa con valor 0
p y q
• Ir a Exploration -> Descriptives
• Seleccionar la V. Cualitativa en Variables
• marcar la casilla de Frecuency tables
ഥ
𝑿𝒑 y ഥ
𝑿𝒒
• Ir a Exploration-> Descriptives
• Seleccionar la V. Cuantitativa en
Variables y la cualtativa en Split by
• Marcar la casilla de Mean en Statistics
𝑺𝒙
• Ir a Exploration-> Descriptives
• Seleccionar la V. Cuantitativa en Variables
• Marcar la casilla de Std. deviation en Statistics
NOTA: El coef de corr. biserial puntual es el mismo que el coeficiente de correlación de
Pearson entre la variable cualitativa (0 y 1) y la variable cuantitativa.
Seleccionar
Correlation Matrix
Estadísticos bivariados: 2 vs cuantitativas
Pinchar en
Regresion
Seleccionar la Opción
Pearson
NOTA: Spearman es para Cuantitativas
con cuasi-cuantitativa
Gráfico Nube
de puntos
Estadísticos bivariados: 2 vs cuantitativas
Seleccionar
Analyses -> Exploration -> Scatterplot
Seleccionar las dos
variables cuantitativas
(para el eje Y y el eje X)
R (Pearson) y R2 (coef. de
determinación
REGRESIÓN
Seleccionar
Analyses -> Regresion -> Linear Regresion
Seleccionar las dos
variables cuantitativas: la
que queremos predecir
(dependiente o Y) y la
que usamos para predecir
(Covariable o X)
Recta de regresión
Punto de corte y pendiente
Y= 81.63+ 33.18 X
CL= 81.63+33.18 RBM
REGRESIÓN
Seleccionar
Analyses -> Exploration -> Scatterplot
Seleccionar las dos
variables cuantitativas
(para el eje Y y el eje X)
Gráfico Nube de
puntos y recta de
regresión
Punto de corte y pendiente
Y= 81.63+ 33.18 X
CL= 81.63+33.18 RBM
Dr. Ignacio Martín Tamayo
Universidad de Granada
Dr. Ignacio Martín Tamayo
Software Estadístico
Guía rápida
6. Modelos de probabilidad
Modelos de probabilidad
Para calcular distribuciones o modelos de probabilidad necesitas
tener instalado el módulo distrACTION
Para instalar nuevos
módulos pincha en este
símbolo
Modelos de probabilidad
Para calcular distribuciones o modelos de probabilidad necesitas
tener instalado el módulo distrACTION
Selecciona la distribución
de probabilidad sobre la
que deseas hacer cálculos
Modelos de probabilidad discretos: Distribución binomial
Indica los valores de n y p B(n; p). En
este ejemplo es una B(10; 0.6)
Indica el valor de X1 y selecciona si
quieres calcular P(X= X1); P(X≥ X1); P(X≤
X1) o, entre dos valores P(X1 ≤X≥ X2)
Para una B(10; 0.6) se
ha pedido el valor de
P(X= 6)
Jamovi te proporciona
la solución y el gráfico
resaltando el valor de
probabilidad solicitado
Modelos de probabilidad continuo: Distribución Normal
Indica los valores de la media μ y desviación típica σ. En este
ejemplo es una N(5; 3) con μ=5 y σ=3
Indica el valor de X1 y selecciona si
quieres calcular P(X≥ X1); P(X≤ X1) o,
entre dos valores P(X1 ≤X≥ X2)
Modelos de probabilidad continuos: t de Student
Para una t20 se ha
pedido el valor de
P(X≤ -1)
Jamovi te proporciona
la solución y el gráfico
resaltando el área del
valor de probabilidad
solicitado
Indica el valor de los grados de libertad (degree freedom, df).
