2010
DOI: 10.15517/rmta.v17i2.2128
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Análisis de componentes principales y análisis de regresión para datos categóricos. Aplicación en la hipertensión arterial

Abstract: El presente trabajo aborda el tema relacionado con el procesamiento estadístico de variables categóricas. Se explican los fundamentos matemáticos del análisis de Componentes Principales y del an´alisis de Regresión para datos categóricos. La unión de estas técnicas puede utilizarse para resolver problemas de clasificación.Debido a que estos son métodos relativamente nuevos, se decide utilizar otra técnica más conocida (´arboles de clasificación siguiendo criterios chi cuadrado) para realizar comparaciones de s… Show more

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“…The multivariate analyses were performed in InfoStat (statistical software version 04-10-2015). Likewise, the Pearson correlation coefficient was used (Navarro-Céspedes et al 2010), considering the vectors' angles between variables (Balzarini et al 2015).…”
Section: Multivariate Analysismentioning
confidence: 99%
“…The multivariate analyses were performed in InfoStat (statistical software version 04-10-2015). Likewise, the Pearson correlation coefficient was used (Navarro-Céspedes et al 2010), considering the vectors' angles between variables (Balzarini et al 2015).…”
Section: Multivariate Analysismentioning
confidence: 99%
“…The PCAs calculated the linear combinations between the parameters that explained the greatest variation in the data. Thus, few linear combinations but greater in uence were su cient to understand the information contained in the data and its relationship with other variables (Céspedes et al 2010;Zeng et al 2013). Before the PCA, the normal distribution of the data was tested with the Shapiro-Wilk test (p ≤ 0.05), and homogeneity of variance was tested with Bartlett's test (p ≤ 0.05).…”
Section: Quality Index (Qi) Determinationmentioning
confidence: 99%
“…En este caso, el procedimiento se llevó a cabo sobre los niveles de acuerdo con las categorías de valor social (Tabla 1). Después del escalamiento, se aplicó la función "princals" del mismo paquete para generar un análisis de componentes principales categórico (ACPC), un método que reduce las dimensiones para que, al igual que un análisis de componentes principales, sea posible evidenciar la relación entre las variables originales (Navarro et al, 2010). Para este procedimiento en específico, se descartaron el valor de biodiversidad (Bio) y la alternativa económica relacionada con la disposición de refugio (Ecs), debido a la cantidad de datos perdidos.…”
Section: Análisis De Los Datosunclassified