“Con mis maestros he aprendido mucho; con mis colegas, más; con mis alumnos todavía más.”
– Proverbio hindú.
Soy especialista en análisis cuantitativos, psicólogo de la salud, investigador y profesor universitario.
Me especializo en análisis de datos cuantitativos, Big Data, análisis multivariados, multinivel, investigación en educación, promoción de la salud y estrés.
Estudié en Perú una maestría de psicología de la salud. Adicionalmente, estudié en Bélgica una maestría en estadística y esa fue la que me llevó a quedarme en el maravilloso mundo de la estadística y a crear este blog :).
Debo confesar que me divierte hacer análisis cuantitativos y no pienso que son terribles e imposibles, quizás solo un poco incomprendidos. Los datos y los paquetes estadísticos son sus amigos solo hay que darles el mismo cariño. 🙂
En sí, puedo decir que soy una persona común como cualquier otra, que le gustan los deportes, la música, pasarla bien con los amigos y la familia. En general, ser feliz.
¡Saludos a todos! ¡Espero que la pasen bien en esta página y tengan un buen viaje por este mundo!
Para los interesados en mi experiencia laboral aquí les pongo hoja de vida y mi perfil de linkedin:
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Además, pueden ver mi presentación sobre la estadística y fútbol que es mi otra pasión en este enlace (Matemáticamente posible)
Si desean pueden buscarme en researchgate y academia donde tengo mis publicaciones colgadas pueden ir a estos enlaces:
Publicaciones en salud
- Saravia, J. C., Mejia, M., Becerra, S., & Palomino, A. (2012). Violencia física contra la mujer durante el embarazo: prevalencia y factores asociados. (2012) Revista Peruana de Epidemiología. 16(2) 1-5.
- Saravia, J. C., & Frech, H. (2012). Relación entre autoeficacia, autoestima y el consumo de drogas médicas sin prescripción en escolares de colegios urbanos de Perú. (2012) Revista Peruana de Epidemiología. 16(3) 1-7
- Saravia, J. C., Gutierrez, C., & Frech, H. (2014). Factores asociados al inicio de consumo de drogas ilícitas en escolares adolescentes. Revista Peruana de Epidemiología. 18(1) 1-7
- Saravia, J. C., Iberico, C., & Yearwood, K. (2014). Validation of sense of coherence (SOC) 13-item scale in a Peruvian simple. Journal of Behavior, Health & Social Issues 6(2), 34-44. DOI:10.5460/jbhsi.v6.2.43847.
- Chau, C., & Saravia, J. C. (2014). Adaptación Universitaria y su Relación con la Salud Percibida en una Muestra de Jóvenes de Perú. Revista colombiana de psicología. 23(2) 269-284. DOI: 10.15446/rcp.v23n2.41106
- Chau, C., & Saravia J. C. (2016). Conductas de salud en estudiantes universitarios limeños: validación del CEVJU. Revista Iberoamericana de Diagnóstico y Evaluación – e Avaliação Psicológica. 41(1) 90-103
- Chau, C., & Saravia, J.C. (2016). How does stress and university adjustment relate to health in Peru? Journal of Behavior, Health & Social Issues 8(1), DOI: http://dx.doi.org/10.5460/jbhsi.v8.1.53089
- Saravia, J.C., & Chau, C. (2017). What factors are related to self – perceived health? The relationship between sense of coherence, behaviors and health on Peruvian emerging adults. 9(2). 111- 116. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbhsi.2017.11.003
- Persike, M et al. & Saravia, J.C. (2018). Emerging Adults’ Psychopathology in Seven Countries: The Impact of Identity-Related Risk Factors. Emerging Adulthood. 1-16
DOI: 10.1177/2167696818791108
Publicaciones como parte del Ministerio de Educación del Perú
-
MINEDU. (2016). ¿Influye la ansiedad matemática en la relación entre las oportunidades de aprendizaje y la competencia matemática en estudiantes de 15 años? Lima: Autor. Recuperado de: http://repositorio.minedu.gob.pe/handle/123456789/4643
-
MINEDU. (2017). El Perú en PISA 2015. Informe nacional de resultados. Lima: Autor. Recuperado de: http://umc.minedu.gob.pe/el-peru-en-pisa-2015-informe-nacional-de-resultados/
- MINEDU. (2017). ¿Cómo se relaciona la infraestructura de la escuela con los aprendizajes de los estudiantes? Recuperado de: http://umc.minedu.gob.pe/como-se-relaciona-la-infraestructura-de-la-escuela-con-los-aprendizajes-de-los-estudiantes/
Stats SOS 
Pingback: Análisis de varianza (ANOVA) ¿Alegría o terror? | Estadística para todos, hecho por un psicólogo
Hola Juan Carlos, tengo un par de proyectos en los que necesito trabajar, uno es sobre percepciones y el otro es de niveles de conciencia, quisiera me ayudes con estos temas.