Deja el valor de λ=0
Indica el valor de X1 y selecciona si
quieres calcular P(X≥ X1); P(X≤ X1) o,
entre dos valores P(X1 ≤X≥ X2)
Modelos de probabilidad continuos: χ2 (ji-cuadrado)
Para una χ2
3 se ha
pedido el valor de P(X≤
6)
Jamovi te proporciona
la solución y el gráfico
resaltando el área del
valor de probabilidad
solicitado
Indica el valor de los grados de libertad (degree freedom, df).
Deja el valor de λ=0
Indica el valor de X1 y selecciona si
quieres calcular P(X≥ X1); P(X≤ X1) o,
entre dos valores P(X1 ≤X≥ X2)
Modelos de probabilidad continuos: F de Snedecor
Para una F3,10 se ha
pedido el valor de
P(X≤3)
Jamovi te proporciona
la solución y el gráfico
resaltando el área del
valor de probabilidad
solicitado
Indica el valor de los grados de libertad 1 y 2 (degree freedom,
df). Deja el valor de λ=0
Indica el valor de X1 y selecciona si
quieres calcular P(X≥ X1); P(X≤ X1) o,
entre dos valores P(X1 ≤X≥ X2)
Dr. Ignacio Martín Tamayo
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  • 2. Software Estadístico Guía rápida 1: Instalación e interfaz Dr. Ignacio Martín Tamayo
  • 3. Jamovi cuenta con numerosas ventajas: • es gratuito (código abierto) • transferencia de ficheros versátil • permite la realización de tablas y gráficos • interfaz amigable con la potencia de R • permite desarrollar funciones a medida • funciona en las plataformas: Windows, Linux y Mac • se actualiza constantemente Jamovi: https://www.jamovi.org
  • 4. Jamovi: https://www.jamovi.org Cómo instalar JAMOVI: 1.- Entrar el la web de descargas https://www.jamovi.org/download.html 2.- Descargar el instalador según el sistema operativo 3.- Ejecutar el instalador (se necesita dar autorización)
  • 5. Ventana inicial Ventana de resultados Seleccionar Datos /Análisis Matriz de datos Menú de control
  • 6. Ventana de datos Nivel de medida de las variables Nombre de la variable Seleccionar SETUP para definir las variables Nombre de las categorías o niveles de la variable (nominales y ordinales) Tipo de datos: enteros, decimales o de texto
  • 7. PASO 1: Se introducen los datos y se definen las variables
  • 8. PASO 2: Se selecciona el análisis a realizar
  • 9. PASO 3: Se seleccionan las variables para el análisis y aparecen los resultados Ventana de resultados
  • 10. Opciones en los análisis
  • 11. PARA GUARDAR. En el menú de control Save: Guarda los datos y resultados (conjuntamente) en un fichero con extensión .omv Export: Guarda los datos en un fichero con extensión .csv y/o Los resultados en un fichero pdf o html
  • 12. Para añadir análisis, simplemente realiza un nuevo análisis en la pestaña de Analysis. El resultado se añadirá a los que hayas hecho anteriormente en la ventana de resultados Para añadir o modificar análisis Para modificar un análisis ya hecho, retrocede en la ventana de resultados con el cursor al análisis que quieres modificar. Si modificas las opciones de ese análisis se modificarán automáticamente los resultados. cursor de la ventana de resultados Marca otras opciones si deseas cambiar
  • 13. Para Instalar nuevos módulos Pincha sobre el + para instalar nuevos módulos Módulos ya instalados Al pinchar sobre el + y seleccionar library, te aparece esta ventana Aquí puedes ver los ya instalados y los disponibles y que si los seleccionas los puedes instalar Son módulos interesantes para instalar: DistrACTION, General Analysis for Linear Models, jpower, scatr, statKat y ufs
  • 14. Dr. Ignacio Martín Tamayo Universidad de Granada
  • 15. Dr. Ignacio Martín Tamayo Software Estadístico Guía rápida 2: Trabajo con variables
  • 16. Ventana de datos Nivel de medida de las variables Nombre de la variable Seleccionar SETUP para definir las variables Nombre de las categorías o niveles de la variable (sólo nominales y ordinales) Tipo de datos: enteros, decimales o de texto Para definir las variables Para definir las variables se utiliza la Ventana de datos
  • 17. Se introducen los datos (si hay decimales deben estar separados por puntos) y se definen las variables. Para definir las variables
