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El espacio está destinado a aquellos que están interesados en la metodología de la investigación social y sus aplicaciones, especialmente profesionales, estudiantes e instituciones que requieren apoyo en estas áreas. También pretende enriquecer la comunicación con alumnos, tesistas y colegas. Sean bienvenidos a establecer contacto conmigo para hacer críticas, sugerencias y compartir ideas o pensamientos.

Pablo Cáceres Serrano

Algunos congresos cualitativos

Nuevas fechas de congresos y conferencias sobre investigación cualitativa a realizarse en el mundo durante el año 2012. […]

Variables independientes ¿o factores?, variables dependientes ¿o criterios?

Aunque lo diga en una entrada poco trabajada y poco ilustrada, ya lo mejoraré posteriormente, pero me pica el bicho por señalarlo, aunque sea sólo de pasada. La conceptualización de variable independiente y dependiente es propia y privativa de los diseños experimentales, sólo en este contexto tiene sentido hablar así de la variable que […]

Tests de normalidad sobre variables dependientes.

Una de las particularidades de realizar análisis paramétricos en donde se deben cumplir supuestos, consiste en la evaluación del comportamiento aproximadamente normal de las variables dependientes. Quienes ejecuten las acciones que están usualmente asociadas a la evaluación de este supuesto lo sabrán desde hace mucho: lo raro es que la variable ajuste al supuesto de normalidad.

De casualidad me he topado con el tema en R-Bloggers y lo dicho allí me produjo cierto alivio de culpa. En particular porque en muchas ocasiones y a pesar de mis intentos por hacer cambios, he debido trabajar con variables que de acuerdo a los tests estadísticos disponibles para ello, no ajustaban a la Normal. ¡Qué terror! ¿Y si alguien, con un celo de rigor elevado, criticara el haber trabajado con variables no normales y los resultados que se deriven de ello?. Bueno, relajo estimados. No es tan terrible y al parecer en la comunidad analítica hay ahora cierto grado de aceptación que esto puede ocurrir y que además, las pruebas estadísticas para detectar desvíos de la normalidad son todo menos confiables.

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La función reshape en el programa R

Antes que se me olvidé, como muchas cosas que he aprendido y que al final termino dejando en el tintero. La función reshape() puede  ser hallada en el paquete del mismo nombre: “reshape”. Su uso tiene relación con la entrada inmediatamente anterior referida al Análisis de Varianza Mixto. La función es útil cuando se desea aplicar análisis a diseños de medidas repetidas.

En efecto, en cualquier análisis, la estructura usual de ingreso de los datos es como se ve a continuación:

sujetos cond1ev1p5 cond1ev2p5 cond2ev1p5 cond2ev2p5
1 19.3 18.3 20.5 20.3
2 16.8 17.0 17.8 18.0
3 21.0 18.3 22.0 21.8
4 19.5 16.0 22.3 22.0
5 19.0 18.0 20.0 19.5
6 16.8 17.8 19.5 18.8
7 20.0 19.0 24.8 24.8
8 21.3 19.0 21.3 21.8

Figura 1. Datos para medidas repetidas.

Es decir, para cada sujeto una fila y cada tratamiento o intervención en columnas, con los resultados de dicha intervención (los valores adoptados por la variable dependiente o medidas repetidas para cada sujeto en fila) en columnas.

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Software para métodos mixtos

En realidad no existen programas específicos. No obstante, con R -como siempre- se pueden hacer muchas cosas. En particular si se utiliza el paquete tm (Text Mining) que facilita la cuantificación de textos. De hecho, se me ocurre que es el único paquete accesible de los pocos programas que hay dedicados a estadística textual. Por cierto, hay muchos procedimientos que no lleva cabo, como Análisis de Correspondencias Múltiples, Análisis Canónico de Correspondencias, Análisis de Conglomerados, etc. Pero eso no importa, porque hace lo más importante: construye las matrices textos*palabras o respuestas*palabras, que son la base para realizar estos análisis. Con esa funcionalidad para mi ya es suficiente.

El problema sin embargo, es que si bien la estadística textual parece estar a medio camino entre lo cuantitativo y lo cualitativo, lo cierto es que sigue siendo un análisis muy cuanti. Los métodos mixtos en verdad tratan con datos auténticamente cuanti y auténticamente cuali, la convergencia no la hace un programa de análisis, la convergencia es construida por el investigador.

Desde esta perspectiva, R y el paquete tm ofrecen una aproximación, pero no la única, para desarrollar este tipo de análisis.

Otra aproximación proviene de lo cualitativo. Necesitaba un paquete de análisis que supliera las mismas capacidades que toda la vida se han necesitado en investigación cualitativa, lo que significa que sea un programa que soporte la estructura de trabajo del análisis de contenido cualitativo o bien de Teoría Fundamentada.

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Construyendo nuevos objetos en R: cbind o objeto[condición]

La verdad es una nota ñoña sólo para mi, aunque apelo a cualquiera que sepa algo de esto a que comente el tema en particular.

En el entorno de programa R  (www.r-project.org), cuando se desea crear un nuevo objeto con base en un data.frame, por ejemplo, para dejar sólo columnas de variables cuantitativas, puedo usar dos procedimientos: cbind (ligar columnas) o bien segregar las columnas a través de la selección de un rango de columnas. En código, esto sería:

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