G*Power es un software diseñado para realizar análisis de potencia estadística en entornos de investigación, compatible con los sistemas operativos macOS y Windows. Esta herramienta permite calcular la potencia estadística para una amplia variedad de pruebas, como pruebas t, pruebas F, pruebas de chi-cuadrado (χ²), pruebas z y algunas pruebas exactas. Además, G*Power facilita el cálculo de tamaños del efecto y ofrece la capacidad de visualizar gráficamente los resultados de los análisis de potencia, lo que lo convierte en una herramienta valiosa para planificar y evaluar estudios en ciencias sociales, conductuales, biomédicas y otras áreas donde el análisis estadístico es fundamental.

G*Power es un software gratuito para cualquier usuario, incluyendo entornos comerciales, pero su distribución con fines de lucro está prohibida. Se permite el uso de capturas de pantalla sin autorización previa, y su distribución debe realizarse desde la página web oficial, salvo que se solicite permiso explícito a los autores para otros métodos. 

No se ofrecen acuerdos de licencia ni documentación de seguridad, ya que los desarrolladores, al ser investigadores, no disponen de tiempo para estos trámites. El software funciona localmente en Windows y macOS, aunque la versión para Windows requiere bibliotecas de tiempo de ejecución de Microsoft Visual C++, que se descargan automáticamente durante la instalación si no están presentes. La versión actual para Windows (3.1.9.7) es compatible con sistemas desde XP hasta 11, mientras que la versión para macOS (3.1.9.6) está compilada para procesadores Intel y será compatible hasta macOS 28. Se encuentra en desarrollo una versión nativa para Apple Silicon. La instalación en Windows implica descomprimir el archivo ZIP y ejecutar GPowerNT.exe, mientras que en macOS el proceso es directo. No se ofrece garantía alguna.

Enlace descarga: Link

Colabora con G*Power

Si utiliza G*Power en su investigación, agradeceríamos que incluyera una o ambas de las siguientes referencias (según lo que sea apropiado) al programa en los artículos en los que publique sus resultados:

Faul, F., Erdfelder, E., Lang, A.-G., & Buchner, A. (2007). G*Power 3: Un programa flexible de análisis de potencia estadística para las ciencias sociales, conductuales y biomédicas. Behavior Research Methods, 39, 175-191. Descargar PDF

Faul, F., Erdfelder, E., Buchner, A., & Lang, A.-G. (2009). Análisis de potencia estadística utilizando G*Power 3.1: Pruebas para análisis de correlación y regresión. Behavior Research Methods, 41, 1149-1160. Descargar PDF

Enlace: Guía práctica

Alternativas

R (con paquetes especializados)

R es el entorno más versátil y ampliamente utilizado en el ámbito académico y de investigación. Los paquetes más relevantes para análisis de potencia incluyen:

• pwr: Permite calcular la potencia para pruebas t, chi-cuadrado, ANOVA, correlaciones y regresiones. Es el paquete más básico y accesible para usuarios que buscan una alternativa directa a G*Power.
• WebPower: Diseñado para análisis de potencia en diseños experimentales complejos, como modelos lineales mixtos.
• longpower: Enfocado en modelos lineales mixtos y diseños longitudinales.
• simr: Permite simular datos y estimar la potencia en modelos mixtos, útil para diseños personalizados.
• effectsize: Facilita el cálculo de tamaños del efecto, complementando los análisis de potencia.
• R es gratuito, de código abierto y altamente personalizable, aunque requiere conocimientos básicos de programación.

JASP

JASP es un software estadístico gratuito y de código abierto que incluye un módulo integrado para análisis de potencia. Soporta pruebas t, ANOVA, regresión y chi-cuadrado, entre otras. Su interfaz gráfica es intuitiva y similar a la de SPSS, lo que lo hace accesible para usuarios sin experiencia en programación. Además, JASP está diseñado para ser compatible con otros análisis estadísticos comunes.

Jamovi

Jamovi es otra alternativa gratuita y de código abierto con una interfaz amigable. Incluye módulos para análisis de potencia en pruebas t, ANOVA y regresión. Al igual que JASP, está orientado a usuarios que prefieren una interfaz visual en lugar de programación. Jamovi también permite la integración con R para análisis más avanzados.

OpenEpi (web)

OpenEpi es una plataforma en línea gratuita que ofrece calculadoras de potencia para pruebas estadísticas básicas, como pruebas t, chi-cuadrado y ANOVA. Aunque no es un software descargable, es útil para análisis rápidos y sencillos. Su limitación principal es que no cubre diseños complejos ni ofrece gráficos avanzados.

