Hola, buenos días a todos y a todas.
Estamos encantados de contar hoy con Néstor Sánchez Martínez
para impartir el curso de modelos de clases y perfiles latentes.
Por dos motivos.
El primer motivo es que para nuestro máster
es un curso muy relevante.
En nuestro máster, como sabéis,
hay muchísimas asignaturas de análisis en relación
a las variables
y digamos que tener una percepción de análisis en relación a la persona
resulta un complemento muy útil para vuestra formación.
Y luego el segundo motivo es que, por lo que conocemos a Néstor,
sabemos que es un ponente excelente.
Así que os animo a todos y a todas
a que intervengáis todo lo que queráis,
podéis interrumpir directamente, estará Belén pendiente del micrófono
por si hay dudas.
Y ya sabéis que es un curso además que se va a hacer con software,
entonces hay tiempo.
O sea, que podéis interrumpir si veis
que no os funciona algún script de R,
si veis que necesitáis más tiempo para cargar los programas.
Vamos a poder aprovechar y disfrutar del curso todos.
Y ya con esto voy a pasar la palabra a Néstor.
Os dejo en buenas manos.
Gracias.
Bueno, muchas gracias.
Nada, me presento.
Soy el doctor Néstor Sánchez.
Soy profesor ayudante doctor en la Universidad Internacional de Cataluña
.
Y bueno, tengo el honor de estar aquí.
Primero de todo, agradecer la invitación
a impartir el curso y demás.
Intentaré estar a la altura de esta gran exposición que me han puesto.
Y nada, como ya os han dicho, voy a compaginar unas presentaciones
que tengo, bueno, la presentación que tengo en PowerPoint
con el uso de tanto R como Jamovi, ¿vale?
Así la idea
es que independientemente del nivel que se sepa de programación
o de familiarización con diferentes programas estadísticos,
se pueda más o menos hacer lo que se intenta enseñar
en este curso, ¿vale?
Nuevamente, cualquier duda, cualquier pregunta,
ya sea de las presentaciones
o ya sea de cuando estemos en los programas estadísticos,
simplemente lo decís y lo intentamos resolver
en el momento, lo hablamos o lo que sea.
Tenemos tiempo y específicamente hemos extendido un poco
el tiempo precisamente para poder soslayar todos estos temas
porque entendemos que es un tema complejo.
Además de esto, como ya sabéis, es hoy y mañana la ponencia,
así que si durante el día de hoy surge alguna duda que sale más tarde
o si tenéis alguna duda posteriormente cuando estéis
revisando los scripts y queréis comentarlo el día de mañana,
también hay tiempo y se puede hacer.
Bueno, dicho esto, voy a compartir la presentación.
Vale, bueno, el curso se llama Introducción,
Análisis de Clases y Perfiles Latentes,
Aplicación Práctica con R-Store y Jamovi,
como he dicho, lo primero que hagamos en R
lo haremos exactamente en Jamovi
y comentaremos un poco también cuándo utilizar R,
cuándo utilizar Jamovi, qué te da uno,
qué te da otro, ¿vale?
Y así pues cada uno, dependiendo de la intención que tenga
y de los objetivos que tenga, podrá saber,
pues espero que pueda saber qué programa le es más útil
en este caso.
He distribuido el curso en cuatro bloques,
como veis aquí.
El primer bloque son fundamentos teóricos.
¿Se me oye mejor ahora?
El primer curso, el primer bloque son fundamentos teóricos.
Esto es la parte un poco más densa donde vamos a ver desde el punto
más básico la introducción a lo que son las clases latentes
y los perfiles latentes que los caracterizan.
Pasando por un poco la notación matemática
que tenemos que saber sin entrar en muchísima profundidad
pero ahí estarán de una manera más sencilla
o más compleja dependiendo del interés de cada uno.
Y luego haremos un mini ejemplo bastante sencillo para introducir
los late en clase análisis.
En el segundo bloque ya haremos propiamente
con una base de datos simulada que ya os hemos compartido
y que explicaré más adelante cuando llegue,
un análisis de clases latentes más en profundidad,
viendo un poco las cosas que nos podemos ir encontrando,
los aspectos que tenemos que tener en cuenta.
Y aquí es donde creo
que probablemente puedan surgir más dudas en relación al análisis.
El tercer bloque, la idea es hacer un lente profano de análisis
más centrado en el otro tipo, en el de perfiles latentes,
que ya explicaremos ahora en el primer bloque
cuáles son las diferencias de uno y otro.