  • 18. Crear nuevas variables Para crear nuevas variables a partir de las ya existentes hay dos formas: • COMPUTE • TRANSFORM Si se pincha sobre Add se pueden añadir variables nuevas o a partir de COMPUTE o TRANSFORM insertándolas en las columnas anteriores o añadiéndolas al final. También se puede borrar una variable de la matriz
  • 19. COMPUTE: Permite crear una nueva variable a partir de otras variables, mediante funciones y fórmulas definidas COMPUTE Nombre y descripción de la nueva variable Si pincha sobre el símbolo de función le aparece el editor de fórmulas, con diversas funciones y las variables ya definidas En este recuadro explica brevemente la función resaltada
  • 20. COMPUTE En la creación de una nueva variable con COMPUTE se puede utilizar los operadores convencionales: *, /, ^, SQRT, etc. Por ejemplo, podemos crear una nueva variable a partir de las variables PESO y ALTURA que sea: = PESO/(ALTURA ^ 2) Tambien jamovi ofrece operadores matemáticos (ABS, LN;…), Estadísticos (SUMA, STDEV,….), lógicos (IF, NOT, …), de Texto e incluso permite general simulaciones de valores a partir de distribuciones dando valores a los parámetros de dichas distribuciones
  • 21. Permite crear variables nuevas a partir de otra ya existente. Incluso puede crearse una transformación y aplicarla a varias variables diferentes. TRANSFORM Nombre y descripción de la nueva variable Variable a partir de la que se hace la transformación. Puede ser ninguna o una de las ya existentes en la matriz de datos Transformación que va a realizarse. Puede elegirse una ya hecha. Si es la primera vez hay que crear la transformación Cuando se pulsa Create new transform… aparece la siguiente ventana
  • 22. TRANSFORM Creación de la transformación Variable fuente En este ejemplo, hemos creado una variable cualitativa (Altura cualitativa) a partir de los valores cuantitativos de la variable Altura Nombre y descripción de la transformación Variable transformada
  • 23. Permiten utilizar sólo una parte de la matriz de datos FILTERS Se crea la función que aplicará el filtro. Por ejemplo: Sexo == 1 Selecciona los valores 1 de la variable sexo Aparece el filtro y se ve que en la matriz sólo están activos los datos en los que la variable sexo es = a 1. Los análisis que se hagan ahora sólo serán para esos valores Una vez hecho puede activarse, o no, y borrarse
  • 24. Dr. Ignacio Martín Tamayo Universidad de Granada
  • 25. Dr. Ignacio Martín Tamayo Software Estadístico Guía rápida 3: Tablas de frecuencias y gráficos univariables
  • 26. Seleccionar Analyses Se abre una ventana. Seleccionar Descriptives Trabajar con tablas de frecuencias y gráficos Pinchar en Exploration
  • 27. Primero hay que seleccionar las variables con las que queremos hacer las tablas o los gráficos. Luego seleccionar tablas de frecuencia y/o gráficos. Trabajar con tablas de frecuencias y gráficos Pasar las variables al recuadro de la izquierda para seleccionarlas para el análisis Marcar la casilla de tablas de frecuencias (sólo las hace para variables nominales u ordinales) Desplegar el menú de gráficos (Plots) si quieres hacer un gráfico de las variables seleccionadas
  • 28. Tablas de frecuencias Variables seleccionadas Salida: para cada variable calcula la frecuencia absoluta (counts), porcentaje y porcentaje acumulado Casilla marcada
  • 29. Tablas de frecuencias para variables continuas TRANSFORM Creación de la transformación Variable fuente En este ejemplo, hemos creado una variable cualitativa (Altura cualitativa) a partir de los valores cuantitativos de la variable Altura. Ahora podemos calcular una tabla de frecuencias Nombre y descripción de la transformación Variable transformada Puede hacerse una tabla de frecuencias de una varaible cuantitativa si primero la transformamos en una variable cuallitativa mediante TRANSFORM
  • 30. Gráficos univariables Gráfico de Barras. Para variables nominales y ordinales Histograma: Sólo para variables continuas Los gráficos de densidad permiten visualizar cómo se distribuyen los datos en un intervalo continuo. Puede decirse que es un histograma suavizado.
