- Problema
- Definición
- Como se
soluciona - Medidas de
asociación - Creación de un mapa
perceptual - Resolviéndolo con
XLSTAT
Se realizó un trabajo sobre
la calidad de
estudio de la escuela de post
grado de la universidad
Federico Villarreal. Estábamos relacionando dos variables:
Calidad de estudios con Calidad de docentes. Se
observo que el análisis unidimensional clásico, no
era suficiente para responder a esta interrogante.
Se tendría que acudir al análisis
Multidimensional para poder tener
una mejor visión.
De una de las técnicas
del análisis multidimensional, el análisis de
correspondencia simple, es parte de nuestra investigación.
El análisis multidimensional es un procedimiento que
permite al investigador determinar la imagen percibida
relativa de un conjunto de objetos.
El análisis de correspondencia simple de dos
variables cualitativas, es una técnica para representar
las categorías de las dos variables en un espacio de
pequeña dimensión que permita interpretar, por un
lado, las similitudes entre las categorías respecto a las
categorías de la otra y, por otro, las relaciones entre
las categorías de ambas variables.
En su forma básica, el análisis de
correspondencia examina las relaciones entre categorías de
datos en una
tabla de contingencia (tabulación cruzada de dos
variables).
Por ejemplo, supongamos que las cifras de ventas de los
productos A, B
y C se dividen en tres categorías de edades:
Jóvenes, Adultos y
Mayores.
La tabla cruzada nos da información, pero, nos no nos identifica
que patrón de ventas hay. Para contestar esto, debemos
hacer una representación grafica (también
llamado mapa perceptual) donde los grupos de edad se
localizarían mas cerca de productos con los cuales
están altamente asociados y mas lejos de grupos con
asociaciones mas bajas.
El análisis de correspondencia utiliza uno de los
conceptos estadísticos más básicos, la
chi-cuadrado:
Donde fo son las frecuencias observadas y
fe son las frecuencias esperadas
Donde chi-cuadrado es una medida estandarizada de las
frecuencias observadas con la frecuencia esperada de cada
celda.
Donde TF es total
fila, TC es total
columna
5. CREACION DEL MAPA
PERCEPTUAL
Esta técnica tiene seis pasos:
Primer paso: Objetivos del
análisis de correspondencia.
El análisis de correspondencia puede tener dos
objetivos básicos:
- Asociación entre categorías de columna
o fila - Asociación entre categorías de filas y
columnas
El análisis de correspondencia, utiliza
más el segundo objetivo.
Segundo paso: Diseño de la investigación
mediante análisis de correspondencia.
El análisis de correspondencia solo requiere una
tabla cruzada de entradas no negativas. Las filas y columnas no
tienen significado predefinido, pero en su ligar representan las
respuestas de una o más variables categóricas. Las
categorías para una fila o columna no tienen que ser
necesariamente una única variable sino que pueden
representar cualquier conjunto de relaciones.
Tercer paso: Supuestos del análisis de
correspondencias.
El análisis de correspondencia no requiere de
ningún tipo de supuestos básicos (al igual que
todas las técnicas de análisis multidimensional,
que tienen una relativa libertad a sus
supuestos básicos).
Cuarto paso: Obtención de resultados con
análisis de correspondencias y valoración del
ajuste conjunto.
Con una tabulación cruzada, las frecuencias para
cualquier combinación de filas y columnas de las
categorías están relacionadas con otras
combinaciones basadas en frecuencias marginales. Este
procedimiento proporciona una expectativa condicionada (un
valor
chi-cuadrado).
Una vez obtenido, estos valores de la
chi-cuadrado se estandarizan y se convierten en una distancia
métrica, y a continuación, en un proceso mucho
más parecido al análisis multidimensional, se
definen soluciones de
dimensiones reducidas.
Estos "factores" relacionan simultáneamente filas
y columnas en un único gráfico conjunto. El
resultado es una representación de categorías de
filas y/o columnas en el mismo gráfico.
Para suerte de nosotros, existen muchos programas
estadísticos que nos implican este paso, nosotros en este
trabajo utilizaremos el XLSTAT.
Quinto paso: Interpretación de los
resultados
Una vez que se ha establecido la dimensionalidad, el
investigador puede identificar una asociación de
categorías con otras categorías por su proximidad
después de hacer la normalización apropiada.
Sexto paso: Validación de los
resultados.
En este caso, se podría realizar un
análisis de sensibilidad de los resultados a la
adición o sustracción de un objeto, así como
la adición o la sustracción de un
atributo.
Como dijimos al principio, estamos evaluando la Calidad
de estudios percibidos por los alumnos de la escuela de post
grado de la universidad Federico Villarreal (esta escuela tiene
cerca de 5800 alumnos. En este estudio se encuestaron a 558
alumnos).
Con la otra variable que deseamos relacionar es con la
Calidad de docentes de la escuela de post grado percibida por los
alumnos.
Ambas variables (por cierto cualitativas) están
categorizadas en:
- Malo 2 Regular
- Bueno 4 Excelente
Ingresamos al XLSTAT que es un programa
estadístico que se incorpora al Excel
Nos sale el siguiente menú:
Inmediatamente seleccionamos la opción de Tabla
observaciones, porque tenemos los datos (si solo
tuviéramos la tabla de contingencias,
seleccionaríamos Tabla de contingencia). También
seleccionamos donde deseamos que el XLSTAT nos de los resultados
en nuestro caso en la casilla E3, también solicitamos las
tabla de continencias y gráficos avanzados y marcamos
OK.
A continuación surge el siguiente
menú:
Y marcamos lo que necesitamos y luego marcamos
OK.
Y surgen los resultados del XLSTAT:
En esta primera parte, confirmamos que la calidad de
estudios y la calidad de docentes están relacionadas
(observe usted, como el XLSTAT nos dice su
conclusión).
Ahora comienzan los reportes del análisis de
correspondencia:
Observamos que el análisis es en dos dimensiones
(F1 y F2), tomando en cuenta las dos dimensiones, logramos una
explicación al 100%.
Observemos los dos siguientes cuadros: distancias
puntos-filas, el factor que tiene mayor peso es: Calidad estudios
2 (regular); y en el cuadro distancias puntos-columnas, el factor
que tiene mayor peso es: Calidad docentes 2 (regular).
Y si además observamos en nuestro grafico, que
existen dos grupos similares: calidad de estudios y docentes 3 y
calidad de estudios y docentes 2.
El factor que hace que la percepción
de la calidad de estudios por parte de los alumnos de la escuela
de post grado de la universidad Federico Villarreal sea regular
(2), es que la calidad percibida por los alumnos de los docentes,
es regular (2).
JOSÉ LEVANO M.
Alumno de la maestría de Salud Reproductiva de la
Universidad Federico Villarreal.