Y por último, una metodología de three steps sobre las soluciones
que hayamos hecho anteriormente en el Entity Profile Analysis.
Ya entraremos un poco más en profundidad en qué es esto.
Básicamente, la idea de hoy, más o menos,
es hacer los dos primeros bloques y mañana los dos segundos.
Empecemos con el primer bloque, Fundamentos Teóricos,
donde la idea, como decía,
es introducir los conceptos de variables latentes
y modelos de mezcla, diferenciar entre las dos metodologías que vamos
a utilizar, que es el latent class y el latent profile analysis,
comprender los supuestos del modelo, ¿vale?
Aquí os especifico concretamente la más importante,
que es la independencia condicional, pero hay otros, ¿no?
Esto quiero hacer especial relevancia, ¿no?
Pero entraremos, pero al igual que todos los modelos,
preguntan si queda grabada y colgada en el canal de la UNED.
En principio sí, ¿no?
Vale.
Igual que todos los modelos, esto que hace una pequeña incisión,
no solo en esta clase,
los latent class analysis, el temporal analysis,
todo tipo de modelos debemos verificar
que los estamos utilizando correctamente.
Esto es fundamental.
¿Por qué?
Porque obviamente todos los análisis,
hoy en día los hacemos con programas estadísticos
y estos generalmente, a no ser que haya algo catastrófico,
nos van a dar un resultado.
De nosotros depende,
como ya iremos viendo en estos casos cómo se hace,
el verificar que de verdad este es el modelo que debemos utilizar
y que cumple los requisitos que necesitamos.
Porque si no,
podemos estar interpretando algo que no sea correcto.
Parece algo a veces es un poco como algo abstracto
y algo bastante obvio, pero creedme que no es algo que se haga siempre
o por decirlo de manera habitual.
Y por último, explicar los criterios de selección
del número de clases, que es uno de los puntos más importantes.
Vamos a empezar, primero de todo,
explicando lo que es una variable latente.
Una variable latente es una característica
no observada directamente.
Pero que se puede inferir a partir de los patrones
en múltiples variables observadas.
A partir de ahora me voy a referir a ellos también muchas veces
como indicadores.
La idea es que los análisis que vamos a hacer,
los latent class analysis, esta variable latente
representa pertenencia a una clase o a un subgrupo.
Y la idea principal
es que este no es observado directamente.
Principalmente vamos a tener dos tipos de análisis, ¿vale?
El latent class analysis, análisis de clases latentes,
donde la idea es que la variable latente, ¿vale?
Es categórica, ¿vale?
O sea, una variable latente
medida a través de variables o indicadores categóricos, ¿vale?
Y luego el otro tipo de análisis,
el latent profile analysis, la idea es que es la misma metodología
pero utilizada con variables no categóricas,
con variables continuas.
También hay un tipo de modelos que combina ambas.
Un modelo de mezclas, latent class,
con ambos tipos de indicadores.
En estos no vamos a entrar en este curso
porque es un poco más avanzado, pero la idea detrás de estos
es la misma que con los que vamos a enseñar ahora, ¿vale?
Ya sea con el latent class, que es el primero que vamos a hacer
y es generalmente el principal.
Y veréis que el end profile
se parece muchísimo con simplemente las pequeñas características
que tiene el utilizar variables continuas en lugar de categóricas.
Y si hiciéramos una mixtura,
tendríamos la combinación de las dos, ¿vale?
¿Qué es importante?
Que tiene desde el principio
que el análisis de clases latentes es un modelo de mezcla, ¿vale?
Y un poco la idea intuitiva para entender esto es que,
si nosotros estamos observando un conjunto de personas,
una población, la idea es que los patrones que son similares.
De respuesta, por ejemplo, si estamos haciendo un cuestionario
y tenemos diferentes ítems, los patrones similares de respuesta
a estos ítems van a pertenecer a una misma clase.
Entonces, aquí simplemente os hago un cuadro resumen
de las dos que hemos estado hablando.
Hago bastante incisión en el hecho
de que, por un lado están las variables que observamos,
las variables observadas, donde tenemos mediciones directas,
como podría ser, por ejemplo, una variable que podría
ser ansiedad.
Debemos categorizarla con si no.
De este tipo podríamos tener por ejemplo escalas nominales,
ordinales o incluso variables continuas
como hemos dicho.
Y la manera de obtenerlas sería, como decíamos,
una encuesta, una prueba médica,
como sea.