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Estimado Darwin,
Muchas gracias por escribir. Encantando de poder ayudarte en tus proyectos, ¿me podrías dar más información sobre los temas que sientes que puedo ser de ayuda?
¡Buenas vibras!
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Gracias Juan Carlos. En principio mi interés está en comprender sobre la percepción humana, y desarrollar una métrica que permita su medición, algo similar con el tema de la conciencia humana, entenderla y desarrollar una métrica que permita medirla.
En cuanto a la percepción entiendo que la representación de un mundo externo, al interior de las personas y que para crearlo pasa por un camino algo intrincado, participando muchos elementos en su construcción, los órganos de los sentidos, la memoria, los estados emocionales, las sensaciones kinestésicas, las cenestésicas, y no sé hasta dónde iría el etc.
Si no estoy equivocado, al momento de construir esta representación, y debido a que se pueden presentar durante el proceso, múltiples y muy diversos elementos que tergiversen la realidad que recibimos, esta percepción tiende a tener distorsiones particulares para cada persona.
Hasta ahí lo tengo un poco claro el asunto, quizás tú como psicólogo lo podrás aclarar de no ser así. De ahí en más no entiendo bien como las personas usamos esa representación, que tanto impacta en el diario vivir y que elementos habría que tomar en cuenta para crear una métrica, además cómo determinar las distorsiones que pueda tener esa representación.
Cualquier aporte será de gran ayuda y de antemano mil gracias
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Estimado Darwin,
Creo que quieres abarcar demasiado. Por un lado, la percepción es un proceso cognitivo, la memoria otro, la atención otro etc.
Si tu deseas medir la percepción te recomendaría realizar un estudio experimental, no creo que las encuestas sean muy potentes para tu estudio.
Dicho esto, podrías por ejemplo observar percepción visual y ver la prueba de Muller Lyer (por poner un ejemplo).
Si deseas ver memoria podría utilizar grupos de palabras y ver la habilidad para memorizar de las personas. Aquí puedes evaluar efectos de primacía y resencia que son efectos que ocurren en la medición de memoria.
Si quieres medir cómo la memoria se distorsiona la memoria quizás la medición de falsos recuerdos podría servirte.
En general, como tu bien has dicho hay muchas cosas que debes tomar en cuenta. Lo que te recomiendo es delimitar el tema y enfocarte en qué proceso cognitivo quieres evaluar. Si es la percepción perfecto, anda para delante, pero si son otros enfócate en solo uno de ellos. No te recomiendo medir muchas cosas al mismo tiempo porque sería muy complicado medir efectivamente el proceso cognitivo. Aparte, considero que un diseño experimental puede ser la mejor vía para responder tu inquietud.
¡Gracias por escribir!
¡Buenas vibras!
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Hola, Soy Paola Gambini y soy alumna de la Universidad de Lima. Actualmente estoy participando de un proyecto de investigación con Mariela Dejo acerca de Calidad de vida y sentido de coherencia relacionado con factores socieducativos en adolescentes de Lima. Mientras buscábamos información de la prueba, encontramos que tú habias realizado una investigación con la escala SOC-13 y quería saber si era posible contar con tu permiso para utilizar esta prueba y si nos la podrías facilitar. Gracias!!
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Hola Paola,
Muchas gracias por escribir en Stats SOS. Por supuesto que te puede enviar la prueba. Te pediría por favor si es que me puedes enviar tu correo electrónico de tal modo que te la envío por ahí.
¡Mucho éxito en tu investigación!
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Hola Juan Carlos,
En un estudio con 3 variables, dos de ellas tienen una distribución no normal; sin embargo, empleé estadísticos paramétricos debido a su mayor potencia. Si uso estos estadísticos, a nivel descriptivo, necesariamente ¿debo usar las medias o podría también usar las medianas?
Gracias!
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Estimad@,
Muchas gracias por escribir en Stats SOS. Si ya usas esos estadísticos utilizaría la media porque son acorde con los análisis paramétricos. De todos modos revisaría la asimetría y la kurtosis para poder acompañar con mayor coherencia los análisis. La idea es que la kurtosis y asimetría no sean muy altas, ahí podrías decir que la distribución de tus puntajes no son altamente no paramétricos.
