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Análisis de correspondencia simple




Enviado por erikahan



    1. Definición
    2. Como se realiza el
      análisis de correspondencia
    3. Utilidad del análisis
      de correspondencia
    4. Aplicación
      práctica del análisis de correspondencia con el
      SPSS
    5. Conclusiones

    DEFINICION

    El análisis de correspondencia simple es una
    técnica para analizar la homogeneidad entre las
    categorías de cada uno de las dos variables
    respecto a las categorías de la otra. Las dos variables
    deben ser cualitativas.

    COMO SE
    REALIZA EN ANALISIS DE CORRESPONDENCIA SIMPLE

    En principio, las debemos hacer una tabla de
    contingencia (ó tabla cruzada) con las dos variables
    cualitativas (estás están clasificadas en
    factores).

    Debemos luego calcular una medida de
    homogenización, en estadística se utiliza
    chi-cuadrado, que no es otra cosa que la diferencia
    elevada al cuadrado de la frecuencia observada menos la
    frecuencia esperada dividida sobre el total de datos
    observados.

    Ahora toca la parte más importante, definir el
    número de dimensiones a utilizar. Como estamos estudiando
    el análisis de correspondencia simple, el numero de
    dimensiones es dos (k = 2).

    Como estamos trabajando con una tabla cruzada, cada fila
    puede ser considerada como un punto dotado de masa, en un espacio
    de f dimensiones. De igual manera, cada columna puede ser
    considerada como un punto dotado de masa, en un espacio de c
    dimensiones. Con esto obtendremos un nuevo espacio conformado por
    C dimensiones:

    C = min (f,c) – 1

    Teniendo en cuenta que cada punto tiene un peso o
    ponderación igual a su masa, un estadístico
    adecuado para medir la dispersión de la nube de puntos
    será la inercia. La inercia es el promedio de las
    distancias de los distintos puntos a su centro de gravedad,
    estando cada distancia ponderada por la masa del punto
    correspondiente. La inercia total será la misma tanto si
    la nube de puntos corresponde a la representación de la
    filas como si corresponde a las columnas.

    Luego obtenemos los cuadros de pesos, distancia al
    origen e inercia de los puntos-filas y de los
    puntos-columnas.

    En estos cuadros identificamos que factores son los
    más determinantes.

    UTILIDAD DEL
    ANALISIS DE CORRESPONDENCIAS

    Como lo decimos en la definición: el
    análisis de correspondencia es una técnica para
    analizar la homogeneidad entre las categorías de cada una
    de las variables.

    Con la prueba de chi-cuadrado de independencia,
    se podía ver si dos variables eran independientes o no,
    hasta se podría saber el grado de dependencia de las
    mismas. Pero, dichas medidas no permitían detectar en que
    consistían las similitudes entre las categorías de
    cualquiera de las dos variables o la dependencia entre
    ellas.

    El análisis de correspondencia, si me permite
    identificar esta similitud.

    APLICACIÓN
    PRÁCTICA DEL ANALISIS DE CORRESPONDENCIA CON EL
    SPSS

    Tenemos la información de 04 hospitales sobre los
    servicios
    ofrecidos, sexo del
    paciente y percepción
    de la calidad de los
    servicios prestados (es el archivo
    Hospital.sav que el Dr. Córdova dio en clase).

    En esta información llama la atención dos variables, que la consideramos
    importante para medir el nivel de satisfacción del
    servicio
    recibido:

    Trato à Nivel de satisfacción por el
    trato recibido, y

    Cuidado à Nivel de satisfacción por el
    cuidado medico.

    Procederemos a utilizar el SPSS:

    Definimos que variable corresponde a filas y cual a
    columnas (es indiferente quien va a quien). En cada caso tenemos
    que definir el rango, es decir el valor
    mínimo y el máximo, en nuestro caso las dos
    variables tienen 6 rangos (vea en la definición de las
    variables en el SPSS).

    Mostramos a continuación los cuadros del
    SPSS:

    La tabla de contingencias de las dos
    variables

    El cuadro resumen en donde se muestra las
    dimensiones, la inercia, la prueba chi-cuadrado y p-valor de la
    prueba chi-cuadrado. Se comprueba que las variables son
    dependientes. Ya que el p-valor de la prueba chi-cuadrado es
    0.035 y es menor que 0.05 (valor de a ).

    Veamos ahora el cuadro puntos-filas: se observa que el
    factor más predominante es el Satisfactorio (masa
    0.440)

    Veamos ahora el cuadro puntos-columnas: se observa que
    el factor más predominante es el Satisfactorio (masa
    0.440)

    Veamos ahora el grafico respectivo: No se observa que
    algunas similitud alguna entre los diferentes
    factores.

    Si observamos la tabla de contingencia, veremos que en
    le rango 6 (NS/NC) prácticamente, su aporte es nulo.
    Entonces eliminamos este rango del análisis.

    Veremos como queda ahora:

    Veamos ahora los cuadros del SPSS

    Se sigue comprobando en el cuadro resumen que las
    variables son dependientes. Ya que el p-valor de la prueba
    chi-cuadrado es 0.003 y es menor que 0.05 (valor de
    a ).

    Y por ultimo al evaluar el grafico del análisis
    de correspondencia, observamos que si existe similitud entre el
    nivel de satisfacción por el trato recibido y por la
    atención del medico en factor: Satisfecho (4)

    CONCLUSION

    El análisis de correspondencia me permitió
    identificar que el nivel del trato medico influye muy
    directamente en el nivel de satisfacción por el trato
    recibido en el hospital. En este sentido, se recomienda un
    programa de
    capacitación y sensibilización al
    cuerpo medico de los centros hospitalarios para seguir mejorando
    en este aspecto y lograr un mayor porcentaje a nivel Muy
    Satisfactorio.

    Erika Hancco Rimache

    Alumna de la Maestría de Salud Reproductiva de la
    Universidad
    Federico Villarreal

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