Esto es importante remarcarlo, que lo que vamos a hacer ahora son,
las variables latentes son no observadas,
porque a la hora de las, digamos, yo qué sé, pensando en un paper,
o en una ponencia, o en una discusión que tengamos,
hay que tener siempre en cuenta que estas son
mediciones que se infieren de las sí observadas,
pero que esto realmente no lo hemos observado.
Por ejemplo, he estado hablando de ansiedad chino,
una variable latente podría ser la clase de salud mental.
Si hacemos un let en clase análisis,
obtendríamos, por ejemplo, las categorías no observadas,
que podrían ser diferentes tipos de salud mental.
Y esto, la gran diferencia, como decía,
es que se obtiene a partir de un modelo estadístico.
Y como no quiero dejar de recalcar, todo modelo estadístico
tiene sus limitaciones y sus maneras de interpretar,
que también haremos incisión en esto.
Entonces, en relación a lo que os habían comentado
de por qué parece ser interesante este curso en función
que tiene distinto de lo que os van enseñando generalmente,
es que, digamos que, enfocándonos, por ejemplo,
en salud o en psicología, ¿no?
Es habitual distinguir entre dos grandes tipos
de enfoques analíticos, ¿no?
Que es lo que estaban comentando.
El centrado en las variables, ¿no?
Que es el que se suele enseñar más
y el que parece que hacéis más aquí, ¿no?
Donde se enfoca en la, digamos, como serían estos que tenéis aquí
a la derecha, ¿vale?
Se focaliza en la relación entre variables medidas
en toda la muestra.
Podría ser, por ejemplo, la regresión lineal
o un análisis factorial, un poquito más complejo.
Lo importante es que aquí, por ejemplo,
se asume homogeneidad de efectos en toda la población.
¿Vale?
En cambio, en el tipo de análisis
que vamos a hacer hoy, que es el centrado en las personas,
la idea es que se enfoque en identificar subgrupos,
subgrupos latentes de individuos que presentan
patrones similares de respuesta.
Este tipo de análisis, como os digo,
puede ser el ETEN-CAS análisis o el ETEN-PROFAN análisis.
Y, a diferencia de en el otro caso, aquí se reconoce la heterogeneidad
y se busca clasificarlas a las personas en función de esta.
Aquí, obviamente,
como todo lo didáctico, los gráficos son extremadamente claros.
Aquí se ve una separación perfecta.
Luego, en la realidad, ya veremos que esto nunca acaba de ser así.
La idea es esta,
que quede claro.
En el análisis centrado en variables buscamos relaciones entre ítems
o factores comunes que se tengan.
Y en el análisis centrado en la persona,
el foco de nuestro análisis es el perfil del individuo.
Cómo combinar todas sus respuestas para formar diferentes tipos.
¿Cuándo utilizar uno y cuándo utilizar el otro?
Bueno, los digamos que centrados en variables,
ya os los han dado y entiendo que más o menos los entendéis.
Los centrados en las personas, como el item class analysis,
por ejemplo, funcionan muy bien cuando la idea es
segmentar una población, ¿vale?
Por ejemplo, buscar patrones de síntomas o conductas.
Cada uno luego pondrá algunos ejemplos,
sobre todo en los campos que yo más he trabajado, que es en salud,
epidemiología y en psicología.
Pero este tipo de análisis se usa, por ejemplo,
muchísimo en empresas, por ejemplo, en marketing,
para cementar tipos de clientes, para.
Hacer diferentes campañas o saber en qué focalizar los esfuerzos
para fidelizar tipos de clientes
o para saber cómo no perder a unos clientes
o cómo hacerlos pasar de una categoría de gasto a otra.
Nosotros vamos a estar más centrados
en la parte más médica y psicológica,
no tanto enfocada en el dinero, por decirlo de alguna manera.
Pero el análisis es el mismo.
Lo único que cambia es el tipo de datos que estamos haciendo.
Aquí os pongo algunos ejemplos, lo que decía en salud pública
y en psicología.
En salud pública el enfoque centrado en las personas
permite detectar perfiles de riesgo combinados,
que es lo que estábamos haciendo,
consumo de tabaco, alcohol, inactividad física,
estas características que nosotros sabemos que, por el conocimiento
que tenemos.
Que van de la mano, que ocurren, que se llama, ¿no?
Y entonces la idea es que vistos por separado el efecto
se puede diluir, ¿vale?
Y la idea es poder separarlos en función de estos, ¿vale?
¿Qué aporta, por ejemplo, ese tipo de análisis,
no?
Detectar estos perfiles, ¿no?