PS (Power and Sample Size Calculations)

Desarrollado por William D. Dupont y Walton D. Plummer, PS es un software gratuito y de código abierto que se enfoca en análisis de potencia para pruebas comunes en investigación médica y epidemiológica, como pruebas t, ANOVA, regresión logística y tablas de contingencia. Está validado académicamente y es sencillo de usar, aunque su interfaz es menos moderna.

G*Power en R (paquete GPowerR)

El paquete GPowerR en R permite replicar algunas de las funcionalidades de G*Power directamente en el entorno R. Esto es útil para usuarios que ya trabajan con R y desean mantener la coherencia en sus análisis.

Los modelos de lenguaje de gran escala (LLM) representan una evolución de los lenguajes de programación convencionales, ya que permiten la interacción mediante lenguaje natural. A través de instrucciones o consultas formuladas por el usuario, estos modelos interpretan el contexto de la solicitud y procesan grandes volúmenes de información para generar respuestas coherentes.

Al recibir un comando, el modelo analiza patrones lingüísticos aprendidos durante su entrenamiento y produce respuestas basadas en el conocimiento contenido en sus datos de aprendizaje. Esta capacidad facilita la realización de tareas como análisis de información, generación de contenido, resolución de consultas y asistencia en procesos de investigación y toma de decisiones.

Aunque estos modelos son altamente avanzados, presentan limitaciones inherentes a su funcionamiento probabilístico y estadístico. En determinadas situaciones, pueden generar respuestas basadas en inferencias o patrones identificados en los datos de entrenamiento, lo que puede dar lugar a información imprecisa o no verificable si no se aplican mecanismos de control adecuados.

Por esta razón, es fundamental delimitar claramente su ámbito de ejecución mediante la definición de parámetros específicos para las entradas y salidas del sistema. La correcta estructuración de los datos de entrada, junto con reglas de validación y restricciones sobre el formato y contenido de las respuestas, permite reducir la generación de información errónea y mejorar la confiabilidad de los resultados obtenidos.

Comandos Avanzados Input para mejorar el resultado de los prompts

- eres un experto en programación

- eres un experto en redacción académica

Comandos avanzados inputs para delimitar la información utilizada

- Responde únicamente con información sustentada en las fuentes académicas.

- Utiliza las siguientes fuentes : Fuente 1, Fuente 2, .....

- Utiliza el siguiente modelo para la respuesta : <<Modelo>> 

Comandos Avanzados Output para mejorar el resultado de los prompts

- Mostrar el resultado en un párrafo de hasta 100 palabras

- Mostrar el resultado en una tabla

- Mostrar en una lista

- Mostrar un resumen y un detalle 

- Validación: Si no existe evidencia suficiente, indica "información no disponible" y cita las fuentes utilizadas.

- Restricciones: No infieras, no supongas, no completes información faltante.

Otra estrategia es aplicar los cambios en fases controladas

- Primero corrige la ortografía del texto

- Segundo dame sugerencias para mejorar la claridad

- Personaliza el texto para ser usado en FACEBOOK, y en un BLOG

Plantillas:

Rol: Actúa como especialista en [área de conocimiento].

Contexto: Utiliza únicamente la información proporcionada o fuentes académicas verificables sobre [tema].

Tarea: Realiza [acción específica].

Formato de salida: Presenta el resultado en [estructura requerida].

Para minimizar alucinaciones, se recomienda añadir dos parámetros adicionales: restricciones y criterios de validación. Las restricciones indican qué no debe hacer el modelo, mientras que la validación obliga a reconocer la ausencia de evidencia cuando corresponda

Las principales inteligencias artificiales disponibles actualmente son:

ChatGPT — Redacción, investigación, programación, análisis de datos e imágenes.

Gemini — Integración con Gmail, Drive, Docs y servicios de Google.

Claude — Especializado en análisis de documentos extensos, investigación y programación.

Microsoft Copilot — Integrado con Microsoft 365, Windows y herramientas empresariales.

Perplexity AI — Motor de búsqueda con respuestas basadas en fuentes verificables.

Grok — IA desarrollada por xAI con integración en la plataforma X.

DeepSeek — Modelo de código abierto orientado a razonamiento y programación.

Meta AI — Asistente de IA integrado en los productos de Meta.

Mistral AI — Modelos abiertos para empresas y desarrolladores.

Gemma — Familia de modelos abiertos desarrollados por Google.

