Hi! Thank you for your question about estimating the Population Stability Index (PSI) for numeric variables. You are correct that the PSI formula is the same, but the approach can differ slightly between continuous and discrete variables.   For continuous variables, you typically need to bin the data, meaning you group the continuous values into intervals or "bins". This helps in comparing distributions between two periods or datasets effectively. For discrete or categorical variables, the values are already in distinct categories, so the PSI calculation can be applied directly to these categories without binning.   The reason for using different approaches lies in the nature of the data. Continuous variables require transformation to compare distributions appropriately, while categorical variables are already formatted for direct comparison. If you want to dive deeper into this topic and see worked examples for both numeric and categorical variables in SAS, I invite you to read my article titled "Implementación en SAS del Population Stability Index (PSI)" on my website SAS desde Cero. The article provides a step-by-step guide on how to calculate PSI for both types of variables using SAS.   You can read the full article here: https://www.sasdesdecero.com/implementacion-en-sas-del-population-stability-index/   Please note that the article is in Spanish.   I hope you find this information helpful. Good luck with your analysis!   Best regards, Jorge Carballo ... View more

¡Hola! Gracias por compartir tu análisis y tus preguntas sobre la prueba de homogeneidad de varianzas y el test de Welch en ANOVA. Basándome en los resultados que has mostrado, parece que has hecho un buen trabajo al verificar la homogeneidad de las varianzas con la prueba de Levene y luego proceder al test de Welch debido a las diferencias significativas entre las medias de los grupos. El siguiente paso después de obtener los resultados del test de Welch sería reportar esos resultados en lugar de los de la ANOVA estándar, ya que el test de Welch es más apropiado cuando las varianzas no son homogéneas. Específicamente, debes destacar el valor F y el valor p del test de Welch, ya que estos son los indicadores de si existen diferencias significativas entre los grupos. Además, si te interesa profundizar en cómo implementar y interpretar la T de Welch en SAS, te invito a leer mi artículo titulado "Implementación en SAS de la T de Welch" en mi página web SAS desde Cero. En este artículo, explico detalladamente cómo llevar a cabo este análisis en SAS y cómo interpretar los resultados. Espero que encuentres útil esta información para tu análisis.   Puedes leer el artículo completo aquí: https://www.sasdesdecero.com/implementacion-en-sas-de-la-t-de-welch/   ¡Espero que esto te ayude y mucho éxito con tu análisis! Saludos, Jorge Carballo ... View more