Por ejemplo, perfiles de bajo riesgo,
de consumo de alcohol y tabaco siguiendo un poco el ejemplo
que tengo aquí que puedes tener otro en el que además tenga inactividad
puedes tener otro en el que todo esto le sume un malestar mental
¿vale?
Entonces, la utilidad principal es lo que os digo, segmentar.
Esto como lo podemos enfocar luego, por ejemplo,
pues esto que estamos hablando en psicología,
tanto clínica, ¿no?
, o en salud pública,
pues para focalizar también, en nuestro caso,
las campañas e intervenciones, ¿no?
, que podamos hacer.
Pues igual el mensaje tiene que ser distinto,
los canales también pueden ser distintos, ¿no?
, También puede ser para optimizar recursos.
Igual hay un subgrupo de toda esta población que estamos estudiando
en el que sabemos que no tenemos que gastar tanto dinero
porque ya tienen unas características que no nos parecen mal
o que son sanos.
O un grupo, ya lo veremos, que tiene una prevalencia muy baja
y que no nos preocupa excesivamente
y que no queremos focalizarnos en ellos.
También podemos verlo en función de pronóstico.
Para monitorear, también se utiliza muchas veces,
saber en qué subgrupo en específico tenemos que enfocarnos a largo plazo
para ver cómo evolucionan.
Esto es un poco más enfocado a epidemiología,
pero la idea en psicología es un poco la misma, ¿no?
Combinando síntomas podemos encontrar subgrupos
un grupo que tenga ansiedad sintomática
y otro que sea más cognitiva uno que tenga depresión con consumo
este tipo de análisis.
Quiero hacer un pequeño paréntesis en el hecho de que aquí vamos a dar
lo que son latent class analysis y latent profile analysis, que son,
digamos, enfocados a momentos concretos de tiempo, ¿vale?
Digamos, son más estudios transversales,
¿vale?
Como veis, estoy hablando muchas veces también
de hacer un seguimiento, una monitorización,
mirar un poco pronóstico, evolución y demás, ¿vale?
Esto se hace con los denominados, por ejemplo,
la evolución de los latent class analysis,
que sea el latent transition analysis,
que es cuando ya tenemos datos longitudinales,
podemos modelar de manera longitudinal.
La evolución de estos perfiles.
No se va a dar porque ya es más complejo,
pero la base es la misma.
La idea es, en estas clases veremos cómo crear
estos diferentes perfiles, cómo crear estos diferentes grupos,
encontrar cuál es el número de grupos mejor,
qué caracteriza a cada uno de los grupos, qué no.
Que tenemos que mirar y que no, ¿no?
Entonces, ¿cómo podemos hacer una correcta disección
de un momento temporal?
Y cuando pasáramos, digamos, a los dados longitudinales,
salvando las distancias, siendo un poco más complejo,
la idea es que simplemente se mantiene generalmente
lo mismo a lo largo del tiempo y lo que se añade
es que puedes ver las transiciones de los individuos
de un grupo a otro, ¿vale?
Cómo pueden saltar de, por ejemplo, siendo muy bruto,
si tienes tres grupos, uno de alto riesgo,
uno de riesgo medio y uno de bajo riesgo,
cómo pueden saltar probabilidades altas
de un grupo de medio riesgo a alto riesgo,
de que se mantengan en alto riesgo, etc.
A lo largo de los tiempos que tengas.
Y esto, como os digo, pues.
Escala mucho la toma de decisiones que podemos hacer.
Obviamente, como todo lo que es longitudinal, que ya sabéis,
es como si hacemos un modelo lineal y luego hacemos
un modelo longitudinal normal y corriente
o un modelo de supervivencia,
todo empieza a escalar a magnitudes grandes
y la complicación del modelo es más grande,
pero la idea básicamente parte del punto inicial, que es el momento.
¿Vale?
¿Qué más quería decir aquí?
Vale, esto, bueno, nos podría dar el perfil de evolución, ¿no?
¿Cuál es la utilidad clínica de todo esto, no?
Pues que puedes hacer un pronóstico más fino, ¿vale?
Puedes diferenciar los riesgos por subtipos, ¿vale?
En lugar de tener toda la población en un mismo encaje,
puedes empezar a diferenciar por los subgrupos.
Puedes, por ejemplo, hacer match terapéutico, ¿no?
¿Qué intervención funciona mejor?
¿En qué subgrupo?
Esto ya más en vista en lo longitudinal, ¿no?
Entonces, saber que te tienes que enfocar con este tipo de terapia
o con este tipo de fármaco
o lo que sea o de intervención a este subgrupo en concreto
y que es menos eficaz en este otro subgrupo, ¿vale?
