Aplicación de las medidas de concordancia al análisis factorial de correspondencias
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1995Publicado en:
Ensayos : revista de la Escuela Universitaria de Formación del Profesorado de Albacete. 1995, n. 10 ; p. 209-220Resumen:
Se presentan varios criterios que permiten establecer la relación existente entre una población o un subconjunto de poblaciones afines y un subconjunto de caracteres propios de ellos. Se formulan tres problemas de optimización cuyas funciones y objetivos se basan en las medidas de concordancia kappa de Cohen, alpha de Aicken y los modelos log-lineales. La solución óptima de estos modelos permite estimar qué 'caracteres' en el Análisis Factorial de Correspondencias (ACF) son propios de una o varias 'poblaciones'. Esto complementa los objetivos básicos del Análisis Factorial de Correspondencias. Se concluye que el ACF es capaz de representar geométricamente las poblaciones y caracteres simultáneamente. Dicha representación permite identificar gráficamente ciertas asociaciones entre ambos conjuntos de categorías. Estas medidas tienen una distribución muestral conocida y ésta puede ser aplicada para determinar la significación y cuantificar la asociación establecida.
Se presentan varios criterios que permiten establecer la relación existente entre una población o un subconjunto de poblaciones afines y un subconjunto de caracteres propios de ellos. Se formulan tres problemas de optimización cuyas funciones y objetivos se basan en las medidas de concordancia kappa de Cohen, alpha de Aicken y los modelos log-lineales. La solución óptima de estos modelos permite estimar qué 'caracteres' en el Análisis Factorial de Correspondencias (ACF) son propios de una o varias 'poblaciones'. Esto complementa los objetivos básicos del Análisis Factorial de Correspondencias. Se concluye que el ACF es capaz de representar geométricamente las poblaciones y caracteres simultáneamente. Dicha representación permite identificar gráficamente ciertas asociaciones entre ambos conjuntos de categorías. Estas medidas tienen una distribución muestral conocida y ésta puede ser aplicada para determinar la significación y cuantificar la asociación establecida.
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