  • 31. Gráficos univariados Si queremos realizar algún cambio estético al gráfico obtenido, existen algunas opciones que Jamovi ofrece. Haciendo clic en la esquina superior derecha se despliega el siguiente menú: El apartado Plots ofrece distintas opciones. Por ejemplo, si elegimos en Plot theme la opción Hadley y en Color palette elegimos Blues, la gráfica cambia de aspecto
  • 32. Tablas de frecuencias y gráficos Las tablas o los gráficos pueden copiarse en el portapapeles para luego pegarlo en otro programa (por ejemplo Word, o powwerpoint) o exportarlos como pdf o como imagen. También puede hacerse con toda la salida o con parte de ella.
  • 33. Anexo: Gráfico de sectores y stem con R Tener instalado el editor de R sexo<-table(data[,1]) pie(sexo,main='Sexo',col=c("Red","Blue")) stem(data$Edad) Une vez escritos los comandos seleccionar el texto y ejecutar
  • 34. Dr. Ignacio Martín Tamayo Universidad de Granada
  • 35. Dr. Ignacio Martín Tamayo Software Estadístico Guía rápida 4. Estadísticos univariados
  • 36. Seleccionar Analyses Se abre una ventana. Seleccionar Descriptives Estadísticos univariados Pinchar en Exploration
  • 37. Primero hay que seleccionar las variables en las que queremos calcular los estadísticos univariados. Luego desplegar el menú Statistics. Estadísticos univariables Pasar las variables al recuadro de la izquierda para seleccionarlas para el análisis Desplegar el menú Statistics
  • 38. Estadísticos univariables Podemos seleccionar los estadísticos relativos a la muestra, los percentiles, estadísticos de tendencia central, de dispersión o de forma (simetría y curtosis) Salida: para cada variable calcula los estadísticos seleccionados
  • 39. Estadísticos univariables NOTA IMPORTANTE: El programa calcula todos los estadísticos para todo tipo de variables. Por ejemplo, calcula la media de variables nominales, lo cual no tiene sentido. Hay que seleccionarlos según el nivel de medida Ejemplo de salida para dos variables cuantitativas según la selección de estadísticos hecha
  • 40. Gráfico box-plot El gráfico de caja y bigotes (box-plot) permite representar la posición, dispersión y simetría de una distribución de datos a partir de la mediana, los cuartiles y los valores extremos. Puede verse la densidad con la opción Violin. Esta opción muestra una curva continua con la densidad de los datos. Con este gráfico pueden detectarse outliers (puntuaciones sospechosamente distantes del resto de los datos)
  • 41. Variable Edad Se calcula una nueva variable con COMPUTED Puntuaciones directas, diferenciales y típicas =(Edad-VMEAN(Edad))/VSTDEV(Edad) Variable tipificada Variable tipificada: Media =0 DT=1
  • 42. Dr. Ignacio Martín Tamayo Universidad de Granada
  • 43. Dr. Ignacio Martín Tamayo Software Estadístico Guía rápida 5. Estadística bivariada