Pero bueno, en resumen,
que el enfoque centrado en la persona, ¿vale?
Lo que da es que hace visible la heterogeneidad, ¿vale?
Que esta es la que todos los ratos vamos a estar buscando
y todos los ratos vamos a estar viendo, ¿vale?
Y un poco convertimos esta heterogeneidad en toma
de decisiones, ¿vale?
Pues a quién priorizamos, cómo los intervenimos, ¿vale?
Y entonces, bueno, ahora vamos a entrar más en concreto,
pues entraremos en cómo estimar estos perfiles
y cómo evaluarlos una vez que los tenemos, ¿vale?
Aquí nuevamente hago, como sé que esto va a quedar grabado
y tenéis toda la información y demás,
hago como una especie de cuadro de resúmenes al final de un poco
lo que he ido diciendo hasta ahora.
Centrado en variables, centrado en personas, ¿no?
Unidad de análisis, relación entre las variables, ¿vale?
Y en el centrado en personas nos centramos en los individuos.
Lo más primordial, que quiero que quede muy claro,
que es el supuesto de homogeneidad.
Las variables lo necesitamos muchas veces, ¿vale?
Y en el nuestro, en el que vamos a hacer hoy, no.
Precisamente lo que vamos a modelar es esta heterogeneidad a lo largo
de toda la población.
En el primero, la idea es explicar las relaciones que hay.
Y en el nuestro es identificar los subgrupos.
Y pues pongo nuevamente ejemplos, ¿no?
Regresión, correlación.
Y en el nuestro podría ser el end-class, el end-profile
o los mixture models, ¿no?
Que básicamente, en realidad,
lo que vamos a hacer hoy también son modelos de mixtura.
Entonces, bueno, vamos a empezar un poco con estos modelos de mixtura
para.
Habrá gente que ya lo entenderá
y todo esto que estoy comentando también ya se lo sabrá, pero bueno,
como sé que hay diferentes backgrounds, intento
que todos lleguemos al mismo nivel para que nadie se pierda, ¿vale?
¿Qué sería un modelo de mezclas finitas,
un modelo de mixturas?
Esto es una representación con una variable continua.
Donde el histograma en gris, aquí, representaría la distribución
observada.
Y si veis, tenemos tres colorcitos más,
una distribución,
o sea, un punto laseado del rojo, ¿Vale?
Discontinua, que es la mezcla total,
y luego podemos partir, queda muy claro obviamente aquí,
en dos poblaciones, digamos, ¿no?
Que en este caso nosotros estaríamos viendo
que son los subgrupos que serían probablemente las clases latentes
que querríamos encontrar.
Una en azul y una en verde, ¿vale?
La idea de los modelos de mezcla finita
es que asumen que la distribución observada, que es toda esta, ¿vale?
Proviene de K subpoblaciones, ¿vale?
Latentes.
La idea que vamos a ver hoy es cómo encontrar este K, ¿vale?
Y cómo identificarlos, ¿vale?
Y que cada una de estas tiene su propia distribución individual,
¿vale?
Entonces, aquí, cosas que podemos empezar ya a ver, ¿no?
La idea es que el modelo lo que va a hacer va a ser descomponer, ¿no?
Todo esto que tenemos en dos subgrupos, ¿vale?
Uno por un lado y otro por otro.
Uno, digamos, más centrado,
en este caso, con una media más centrada
alrededor de los 30 puntos, ¿vale?
Y otro, obviamente, más centrado alrededor de los 50, ¿vale?
Descomponerte todo esto de forma bimodal en estos dos clases.
La idea es que, como veremos, vamos a hacer
que las áreas bajo la curva, las vamos a ponderar,
estas áreas son las proporciones de cada clase en la población.
Obviamente,
cuando nosotros inventemos estas poblaciones,
no toda clase que tengamos va a tener la misma proporción.
No vamos a partir, pues yo que sé,
si tenemos dos 50-50.
Puede ser, como aparece aquí,
que tenemos más en un grupo que en otro.
Por ejemplo, yo que sé,
si aquí tenemos el 60% y aquí el 40% de la población,
vamos a ponderar.
Esta información vamos a distribuir a los individuos en función
de lo que sabemos que está distribuido en la población general.
Por ejemplo, si una puntuación,
tenemos un individuo que está con una puntuación cercana
al 50, por ejemplo, la idea es que la curva verde,
la distribución esta que tenemos aquí, domina.
