Lord of Darkness
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@Freud, dividiste la respuesta en 4 comentarios para esa mierda? No rebatiste nada, solo confirmaste lo que yo dije. Tienes algún reto de subir la cantidad de comentarios? XD
Soma Kurusu wrote:@Freud, dividiste la respuesta en 4 comentarios para esa mierda? No rebatiste nada, solo confirmaste lo que yo dije. Tienes algún reto de subir la cantidad de comentarios? XD
No estoy rebatiendo nada. 🤣🤣
Te estoy diciendo que te faltaron cosas.
Pq si no las aclaras estás dejando la explicación incompleta
Pero además dices que la d de cohen no se usa por los científicos ni es determinante y sin embargo el Power Primer, publicado por Cohen en 1992, cuenta con 6839 citas, lo que convierte en el artículo más citado en la historia de la psicología (Ho & Hartley, 2016)
Menos mal que no se usa 🤣
Pero vamos a la práctica un voxel es una unidad de medida extremadamente pequeña. Veamos en el contexto de ese estudio una diferencia de 603 voxel puede ir de 75 mm3 a 700mm3 aproximadamente. En dependencia de la medida que se use
Veamos en un adulto joven sano, el volumen de materia gris cortical suele estar en el rango de 500 - 600 cm3
Por lo tanto una diferencia de hasta 7 cm3 no representa una diferencia práctica significativa.
Y mucho menos una diferencia en el comportamiento. Que es lo que he estado diciendo hace tiempo.
Pero claro esa explicación la omites
Freud wrote:No estoy rebatiendo nada. 🤣🤣
Te estoy diciendo que te faltaron cosas.
Pq si no las aclaras estás dejando la explicación incompleta
Pero además dices que la d de cohen no se usa por los científicos ni es determinante y sin embargo el Power Primer, publicado por Cohen en 1992, cuenta con 6839 citas, lo que convierte en el artículo más citado en la historia de la psicología (Ho & Hartley, 2016)Menos mal que no se usa 🤣
Pero vamos a la práctica un voxel es una unidad de medida extremadamente pequeña. Veamos en el contexto de ese estudio una diferencia de 603 voxel puede ir de 75 mm3 a 700mm3 aproximadamente. En dependencia de la medida que se use
Veamos en un adulto joven sano, el volumen de materia gris cortical suele estar en el rango de 500 - 600 cm3
Por lo tanto una diferencia de hasta 7 cm3 no representa una diferencia práctica significativa.
Y mucho menos una diferencia en el comportamiento. Que es lo que he estado diciendo hace tiempo.Pero claro esa explicación la omites
Men, mi explicación está 100 veces más amplia que la tuya. Tú solo tiraste datos ahí al berro sin explicar nada. Hice tu trabajo, deberías arrodillarte y agradecerte.
Freud wrote:diferencia de hasta 7 cm3 no representa una diferencia
Primero voy a corregir este dato pues no es 7 es 0.7 cm3
Soma Kurusu wrote:Men, mi explicación está 100 veces más amplia que la tuya. Tú solo tiraste datos ahí al berro sin explicar nada. Hice tu trabajo, deberías arrodillarte y agradecerte.
Hiciste que?
Veamos no explicaste lo esencial de la t student. Que es solo una prueba para determinar si las diferencias encontradas no son producto del azar.
Eso te faltó.
No mencionaste que los voxeles son unidades pequeñas. Por lo tanto esa diferencia es mínima
Y tercero desestimas la d de cohen cuando es una medida importante para ver la implicaciones prácticas de esas diferencias.
Pq la t student solo lo mide a nivel estadístico
En fin
Freud wrote:Primero voy a corregir este dato pues no es 7 es 0.7 cm3
Hiciste que?
Veamos no explicaste lo esencial de la t student. Que es solo una prueba para determinar si las diferencias encontradas no son producto del azar.
Eso te faltó.No mencionaste que los voxeles son unidades pequeñas. Por lo tanto esa diferencia es mínima
Y tercero desestimas la d de cohen cuando es una medida importante para ver la implicaciones prácticas de esas diferencias.
