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Questions and Answers
¿Qué se busca principalmente en el análisis multivariante de datos antropomórficos?
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¿Qué se observa en las correlaciones de las variables en la tabla presentada?
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¿Cuál es una de las razones para realizar un análisis de componentes principales?
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Cuando se recogen datos de indicadores sociodemográficos, ¿qué se puede construir para analizar la información?
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¿Qué es el ACP en relación con las variables originales?
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¿Qué tipo de escalas son necesarias para aplicar el método ACP?
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¿Cómo se denominan las variables resultantes en el espacio reducido de ACP?
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¿Qué impacto tiene la estructura de dependencia entre las variables originales en el ACP?
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¿Cómo se define el 'espacio original' en el contexto del ACP?
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¿Cuál de las siguientes variables tiene la correlación más fuerte con la mortalidad infantil?
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¿Cómo se relaciona la tasa de natalidad con el número promedio de hijos?
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¿Cuál es la correlación entre la tasa de mortalidad y la esperanza de vida femenina?
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¿Cuál de las siguientes variables tiene la correlación más débil con la tasa de mortalidad?
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¿Qué variable tiene la correlación más fuerte con el Log(10) de PIB_CAP?
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¿Qué implica una correlación negativa aproximada de -0.901 entre alfabetización y mortalidad infantil?
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¿Qué relación se establece entre la tasa de natalidad y la mortalidad infantil según la matriz de correlaciones?
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¿Cuál es la correlación entre el número promedio de hijos y la tasa de mortalidad?
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¿Qué se entiende por fenómeno demográfico?
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¿Qué se implica al mencionar que no hay definiciones operativas precisas para ciertos conceptos en ciencias sociales?
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¿Cuál es la relación entre la cantidad de variables y la complejidad del fenómeno estudiado?
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¿Qué caracteriza a la información redundante en el contexto de los indicadores?
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El objetivo de las técnicas de análisis de la interdependencia es principalmente:
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La afirmación más acertada sobre los indicadores relacionados con fenómenos sociales es:
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¿Qué significa tener muchos indicadores sobre un fenómeno según el contenido?
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¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor un indicador en ciencias sociales?
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¿Cuál es el principal objetivo del Análisis en Componentes Principales (ACP)?
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¿Qué caracteriza a las variables utilizadas en el ACP?
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¿Qué significa que las variables tengan alta correlación en el contexto del ACP?
¿Qué significa que las variables tengan alta correlación en el contexto del ACP?
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¿Qué se logra construir en el ACP a partir de variables originales?
¿Qué se logra construir en el ACP a partir de variables originales?
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¿Por qué se considera al ACP útil antes de aplicar otras técnicas estadísticas?
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¿Qué se pierde en el proceso de reducción de dimensión mediante ACP?
¿Qué se pierde en el proceso de reducción de dimensión mediante ACP?
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¿Qué tipo de técnica se considera el ACP en términos de análisis?
¿Qué tipo de técnica se considera el ACP en términos de análisis?
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En el contexto del ACP, ¿qué es sinónimo de información?
En el contexto del ACP, ¿qué es sinónimo de información?
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Study Notes
Bloque 6: Interdependencia
- Motivación: Análisis de datos multivariante para explicar variables a partir de otras. A veces, el objetivo no es explicar una variable específica, sino comprender el fenómeno en su totalidad.
Análisis de Componentes Principales (ACP): Método
- Información Redundante: Las variables a menudo contienen información redundante.
- Alta Correlación: Alta correlación entre variables implica que explican lo mismo. Una técnica como ACP puede reducir el número de variables.
- Reducción de Dimensiones: ACP disminuye el número de variables, minimizando la pérdida de información.
- Componentes: Nuevas variables, no correlacionadas entre sí, que representan la mayor parte de la información original de las variables originales.
-
Componentes ACP (Etapas):
- Extracción de componentes
- Retención de componentes
- Rotación de componentes
- Interpretación de las componentes
- Generar el nuevo conjunto de datos
- Información = Varianza: En estadística, la información es equivalente a la varianza. Sin varianza, no hay información.
- Información Compartida: Variables con información redundante comparten varianza.
ACP: Método (Valores propios, matrices de puntuaciones factoriales y de saturaciones)
- Valores propios: Proporcionan el porcentaje de variabilidad que cada componente retiene de las variables originales.
- Matriz de puntuaciones factoriales: Combina linealmente las variables originales para formar cada componente (estandarizadas).
- Matriz de saturaciones: Muestra la combinación lineal de las componentes que recupera cada variable original.
Retención de las Componentes
- Criterio de Kaiser: Se retienen las componentes con valores propios mayores a 1.
- Porcentaje de Varianza Total: Fijar un porcentaje (ej. 70%) no es un buen criterio, ya que depende de la multicolinealidad existente.
- Criterio del Codo: Se identifica el punto donde la pendiente del gráfico de sedimentación comienza a aplanarse.
- Comunidades: Es el % de varianza de cada variable original retenida por las componentes. Un valor cercano a 1 indica que se explica la variable original bien a través de las componentes.
Interpretación - Rotación
- Rotación Varimax: Hace las cargas (loadings) en la matriz de saturaciones más extremas, hacia 1 o 0, para una interpretación más fácil. La varianza total retenida por las componentes no cambia.
- Componentes Rotadas: La interpretación de las componentes se realiza a partir de la matriz de saturaciones rotadas.
- Gráficos: Gráficos de loading plots y score plots para representar variables y observaciones en el espacio de las componentes.
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Description
En este cuestionario exploraremos el tema de la interdependencia mediante el análisis de componentes principales (ACP). Aprenderás cómo reducir la dimensionalidad de los datos manteniendo la información crítica y comprenderás las etapas del proceso del ACP.