La probabilidad que va a tener este individuo
de pertenecer a este subgrupo va a ser más alta.
Y cerca de los valores de 30
va a ser más alta para el azul.
Pero no vamos a hacerlo de manera categórica.
Como veréis, vamos a ir viendo, ¿no?
Vamos a asignar una probabilidad de pertenencia
a cada uno de los grupos para todos los individuos.
¿Vale?
Esto ya lo iré comentando más,
pero la idea es que, claro, como estos son variables
como decía, ¿no?
No observadas.
Esto lo inferimos de lo que hemos observado
y lo estamos haciendo nosotros con un modelo.
Sabemos que podemos cometer un error,
no hay una cierta incertidumbre.
La manera de mantener esta incertidumbre en el análisis
y en la posterior interpretación
es no hacer estos cortes categóricos, ¿vale?
Que esto es un error que se hace mucho con el latent class analysis
y el latent profile, es yo.
Calculo los grupos y me da una probabilidad
para cada individuo de pertenecer a cada uno de los grupos.
Obviamente, cada individuo va a tener una probabilidad más alta
en un grupo que en otro.
Una forma que se utiliza de manera incorrecta estos análisis
es, una vez que tengo esto, hacer una nueva variable de pertenencia
a un grupo o a otro.
Quitamos toda la incertidumbre,
quitamos todo lo que hemos hecho con este modelo
y creamos una nueva categoría.
Y a partir de ahí,
pues, hacemos, por ejemplo, otros modelos, ¿no?
Otras covariables o distales que nos interesen y ver un poco cómo influyen
y demás.
Esto es lo que veremos, sobre todo, en el último apartado, ¿no?
En el 3 Steps.
Esta metodología se utilizaba bastante antes
y, de hecho, se sigue utilizando.
Se ha demostrado ampliamente
en la bibliografía que es incorrecta, ¿vale?
Crea sesgos, ¿vale?
Principalmente por lo que estamos hablando
de que toda la incertidumbre que tenemos.
Se la está cargando, ¿vale?
Y esto veremos cuál es la mejor manera
de hacerlo en este caso, ¿vale?
Entonces, esto es un poco la idea de los modelos de mezcla
y todo esto.
Ahora aquí estoy presentando dos, pero podríamos presentar,
lo que os digo, K subgrupos, ¿no?
3, 4, 5.
Entonces, aquí voy a hablar un poco de variables observadas
e indicadores, ¿no?
¿Qué son los indicadores?
Que ya he ido comentando un poco.
La idea es que, por ejemplo, en un modelo latente,
lo único que observamos son los indicadores, ¿vale?
Que son, para que nos entendamos, las columnas de nuestro dataset,
¿vale?
Las variables que tenemos observadas
y nosotros tenemos nuestro dataset son esas columnas, ¿vale?
Y estas son las que van a alimentar el modelo que vamos a hacer.
¿Vale?
La clase, las clases que vamos a crear,
son latentes.
¿Vale?
Y se van a crear a partir de los indicadores que son las evidencias.
¿Vale?
Entonces, como ya os he adelantado antes, pero bueno,
lo pongo aquí nuevamente, ¿no?
Con algunos ejemplos, hay dos grandes familias
según las escalas.
Pues para categóricos, let en class.
Para continuos, let en profile, ¿no?
Aquí pongo algunos ejemplos, ¿no?
Uso de tabaco si no, consumo de alcohol
si no, insomnio si no, ¿vale?
Y en continuas,
pues podría ser más del tipo puntuación de salud mental, ¿no?
Una puntuación que vaya de 0 a 100,
número de días de actividad física, ¿vale?
O por semana, ¿vale?
Como digo aquí ambas se pueden usar en modelos latentes
pero implican diferentes supuestos y estimaciones comparten muchas cosas
pero tienen ciertas diferencias ¿vale?
En el caso de las categóricas,
aquí solo he puesto respuestas a ítems binarios, ¿vale?
Pero se puede hacer con más categorías, ¿vale?
Simplemente lo que obtendremos será un vector de probabilidades, ¿vale?
Y aquí, pues, la variable continua,
la idea es que lo que vamos a estimar son más,
en el primero nos va a dar probabilidades de respuesta,
en el otro nos va a dar más medias y varianzas,
obviamente, ¿vale?
Bueno, una cosa que se hace bastante, que bueno, esto, volvemos,
cada caso es distinto y hay que trabajarlo,
no hay una manera correcta, solo una manera correcta
y que sea como una receta de un plato,
que seguimos paso a paso y acabamos sacando el plato,
no.
