Unfolding para tablas de contingencia considerando clases latentes. Aplicación en el sector de residuos sólidos urbanos en Andalucía

• Autores: Nieves Aquino Llinares
• Directores de la Tesis: Luis Parras Guijosa (dir. tes.) , Manuel Porras Sánchez (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Jaén ( España ) en 2011
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Antonio Pascual Acosta (presid.) , Ana María Martínez Rodríguez (secret.) , Josefa Linares Pérez (voc.) , Andrés González Carmona (voc.) , Emilio Lozano Aguilera (voc.)
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• Resumen

  • 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.