Referencias

Las referencias varían dependiendo de la complejidad de los análisis. Cada artículo tiene una remisión. La idea es proporcionar referencias que faciliten la interpretación de los resultados de las sintaxis de R y SAS. No obstante, para compartir una secuencia de ejemplos consistente, utilizo como referencias principales tres libros:

Categorical Data Analysis. 2002. Agresti, A. Segunda edición. Wiley Series in Probability and Statistics.
        Wiley-Interscience. 710 p.

Introducción a la Econometría: Un Enfoque Moderno. 2009.  Wooldridge, J. M. Segunda edición en 
        español y cuarta en inglés. Thomson; South-Western CENGAGE Learning. 865 p.

Statistical Procedures for Agricultural Research. 1984. Gómez, K.A.; Gómez, A.A. Segunda
        Edición; IRRI—John Wiley & Sons. 680 p.

Elegí Análisis de Datos Categóricos por ser un canon de la literatura en ese tipo de investigaciones—muy completo para quienes estén desarrollando estudios con 
distribuciones binomiales y multinomiales (u otro tipo de distribuciones no-paramétricas). En el caso de Procedimientos Estadísticos para Investigaciones Agrícolas, lo adopte por ser un clásico en investigaciones agrícolas; muchas bibliotecas lo tendrán en sus estantes. Finalmente, para análisis econométricos, preferí Introducción a la Econométrica: Un Enfoque Moderno, por tener ediciones en español, y proveer principios básicos e intermedios que ayudan a comprender estudios avanzados.

Tiene poco sentido estar repitiendo textualmente explicaciones que están mejor detalladas en las referencias. Y, seguramente el lector de este blog estará buscando códigos para analizar sus datos.

Reconozco que existe una plétora de opciones (software y pruebas) para analizar datos. Uso R y SAS por tener una comunidad de investigadores-usuarios muy activa; eso permite tener acceso a abundantes técnicas y pruebas estadísticas. Además, he observado que muchos jóvenes entienden mejor estadística si ejecutan sus propios análisis y ven sus ecuaciones. 




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