  • 44. Estadísticos bivariados • Tablas de contingencia • Gráficos de Barras • Estadísticos: χ2, Coef de contingencia, V de Cramer, ϕ • CC Spearman (vs cuasicuantitativas) 2 Vs cualitativas • Tablas • Gráficos de barras • Coeficiente de correlación biserial puntual 1 cualitativa y 1 cuantitativa •Índices: Coef. Correlación de Pearson •Gráfico Nube de puntos 2 cuantitativas
  • 45. Seleccionar Analyses Seleccionar Independent samples en Contingency Tables Estadísticos bivariados: 2 vs cualitativas Pinchar en Frecuencies
  • 46. Opciones para índices y estadísticos Seleccionar la variable que colocamos en las columnas de la tabla Estadísticos bivariados: 2 vs cualitativas Seleccionar la variable que colocamos en las filas de la tabla Opciones para las celdas de la tabla
  • 47. Opciones para índices y estadísticos Opciones en la tabla de contingencia Estadísticos bivariados: 2 vs cualitativas
  • 48. Opciones para índices y estadísticos Opciones en la tabla de contingencia Estadísticos bivariados: 2 vs cualitativas
  • 49. Seleccionamos en Plots, la opción Bar plot Ponemos cada una de las variables en un recuadro Estadísticos bivariados: 2 vs cualitativas Para hacer Gráficos de dos vs cualitativas Analyses -> Exploration -> Descriptives
  • 50. Pueden calcularse estadísticos para la variable cuantitativa en cada una de las modalidades de la variable cualitativa. Por ejemplo la Edad en función del sexo (hombres y mujeres) Estadísticos bivariados: 1 v. cuantitativa x 1 v. cualitativa Para pedir Estadísticos Analyses -> Exploration -> Descriptives V. Cuantitativa V. Cualitativa Opciones de estadísticos Tabla de salida
  • 51. Estadísticos bivariados: 1 v. cuantitativa x 1 v. cualitativa Para pedir Gráficos Analyses -> Exploration -> Descriptives V. Cuantitativa V. Cualitativa Solicitar en Plots la opción Histogram Histogramas
  • 52. Estadísticos bivariados: 1 v. cuantitativa x 1 v. cualitativa (dicotómica) Para calcular el coeficiente de correlación biserial puntual, hay que calcular los distintos elementos de la fórmula (no lo hace JAMOVI directamente) 𝑟𝑏𝑝 = ത 𝑋𝑝 − ത 𝑋𝑞 𝑆𝑥 𝑝 ∗ 𝑞 Siendo • ത 𝑋𝑝 media de la variable cuantitativa del grupo asignado en la variable cualitativa con valores 1 • ത 𝑋𝑞 media de la variable cuantitativa del grupo asignado en la variable cualitativa con valores 0 • 𝑆𝑥 desviación típica de la variable cuantitativa • p proporción de casos de la v. cualitativa con valor 1 • q proporción de casos de la v. cualitativa con valor 0 p y q • Ir a Exploration -> Descriptives • Seleccionar la V. Cualitativa en Variables • marcar la casilla de Frecuency tables ഥ 𝑿𝒑 y ഥ 𝑿𝒒 • Ir a Exploration-> Descriptives • Seleccionar la V. Cuantitativa en Variables y la cualtativa en Split by • Marcar la casilla de Mean en Statistics 𝑺𝒙 • Ir a Exploration-> Descriptives • Seleccionar la V. Cuantitativa en Variables • Marcar la casilla de Std. deviation en Statistics NOTA: El coef de corr. biserial puntual es el mismo que el coeficiente de correlación de Pearson entre la variable cualitativa (0 y 1) y la variable cuantitativa.
