Bajo el capó: R de verdad
Todos los cálculos de SAI Statistics se realizan con R. Puedes consultar las fórmulas y los algoritmos detrás de cada análisis directamente en la documentación de R y verificar tú mismo la fiabilidad de los resultados.
Análisis → Referencia de R
La función de R en la que se basa cada análisis, con su documentación oficial.
t.test(x, y)statsANOVA de un factoraov(y ~ grup)statsRegresión lineallm(y ~ x, data = veri)statsCorrelación (Pearson / Spearman)cor.test(x, y, method = 'pearson')statsPrueba de independencia chi-cuadradochisq.test(tablo)statsPrueba U de Mann-Whitneywilcox.test(x, y)statsPrueba de Kruskal-Walliskruskal.test(y ~ grup)statsPrueba de normalidad de Shapiro-Wilkshapiro.test(x)statsPrueba de homogeneidad de varianzas de Leveneaov(abs(y - ave(y, grup)) ~ grup)statsAlfa de Cronbach (consistencia interna)alpha(olcek)psychEstadísticos descriptivosmean(x); sd(x)statsAnálisis factorial exploratoriovarimax(yuklemeler)statsPaquetes de R utilizados
Los principales paquetes CRAN de código abierto incluidos con la aplicación.
library(stats)Paquete estadístico central de R; la mayoría de las pruebas t, ANOVA, regresión, correlación y pruebas básicas.
library(psych)Psicometría: pruebas KMO y de Bartlett y rotación Promax; los resultados del alfa de Cronbach se validan con este paquete.
library(nortest)Prueba de normalidad de Kolmogorov-Smirnov con corrección de Lilliefors.
library(MASS)Análisis discriminante, estimadores robustos y funciones estadísticas adicionales.
library(BayesFactor)Factores de Bayes para pruebas t, ANOVA, correlación y regresión bayesianas.
library(coin)Pruebas no paramétricas exactas y de Monte Carlo para datos con empates.
library(survival)Análisis de supervivencia: Kaplan-Meier y regresión de Cox.
library(lme4)Modelos de efectos mixtos: modelos lineales generalizados mixtos (GLMM).