¡Mucho éxito!
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Hola nuevamente,
Entiendo los conceptos de asimetría y curtosis, ahora, cómo puedo determinar si sus valores son altos o no? Existen criterios para determinarlo?
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Estimad@,
Gracias por escribir a Stats SOS. Según Kline 1998, una curtosis mayor a 8 y una asimetría mayor a 3 da evidencias de que la distribución de los puntajes no es paramétrica.
¡Mucho éxito!
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Te agradezco mucho! Excelente blog y mucha suerte!
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Hola Juan Carlos,
Estoy realmente contento de haberme topado con tu blog. Definitivamente es lo mejor para entender la estadística de manera sencilla. Soy ingeniero civil, y actualmente estoy haciendo un magister en ciencias de la ingenieria, con mencion en seguridad vial. El tema de mi investigacion esta en la delgada linea de la psicología y la ingenieria, dado que estoy estudiando el comportamiento de los conductores al volante, y viendo como ese comportamiento puede explicar modelos de velocidad en diseño de carreteras, para hacer caminos mas seguros.
Dicho lo anterior, te cuento que para estudiar el estilo de conducción me encontré con un instrumento que era capaz de entregar un perfil de estilos de conducción de un individuo. Una famosa encuesta llamada MDSI (Inventario multidimensional de estilos de conduccion) que no es mas que un cuestionario con varias escalas encontradas a traves de un analisis factorial.
El tema es que logre aplicar tal encuesta en una muestra chilena, y al reducir los datos logre encontrar 6 escalas subyacentes que representan ciertas dimensiones de estilos de conduccion (por ejemplo, agresivo, prudente, ansioso, discociativo, propenso a la velocidad, etc.). En mi memoria de grado expuse tales resultados y ahora estoy avanzando mas alla. Ahora en mi tesis he buscado relaciones de estas escalas con variables como el genero, el ingreso familiar, el nivel educativo, etc. y gracias a ti y a tu blog he encontrado relaciones significativas usando t-student, anova de un factor, etc. Por ejemplo he encontrado una relacion significativa entre estilos de conduccion agresivos con el genero masculino, tambien he encontrado que las mujeres son mas prudentes al conducir que los hombres.
Sin embargo, quiero ir un poco mas alla. Quiero saber si es posible predecir un perfil de estilo de conducción (variable dependiente) dadas las variables independientes que tengo (genero, estado civil, etc.) debido a que el interes de la ingenieria en este campo de la psicologia social es predecir qué hace que un conductor le guste andar rápido en la carretera, para incorporar tales variables a futuros modelos de diseño de carreteras.
De antemano, agradezco tu ayuda y tu orientación. De hecho, si lo deseas podemos mantener contacto por correo para incorporarte en futuras publicaciones de research gate.
Saludos.
Daryl González.-
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Estimado Daryl,
Muchas gracias por escribir a Stats SOS. Sí, encantado que en el futuro podamos reunirnos así sea por skype para trabajar en algún proyecto conjunto. Para hacer perfiles de conductores tienes varias opciones.
1) Si tu variable dependiente es continua puedes hacer un análisis discriminante que tiene la posibilidad de arrojarte perfiles. Sin embargo hoy en día este análisis al ser muy exigente (los supuestos), entonces ya no se usa mucho.
2) Podrías hacer un análisis de regresión logística pero en este caso tendrías que hacer categorías con los puntajes de tu prueba y ahí el asunto es que pierdes un poco de información. A pesar de ello, este análisis se realiza bastante actualmente y muy útil.
3) Podrías hacer un análisis de clusters donde sacas justamente grupos de personas (o perfiles) según los tipos de variables que tienes. Es posible que esta opción sea la que más se asemeje al objetivo de tu estudio.
¡Mucho éxito con la tesis!
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Gracias por tus buenos deseos! Según lo que me has orientado ahora estoy investigando una regresión logística binaria. Sin embargo, me genera la duda si es posible en SPSS cumplir con algun suspuesto de normalidad o si al ingresar variables politomicas estas las que tengo que recodificar en dummis para hacer el analisis.
Gracias por la ayuda Juan Carlos.
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Estimado Daryl,
Muchas gracias por escribir a Stats SOS. No te preocupes por la distribución de los puntajes, la regresión logística no se hace mucho problemas asumiendo que los predictores tengan normalidad de los errores. Además, de por sí, en este análisis el SPSS separa en categorías entonces no hay necesidad de transformar en dummies tus variables ordinales.