Pq la t student solo lo mide a nivel estadísticoEn fin
Expliqué lo más importante, en comparación contigo que no explicaste nada es bastante. La D de Cohen no define nada. Incluso a veces se prefieren utilizar otras variantes en dependencia de la situación. Las principales alternativas a la d de Cohen como medidas de tamaño del efecto incluyen Hedges g, que corrige el sesgo de la d en muestras pequeñas y es muy utilizada en metaanálisis; Glass Delta, que emplea únicamente la desviación estándar del grupo control y resulta adecuada cuando las varianzas entre grupos son muy distintas; Cliff’s Delta y la correlación biserial por rangos, que son medidas no paramétricas recomendables cuando los datos no siguen una distribución normal o son ordinales; eta cuadrado, eta cuadrado parcial y omega cuadrado, que se utilizan en diseños ANOVA para expresar la proporción de varianza explicada, siendo omega cuadrado la opción menos sesgada; el coeficiente r de Pearson y R cuadrado, empleados en estudios correlacionales y de regresión para indicar la fuerza de la relación y la varianza explicada por el modelo; el f cuadrado de Cohen, usado en regresión múltiple para evaluar el tamaño del efecto de predictores específicos; y finalmente medidas como odds ratio, risk ratio y Cramér V, que se aplican cuando las variables son categóricas, especialmente en estudios clínicos, epidemiológicos y de tablas de contingencia.
Soma Kurusu wrote:Expliqué lo más importante, en comparación contigo que no explicaste nada es bastante. La D de Cohen no define nada. Incluso a veces se prefieren utilizar otras variantes en dependencia de la situación. Las principales alternativas a la d de Cohen como medidas de tamaño del efecto incluyen Hedges g, que corrige el sesgo de la d en muestras pequeñas y es muy utilizada en metaanálisis; Glass Delta, que emplea únicamente la desviación estándar del grupo control y resulta adecuada cuando las varianzas entre grupos son muy distintas; Cliff’s Delta y la correlación biserial por rangos, que son medidas no paramétricas recomendables cuando los datos no siguen una distribución normal o son ordinales; eta cuadrado, eta cuadrado parcial y omega cuadrado, que se utilizan en diseños ANOVA para expresar la proporción de varianza explicada, siendo omega cuadrado la opción menos sesgada; el coeficiente r de Pearson y R cuadrado, empleados en estudios correlacionales y de regresión para indicar la fuerza de la relación y la varianza explicada por el modelo; el f cuadrado de Cohen, usado en regresión múltiple para evaluar el tamaño del efecto de predictores específicos; y finalmente medidas como odds ratio, risk ratio y Cramér V, que se aplican cuando las variables son categóricas, especialmente en estudios clínicos, epidemiológicos y de tablas de contingencia.
Claro hay diversos estadigrafos en dependencia de la muestra. No has dicho nada nuevo.
Pero veamos ese caso. Estás hablando de volumen de materia gris. Por lo que la distribución es normativa. Por eso se hacen o se tienden a hacer pruebas paramétricas
Pearson lo que mide es correlaciones no significación práctica
En el caso de la g los resultados serían similares a los de la d de cohen para este estudio. Puedes decirle a la IA que la calcule.
Por lo tanto el efecto sigue siendo pequeño
En cuanto a la delta no la puedes usar si las varianzas son pequeñas. Para eso necesitas la desviación estándar
La V de cramer y odds ratio se usan para determinaes la fuerza entre dos variables para ver que tanto influye una en la otra. Lo que no se aplica a este caso de volumen de materia gris
En fin las estadísticas son herramientas que te ayudan a entender. Pero se usan en dependencia de la situación. La d de cohen si dice. Que no quieres aceptar pq lo tuyo es llevar la contraria al berro 🤣
PD yo no tengo que explicar, para eso te mande a hacer tarea
@Freud, aquí un representante que comparte tus ideologías XD