La modelización en general hay como una manera troncal
de hacer las cosas, pero luego tiene pequeñas bisectrices en función
de las condiciones que tenemos, el tipo de dato que tenemos
y nuestras características que tenemos.
Por ejemplo,
una cosa que se puede hacer cuando tienes variables continuas
es, por ejemplo, puedes estandarizar las variables, ¿vale?
,
para que las escalas sean comparables.
¿Esto siempre se tiene que hacer?
No, dependiendo de las características que tengamos
de nuestros datos, ¿vale?
, Entonces, bueno, la idea es que si todos los indicadores
que tengo son categóricos, voy a hacer un length en class,
si todos son continuos, voy a hacer un length en profile
y si tengo una mezcla, pues puedo hacer un modelo mixto
que se llama, ¿vale?
Puntos.
Los modelos mixtos son un pelín más complejos
y, por ejemplo, en Jamovi no viene de serie
para hacerlos, ¿vale?
Luego se han ido desarrollando diferentes módulos
que hacen diferentes cosas, incluso tienes en Jamovi
una posibilidad de poder programar tú mismo, ¿no?
Porque Jamovi en realidad lo que está corriendo
es R por detrás.
Entonces.
La idea con la que voy a enfocar yo
y Jamovi no es esta, por eso no lo voy a dar,
es, simple y sencillamente,
para el que no sabe programar o no quiere programar, ¿vale?
Con una interfaz más friendly, ¿no?
¿Qué se puede hacer y qué no se puede hacer sin tener
que entrar en programación?
Porque, bueno, no sé, para mi gusto,
si voy a programar, me abro el R y lo hago todo en R
y no me abro Jamovi,
porque Jamovi tiene muchas cosas buenas, ¿no?
La interfaz es muy directa y es mucho más visual,
pero, bueno, Luego hay otro programa estadístico que se usa muchísimo.
Hay muchos programas estadísticos que se usan para hacer esto.
Pero uno de los más conocidos que igual alguno de vosotros utiliza
o conoce, por ejemplo, es M+.
¿Vale?
No lo voy a dar aquí porque, bueno, cuando doy estos cursos
y este tipo de, ya sea este o sea otros cursos,
M+, por lo general, es un programa que tiene un bajo conocimiento,
más es un programa de pago, entonces es poco extendido.
Entonces no lo suelo dar porque además la programación
es muy distinta a lo que ACR y demás.
Pero sí que se utiliza muchísimo.
Yo, por ejemplo, muchas veces lo utilizo para este tipo de cosas
y en un momento dado,
si alguien quiere escalar a algo más, por ejemplo,
los Light and Transition Analysis o un tipo de modelo mixto
o queréis hacer cosas más avanzadas y tenéis planeado eso,
os recomiendo mirar este tipo de programas que están muy
especializados en esto y la verdad es que los algoritmos están muy
optimizados y están muy bien y tienen muchísimo soporte.
Si no en R, al final se puede hacer todo, ¿eh?
Pero hay que saber muchas veces programártelo
y estar seguro de que estás haciendo bien, ¿vale?
Entonces,
hablaba de que, por ejemplo, las variables continuas,
pues, por ejemplo, se pueden estandarizar.
Una cosa que se tiene que hacer con las variables categóricas,
que esto lo vamos a ver cuando entremos en el R, ¿vale?
Hay veces que se tienen que recodificar, ¿vale?
La idea es que siempre tienen que ser valores enteros
consecutivos, ¿vale?
Por ejemplo, hay que empezar con el 1 y seguir con el 2, etc.
Muchas veces codificamos 0, 1, pues hay que recodificarlo.
Y tener los valores perdidos como, por ejemplo,
si estamos en el R, de manera correcta,
como valor perdido,
un A. Esto también depende un poco del programa estadístico
que estemos utilizando, pero en el caso de R sería así.
¿Qué más importante?
Por ejemplo, también cuando estamos con variables continuas,
como siempre, como en cualquier tipo de modelo,
esto no va distinto, es importante revisar los outliers,
a lo mejor es importante ver cómo es la distribución,
porque ya lo comentaremos,
pero generalmente el modelo suele asumir distribución normal
de las variables dentro de cada clase.
Entonces, si ya vemos que directamente hay muchos outliers
o hay una simetría cortosis-STC muy pronunciadas,
pues a lo mejor está bien empezar una transformación desde el inicio,
¿vale?
Reescalar, como estábamos hablando, o estandarizar, bueno.