  • 53. Seleccionar Correlation Matrix Estadísticos bivariados: 2 vs cuantitativas Pinchar en Regresion Seleccionar la Opción Pearson NOTA: Spearman es para Cuantitativas con cuasi-cuantitativa
  • 54. Gráfico Nube de puntos Estadísticos bivariados: 2 vs cuantitativas Seleccionar Analyses -> Exploration -> Scatterplot Seleccionar las dos variables cuantitativas (para el eje Y y el eje X)
  • 55. R (Pearson) y R2 (coef. de determinación REGRESIÓN Seleccionar Analyses -> Regresion -> Linear Regresion Seleccionar las dos variables cuantitativas: la que queremos predecir (dependiente o Y) y la que usamos para predecir (Covariable o X) Recta de regresión Punto de corte y pendiente Y= 81.63+ 33.18 X CL= 81.63+33.18 RBM
  • 56. REGRESIÓN Seleccionar Analyses -> Exploration -> Scatterplot Seleccionar las dos variables cuantitativas (para el eje Y y el eje X) Gráfico Nube de puntos y recta de regresión Punto de corte y pendiente Y= 81.63+ 33.18 X CL= 81.63+33.18 RBM
  • 57. Dr. Ignacio Martín Tamayo Universidad de Granada
  • 58. Dr. Ignacio Martín Tamayo Software Estadístico Guía rápida 6. Modelos de probabilidad
  • 59. Modelos de probabilidad Para calcular distribuciones o modelos de probabilidad necesitas tener instalado el módulo distrACTION Para instalar nuevos módulos pincha en este símbolo
  • 60. Modelos de probabilidad Para calcular distribuciones o modelos de probabilidad necesitas tener instalado el módulo distrACTION Selecciona la distribución de probabilidad sobre la que deseas hacer cálculos
  • 61. Modelos de probabilidad discretos: Distribución binomial Indica los valores de n y p B(n; p). En este ejemplo es una B(10; 0.6) Indica el valor de X1 y selecciona si quieres calcular P(X= X1); P(X≥ X1); P(X≤ X1) o, entre dos valores P(X1 ≤X≥ X2) Para una B(10; 0.6) se ha pedido el valor de P(X= 6) Jamovi te proporciona la solución y el gráfico resaltando el valor de probabilidad solicitado
  • 62. Modelos de probabilidad continuo: Distribución Normal Indica los valores de la media μ y desviación típica σ. En este ejemplo es una N(5; 3) con μ=5 y σ=3 Indica el valor de X1 y selecciona si quieres calcular P(X≥ X1); P(X≤ X1) o, entre dos valores P(X1 ≤X≥ X2)
  • 63. Modelos de probabilidad continuos: t de Student Para una t20 se ha pedido el valor de P(X≤ -1) Jamovi te proporciona la solución y el gráfico resaltando el área del valor de probabilidad solicitado Indica el valor de los grados de libertad (degree freedom, df). Deja el valor de λ=0 Indica el valor de X1 y selecciona si quieres calcular P(X≥ X1); P(X≤ X1) o, entre dos valores P(X1 ≤X≥ X2)
  • 64. Modelos de probabilidad continuos: χ2 (ji-cuadrado) Para una χ2 3 se ha pedido el valor de P(X≤ 6) Jamovi te proporciona la solución y el gráfico resaltando el área del valor de probabilidad solicitado Indica el valor de los grados de libertad (degree freedom, df). Deja el valor de λ=0 Indica el valor de X1 y selecciona si quieres calcular P(X≥ X1); P(X≤ X1) o, entre dos valores P(X1 ≤X≥ X2)
  • 65. Modelos de probabilidad continuos: F de Snedecor Para una F3,10 se ha pedido el valor de P(X≤3) Jamovi te proporciona la solución y el gráfico resaltando el área del valor de probabilidad solicitado Indica el valor de los grados de libertad 1 y 2 (degree freedom, df). Deja el valor de λ=0 Indica el valor de X1 y selecciona si quieres calcular P(X≥ X1); P(X≤ X1) o, entre dos valores P(X1 ≤X≥ X2)
  • 66. Dr. Ignacio Martín Tamayo Universidad de Granada