¡Mucho éxito!
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Genial! Gracias por la orientación Juan Carlos. No me queda mas que darte las gracias por compartir el conocimiento y además, hacerlo accesible. Si tengo más dudas espero no te incomode que vuelva a consultar. Ya estoy suscrito además a tu blog y a la espera de nuevas entradas.
Saludos y muchas gracias!
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Encantado que comentes cuando quieras.
¡Mucho éxito!
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Gracias por el tiempo que dedicas a enseñar que la estadística es sencilla, espero ansiosa algún post sobre análisis factorial. Saludos!
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Hola Juan Carlos,
Gracias por tu dedicación! haces la estadística mucho más sencilla, espero poder hacer un posgrado en análisis cuantitativos y estadística, quisiera saber si estudiar en Bélgica es muy difícil? o que tuviste que hacer para estudiar allí?
Saludos y muchas gracias.
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Estimado Damian,
Muchas gracias por escribir a Stats SOS. Estudiar en Bélgica sí es dificil pero no imposible. Con esfuerzo se puede lograr. Yo gané una beca para irme a estudiar ahí y básicamente tuve que esforzarme ir a las clases y hacer los trabajos. Lamento no poder decirte nada mágico que hice porque no fue así. Solo trabajé duro y me dediqué.
¡Mucho éxito!
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Hola Juan Carlos! Gusto en saludarte.
Soy ingeniera de sistemas y estoy trabajando en unos temas estadísticos que no conozco en profundidad, por lo cual he llegado a tu blog que me ha sido de utilidad. Sin embargo, quisiera exponerte mi caso puntual para saber si puedes apoyarme. El proyecto consiste en que tengo una base de datos y transformo algunas de sus columnas numéricas (datos discretos y datos continuos) con el propósito de anonimizarlas pues allí se encuentran datos confidenciales que no se deben divulgar como son originalmente, pero quiero modificarlos lo menos posible para después hacer análisis sobre esos datos. Resulta que no sé cómo validar que después de transformar los datos, no los cambié tan drásticamente que perdieron sus propiedades estadísticas originales. Pensé que sería útil probar que la distribución original de una columna se mantenga aproximadamente y que si cambio varias columnas, pueda validar que siguen teniendo entre ellas aproximadamente el mismo nivel de correlación. De modo que mis dudas son:
1.¿ Consideras que verificar estos dos puntos (correlación y distribución) sea suficiente para asegurar que los datos originales no perdieron sus propiedades estadísticas después de ser transformados?
2. En caso de la distribución, ¿cómo debería estadísticamente comparar la columna A con la columna A’ transformada para saber que mantiene aproximadamente su distribución original?
3. En caso de la correlación, ¿cómo debería estadísticamente comparar el coeficiente de correlación entre las columnas A y B con las columnas A’ y B’ transformadas para saber que mantienen aproximadamente su correlación original?
4. En caso de que consideres que debo tener otro aspecto en cuenta al momento de validar que no afecté los datos drásticamente, ¿cómo podría probarlo estadísticamente?
Agradezco invaluablemente tu apoyo.
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Estimada Andrea,
Muchas gracias por escribir a Stats SOS. Enumeraré tus preguntas para que sea más fácil responder.
1) Considero que sí, pero más la distribución que la correlación. Creo que mantener esto intacto ayuda más que a verificar si tu correlación cambio en .01 o 0.02.
2) Plotea las dos distribuciones para ver si tienen formas similares. Revisa sus parametros (media, desviación estándar y varianza) y debería tener valores proporcionalmente parecidos.
3) Aquí te dejo un cálculo de comparación de correlaciones: https://statssos.net/2016/05/19/cuando-dos-relaciones-se-comparan-la-comparacion-de-correlaciones/
Las correlaciones no deberían ser estadísticamente significativas sino estas son diferentes.
4) Yo creo que siguiendo estos puntos no tendrías por qué tener problemas. Recuerda tener mucho cuidado cuando cambies escalas discretas a intervalo o viceversa. Por ejemplo, existen ciertas variables que no tienen un “0” absoluto entonces ¿si lo pasas a porcentaje decir 0% a cuánto equivale?
¡Mucho éxito!
