Contribuciones al análisis de modelos para variables cualitativas que contemplan variable respuesta

  1. Salvo Garrido, Sonia
Dirigida por:
  1. Purificación Galindo-Villardón Directora
  2. Javier Martín Valejo Director/a

Universidad de defensa: Universidad de Salamanca

Fecha de defensa: 24 de mayo de 2002

Tribunal:
  1. José Luis Vicente Villardón Presidente
  2. María José Fernández Gómez Secretaria
  3. Miguel Ángel Fajardo Caldera Vocal
  4. Luis Cid Serrano Vocal
  5. María Lina Vicente Hernanz Vocal
Departamento:
  1. ESTADÍSTICA

Tipo: Tesis

Teseo: 88830 DIALNET

Resumen

La bibliografía espacializada para el Análisis de Tablas de Contingencias de tres vías con variables Asimétricas, mediante Análisis de Correspondencias No Simétrico (ACNS), utiliza el índice de predictividad múltiple y la descomposición en valores singulares (DVS) clásica, reduciendo las tablas de tres vías a tablas bifactoriales, En esta investigación se utiliza el enfoque de la escuela italiana para el ACNS y una generalización del índice de predictividad, que considera la estructura de las tres vías y una generalización de la DVS propuesta inicialmente por Tucker (1966), el modelo Tuckals3 propuesto pro Kroonenberg (1989). Para seleccionar el número de dimensiones latentes necesarias para poder realizar un ACNS de Tres Vías (ACNSTV), se utiliza el criterio de Timmerman y Kiers, interpretando la matriz que recoge las interacciones entre las dimensiones latentes de los tres modos, podemos determinar el poder predictivo de cada categoría de las variables explicativas, tanto si se trata de un poder predictivo positivo como si es un poder predictivo negativo. Para las representaciones gráficas se utiliza el Biplot Interactivo, propuesto por Carlier y Kroonenberg (1988), de la matriz de residuales, lo que nos permite representar, mediante marcadores, las categorías de la variable respuesta y las categorías de las variables predictoras y visualizar las categorías de la variable respuesta mejor predichas y las categorías de las variables explicativas con mayor poder predictivo. Realizando las proyecciones de las categorías de la variable respuesta sobre los vectores que determinan las respectivas combinaciones de la categorías de las variables explicativas, obtenemos la representación gráfica del grado de asociación entre las variables predictoras y la respuesta. Para realizar una mejor interpretación del biplot interactivo, hemos definido cada una de las contribuciones a los ejes factoriales y sus respec