Unfolding para tablas de contingencia considerando clases latentes. Aplicación en el sector de residuos sólidos urbanos en Andalucía
- Aquino Llinares, Nieves
- Luis Parras Guijosa Zuzendaria
- Manuel Porras Sánchez Zuzendaria
Defentsa unibertsitatea: Universidad de Jaén
Fecha de defensa: 2011(e)ko azaroa-(a)k 30
- Antonio Pascual Acosta Presidentea
- Ana María Martínez Rodríguez Idazkaria
- Emilio Lozano Aguilera Kidea
- Josefa Linares Pérez Kidea
- Andrés González Carmona Kidea
Mota: Tesia
Laburpena
El MDS es una técnica de análisis multivariante que permite representar las proximidades entre un conjunto de datos (objetos o estímulos) como distancias en un espacio de baja dimensionalidad. Un caso particular es el unfolding, el cual a partir de una matriz de datos rectangular, de preferencias, en la que cada sujeto valora un estímulo, se genera un gráfico conjunto para los individuos y estímulos. Permite identificar dimensiones perceptuales que pueden afectar al comportamiento. Dado su potencial y su reducida difusión, al ser una técnica compleja, la investigación propone una revisión exhaustiva de las técnicas existentes y una aplicación práctica a través del programa PASW. En la aplicación práctica se estudian 18 items, valorados por trabajadores del sector de RSU, sobre aspectos del trabajo que pueden afectar a la salud, en función del puesto de la empresa, edad y nivel educativo. Su finalidad es proporcionar un mapa perceptual que indique los aspectos de mayor preocupación para cada grupo estudiado y analizar las posibles diferencias. Se pretende aportar un documento completo que permita a los investigadores conocer el modelo estadístico multivariante unfolding y sus potencialidades, además de hacer llegar a los diferentes agentes la información gráfica resultante del unfolding y las posibilidades en cuanto al conocimiento de las percepciones o similitudes que presentan dos conjuntos de datos frente a los resultados que realizan otras técnicas estadísticas multivariantes.