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Introducción

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“How easy is to work over an undigested mass of data and emerge with a pattern, which at first glance, is so intricately put together that it is difficult to believe is nothing more that the product of man’s brain”

Martin Gardner

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La estadística cuenta con algunas técnicas que no requieren inferencia hacia alguna población; se trata de modelos matemáticos que tienen el objetivo de establecer combinaciones lineales entre las variables. Entre estas herramientas, se encuentran los análisis de componentes principales y de factores.

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Algunas de las preguntas que pueden formularse y de las herramientas que pueden emplearse para un estudio de investigación son las siguientes:

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  1. ¿Cómo se puede reducir la cantidad de variables que comparten aspectos en común? Si se tiene una cantidad muy grande de variables y se quiere determinar si existen factores latentes (o subyacentes) que las expliquen, la técnica de factores latentes exploratoria ayuda a clasificar las variables y reducir su cantidad.

  2. ¿Cómo se pueden agrupar variables que tengan cierta correlación? Por ejemplo, existen ciertos arreglos de laboratorio que pueden medir al mismo tiempo hasta 27 citocinas. Quizá el investigador esté interesado en agruparlas de alguna forma que tenga sentido biológico, aunque es posible que no se haya descrito. En este caso, tal vez haya un grupo de citocinas proinflamatorias, antiinflamatorias o que participen en ambos sentidos. Una vez más, la técnica de factores latentes de tipo exploratorio contribuye a agrupar las variables, de modo tal que se les puede dar un sentido biológico.

  3. ¿Es posible corroborar las dimensiones de un cuestionario o de las agrupaciones hipotéticas que ya se han hecho? Tal vez un cuestionario validado por otros investigadores incluya 36 preguntas agrupadas en ocho dimensiones. Se busca reproducir el hecho de que las 36 preguntas planteadas a los pacientes, se puedan agrupar en las ocho dimensiones descritas. Este es el caso del SF-36, un cuestionario con 36 preguntas que se agrupan en ocho dimensiones (funcionamiento físico, limitación por problemas físicos, dolor corporal, papel social, salud mental, limitación por problemas emocionales, vitalidad, percepción general de la salud) y que se supone que son ortogonales (carecen de correlación entre sí).

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También es posible que el investigador esté interesado en corroborar que una hipótesis sugiere correlaciones entre grupos de variables y que estos grupos no presenten correlaciones entre sí.

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En ambos ejemplos se necesita un análisis de factores de tipo confirmatorio.

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En este capítulo se revisa la utilidad de esta técnica matemática, las situaciones en que resulta aconsejable utilizarla o en aquellas que se debe considerar que es un método erróneo o no informativo.

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En el capítulo 35 se describen la preparación de los datos y el tratamiento de valores atípicos (outliers) para realizar un análisis estadístico multivariado.

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Análisis de componentes principales (ACP)

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Para realizar un análisis ...

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