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Título : Positively Skewed Data: Revisiting the Box-Cox Power Transformation.
Otros títulos : Datos positivamente asimétricos: revisando la transformación Box-Cox.
Autor: Olivier, Jake
Norberg, Melissa M
Palabras clave : Ex-Gaussian distribution;Geometric mean analysis;Logarithmic transformations;Log-normal distribution;Análisis de la media geométrica;Distribución exponencial Gaussiana;Distribución logarítmica normal;Transformaciones logarítmicas
Fecha de publicación : 2010
Editorial : Editorial Bonaventuriana
Citación : Olivier, J., & Norberg, M. (2010). Positively skewed data: revisiting the box-cox power transformation. International Journal of Psychological Research, 3(1), 68–77. https://doi.org/10.21500/20112084.846
Resumen : Aunque la distribución normal es la piedra angular de las aplicaciones estadísticas, los datos no siempre se ajustan a los criterios de la distribución normal. En tales casos, los investigadores a menudo transforman los datos no normales en datos que siguen una distribución aproximadamente normal. Las transformaciones de potencia constituyen una familia de transformaciones que incluye las transformaciones logarítmicas y fraccional exponente. El método de Box-Cox ofrece un método simple para elegir la transformación de potencia más apropiada. Otra opción que usa cuando los datos son positivamente asimétricos, e.g., los tiempos de reacción, es la distribución Ex-Gaussiana que es una combinación de las distribuciones exponenciales y normal. En este artículo, se discuten la transformación de potencia Box-Cox y la distribución Ex-Gaussiana en relación con datos positivamente asimétricos. La discusión demuestra que la transformación Box-Cox es más sencilla de aplicar e interpretar que la distribución Ex-Gaussiana.
Descripción : Although the normal probability distribution is the cornerstone of applying statistical methodology; data do not always meet the necessary normal distribution assumptions. In these cases, researchers often transform non-normal data to a distribution that is approximately normal. Power transformations constitute a family of transformations, which include logarithmic and fractional exponent transforms. The Box-Cox method offers a simple method for choosing the most appropriate power transformation. Another option for data that is positively skewed, often used when measuring reaction times, is the Ex-Gaussian distribution which is a combination of the exponential and normal distributions. In this paper, the Box-Cox power transformation and Ex-Gaussian distribution will be discussed and compared in the context of positively skewed data. This discussion will demonstrate that the Box-Cox power transformation is simpler to apply and easier to interpret than the Ex-Gaussian distribution.
URI : http://hdl.handle.net/10819/6497
ISSN : 2011-7922
Aparece en las colecciones: Vol 3, No 1 (2010): Special Issue of Statistics in Psychology

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