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Hola! gracias por tus posts, son muy útiles! Tengo una consulta sobre el uso de estadísticos paramétricos. Es mejor usar paramétricos que no paramétricos al comparar medias (osea usar t de student en vez de la U)? lo que pasa es que en mi data la mayoría me ha salido con una distribución no-normal, pero me dijeron que revise la asimetría (todo me sale menor a 3) y la curtosis (todo sale menor a 10). Pero no entiendo muy bien estos criterios. Espero puedas ayudarme, desde ya mil gracias!
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Estimada Sandra,
Muchas gracias por escribir a Stats SOS. Sí la asimetría te dice a qué lado (hacia valores más bajos o más altos) está la distribución de tus datos. Por otro lado, la curtosis te dice si existen valores que se repiten demasiado o muy poco. Si la asimetría es mayor a 3 por lo general el pico de tu distribución está muy a la derecha (se repiten valores altos) o muy a la izquierda (se repiten valores muy bajos). Esta es una evidencia que la distrubución de tus datos no es normal o no paramétrica.
En el caso de la curtosis, si es mayor a 10 quiere decir que existe un valor que se repite demasiado y por ende los valores o datos no están distribuidos de manera simétrica a lo largo de la escala. Por eso también es una medida de normalidad.Este post quizás te pueda dar mayor información al respecto.
¡Mucho éxito!
https://statssos.net/2014/12/02/ese-momento-donde-la-distribucion-no-es-normal-y-nos-aterrorizamos/
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Buenas tardes! Acabo de encontrar tu Blog,y me parece muy amigable y útil, te felicito. Quisiera que me pudieras guiar con un problema laboral. Yo soy Ing. Química y a partir de este problema es que me he metido en esto de la probabilidad y estadística, pero la verdad estoy en lo básico. Existe alguna manera de que me puedas ayudar?. Te estaría completamente agradecida. Saludos desde México!
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Estimada Karla,
Muchas gracias por escribirme a Stats SOS. Siempre puedes dejar tu comentario por acá y encantado de ayudarte. Te recomendaría también que revises libros online o algo que te ayude a reforzar los conceptos que aprendes y por acá podrías hacer preguntas.
Mucho éxito!
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Hola! Llegué a ti por el tema de tu tesis sobre el trastorno limítrofe a decir verdad, aún no la termino de leer pero me está pareciendo muy interesante, yo estudio arquitectura en la PUCP y he estado tratando de contactarme con personas que sepan del tema desde hace un tiempo. Me gustaría conocerte y hacerte unas preguntas al respecto si no es mucha molestia. Felicidades por el éxito!
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Estimada Andrea,
Claro! Si quieres escríbeme al correo de la PUCP y vemos cómo organizarnos.
Mucho éxito!
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Buen dia, he leido con mucho detenimiento su blog, me parece muy util. Tengo una duda metodologica. Deseamos validar un instrumento sobre conocimiento, pero no estamos usando escala de Likert asi que no seria correcto usar el alfa de Cronbach. Que metodo deberiamos emplear para que tenga fiabilidad y validez. Gracias
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Estimado Jorge,
Muchas gracias por escribirme a Stats SOS. Te recomendaría usar el índice de separación de personas si es que estás usando una escala nominal dicotómica.
Mucho éxito!
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Estimado Juan Carlos
Quiero felicitarte y agradecerte por darte el tiempo de escribir tu blog, la sencillez con la que escribes temas tan complejos es increíble, quiero hacerte una consulta y si podrías ser tan gentil de ayudarme:
Resúmenes de casos
PGOBERNANZA PDHUMANOS PPLABORALES PMAMBIENTE PPJOPERACIONES PACONSUMIDORES PPADCOMUNIDAD
N 21 21 21 21 21 21 21
Kurtosis ,533 5,815 8,105 -,377 7,958 14,996 ,284
Std. Error of Kurtosis ,972 ,972 ,972 ,972 ,972 ,972 ,972
Skewness -1,195 -2,506 -2,715 -,939 -2,554 -3,663 -,675
Std. Error of Skewness ,501 ,501 ,501 ,501 ,501 ,501 ,501
Estas son mis variables y por todos los cálculos confirmo que no son normales, confirmado esto necesito saber si puedo hacer lo siguiente:
Fase 1 .- Realizar un Análisis de componentes principales ACP (no estoy seguro si normalidad es un requisito)
si no se puede hacer que me recomendarías
Fase 2.- Realizar una regresión múltiple (es posible hacer si los datos no son normales) si no es posible que podría utilizar?
Te agradezco de antemano por tu ayuda.
Saludos cordiales
Ricardo
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