 

La plataforma en la nube de rollApp se fundamenta en la premisa de que los usuarios deben poder ejecutar aplicaciones nativas en cualquier dispositivo con capacidad de cómputo razonable, ofreciendo una experiencia prácticamente indistinguible de la ejecución local. Este enfoque aprovecha la flexibilidad inherente de la nube para adaptarse a las necesidades de cada aplicación, ocultando la complejidad técnica al usuario final. Además, la nube elimina las limitaciones tradicionales impuestas por los recursos físicos de los equipos, ya que permite asignar dinámicamente la capacidad necesaria para cada tarea. 

 

El creador de rollApp es Vlad Pavlov CEO y arquitecto principal de la plataforma. 

Dima Malenko figura como cofundador y director tecnológico (CTO)

Permite acceder a diversas aplicaciones en una máquina virtual Linux en la nube. 

 https://www.rollapp.com/apps/education 

EL MITO : Las noticias señalan que el lanzamiento del último parche de seguridad de Windows 11, identificado como KB5063878, estaría generando problemas en el rendimiento de los SSD de diversos usuarios, especialmente al mover o escribir grandes volúmenes de datos, como en transferencias directas de archivos o durante actualizaciones de videojuegos. Hasta el momento, la información proviene únicamente de reportes de usuarios que han detectado la falla y realizado pruebas de manera independiente, ya que ni Microsoft ni los fabricantes de los SSD afectados se han pronunciado al respecto.
 

 

 

LA VERDAD: | 1 |  :  La falla se debe a discos con piezas Phison no oficiales, y que no debieron salir a la venta 

Un informe reciente del grupo de usuarios PCDIY!, con sede en China, reveló que los problemas reportados en algunas unidades SSD tras el parche de agosto de Windows 11 versión 24H2 no se debían a la actualización en sí, sino a firmware de prueba instalado en ciertos dispositivos. Inicialmente se sospechó de Phison, fabricante de controladores, pero ni ellos ni Microsoft pudieron reproducir los fallos porque solo trabajaban con unidades de producción. Posteriormente, Phison confirmó en laboratorio los hallazgos de PCDIY!, validando que dichas versiones preliminares del firmware reaccionaban de forma anómala al manejar grandes volúmenes de datos. La situación no afecta a los consumidores que adquirieron sus SSD en canales oficiales, pues estos cuentan con firmware final y validado.

¿Internet corregirá su error? 

 

 

 

Enlace aquí.

Dato: En nuestro país, durante el 2024 a nivel nacional se han reportado 273,847 casos de dengue hasta la semana epidemiológica (SE) 46, 10.1 % mayor en comparación con el año anterior. El 90.29 % corresponden a dengue sin signos de alarma, 9.44 % a casos con signos de alarma y 0.27 % a dengue grave; con una tasa de incidencia acumulada nacional de 802.81 casos por cada 100,000 habitantes. Además, se han registrado 259 fallecimientos, 252 de ellos atribuidos directamente al dengue. 

 

 

 

El Ministerio de Salud presentó en Comas el “Plan de implementación y evaluación de la estrategia de Wolbachia 2025-2027”, con el objetivo de reducir la morbilidad y mortalidad por dengue beneficiando a más de 400 000 habitantes. La estrategia, a cargo de Digesa, consiste en liberar zancudos con la bacteria natural Wolbachia durante 20 a 24 semanas en 20 km² de zonas priorizadas, para que se apareen con mosquitos locales y bloqueen la transmisión del virus. Previamente, se desarrollará un proceso de sensibilización comunitaria liderado por 45 agentes municipales hasta diciembre de 2025, y a partir de 2026 se iniciará la liberación progresiva de mosquitos en 6000 puntos, cubriendo más de 76 000 viviendas y 18 establecimientos de salud.

El plan cuenta con el apoyo del World Mosquito Program (Universidad de Monash), la Unidad de Control de Vectores de Puerto Rico, los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC) de EE. UU., así como el CDC Perú, el INS y otras dependencias del Minsa. Estudios demuestran que Wolbachia puede mantenerse en las poblaciones de zancudos sin aplicaciones continuas, lo que la convierte en una solución sostenible, segura para los ecosistemas y de bajo costo, destinada a proteger a la comunidad frente al dengue, Zika, fiebre amarilla y chikungunya.

 

BASE CIENTIFICA

Diversos estudios internacionales respaldan esta estrategia, de acuerdo con la cartera. Un ensayo controlado aleatorio publicado en el New England Journal of Medicine en 2021 evidencia que en áreas intervenidas de Yogyakarta, Indonesia, la incidencia de dengue disminuyó en un 77% y las hospitalizaciones en un 86%. El experimento demostró que la eficacia fue similar para los cuatro serotipos del virus del dengue, incrementando el interés global en el uso de la Wolbachia para la salud pública. | 3 | 

 

 

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