Esto es más data management, por decirlo de alguna manera, ¿no?
Y exploración inicial, que sí,
creo que se tiene que hacer siempre, pero lo remarco para que no se piense
uno que este modelo lo aguanta todo y se puede tirar
uno a lo loco.
Esto es importante y se hace en general
en todo tipo de modelización y en esta también, ¿vale?
Y bueno
como sé que hay diferentes perfiles también aquí habrá perfil de gente
que valo está buscando esto más para simplemente
saber interpretar resultados y saber para qué le puede servir esto
o no y otra gente que querrá hacer sus propios análisis igual
va por la parte mejor más técnica y demás
o más me lo hago todo punto importante para estos es
documentar claramente
todo lo que hagamos en este apartado sobre todo.
De las variables que entran, ¿vale?
Cómo se recodifican, cómo se reescalan, todo.
Porque luego, obviamente, cuando tengamos que hacer
interpretaciones y demás, sobre todo si trabajamos con más gente,
es importante que tengamos un paz de lo que hemos ido haciendo
para luego las interpretaciones y demás, ¿vale?
Entonces.
Supuestos clave, por ejemplo.
Un supuesto clave que tiene, por ejemplo, que es muy importante,
que ya lo he comentado antes, que es la independencia local.
Ahora voy a entrar más en profundidad,
pero para empezar ya a entrar esta idea,
la independencia local es que una vez dadas las clases,
una vez que ya hemos repartido las probabilidades de las clases
y hemos quedado en las clases, los ítems dentro de cada clase
son independientes los unos de los otros.
No me aporta nada conocer la respuesta de un ítem
para predecir otro ítem.
Una vez que ya hemos repartido las clases.
Representa que esta relación, que hay entre los ítems obvia,
ya la estamos cogiendo con las clases.
Esto es el supuesto de independencia local, que es una forma más formal,
que los indicadores son independientes.
Y esto veremos cómo testarlo, qué problemáticas puede generarme
si no se cumple.
Obviamente también se puede.
Violar de algunas maneras, ¿no?
Y puede incluso asumirse que hay una cierta dependencia
entre algunos ítems, ¿vale?
Pero esto es una moralización más avanzada
y siempre debería tener una justificación detrás, ¿vale?
Ya lo iremos viendo también,
pero una cosa que voy a hacer mucho hincapié también
sobre todo es en separar un poco.
La parte, digamos, más estadística
y simplemente de números de la parte más,
por decirlo de alguna manera, clínica, ¿no?
De interpretación, ¿vale?
Son dos partes separadas,
pero al mismo tiempo están totalmente unidas, ¿vale?
Y es muy importante, seamos del ámbito que seamos,
no perder esto de vista.
Entonces, no nos sirve de nada tener
unos resultados increíbles a nivel estadístico
si luego no vamos a hacer nada con ellos
a nivel de interpretación, ¿vale?
Esto veremos si quiere decir
pero está bastante enfocado a esto en la independencia local por ejemplo
cuando nosotros queremos justificar romper esta independencia local
tiene que tener generalmente una justificación más sustantiva
no tanto estadística sino más sustantiva de materia
de por qué estos dos ítems o este conjunto de ítems
yo les dejo tener una correlación dentro de las clases
tener una asociación tener una dependencia local
¿vale?
Esto se puede justificar en algunos casos,
pero generalmente se intenta evitar.
Cuando estamos más en el let en profile,
con las variables continuas,
aparte de esto, además se asume lo que he dicho un poco,
la normalidad dentro de las clases.
Con varianzas y covarianzas.
Según la clase del modelo elegido, ¿vale?
También esto se puede cambiar, ¿vale?
Los modelos más avanzados del End Profile Analysis tienes modelos
en los que puedes hacer que las varianzas no sean iguales,
dejar que algunas covarianzas,
bueno, sean de alguna manera concreta, ¿vale?
Puedes modelizarlo de muchas maneras.
Nuevamente, si bien la parte de que las varianzas sean distintas
está un poco más asumida,
tiene que tener algún tipo de justificación detrás, ¿vale?
Más que nada porque luego lo tenemos que interpretar.
Lo que digo, no me sirve de nada crear
diferentes perfiles con varianzas distintas
y que me quede muy bien matemáticamente
y a nivel de resultados
si yo luego no puedo interpretar nada de esto
y justificar esta diferencia de varianzas según la literatura
y según las interpretaciones que puedo hacer, ¿vale?
Otra vez, un cuadro resumen donde básicamente
intento encapsular todo lo que voy diciendo, ¿no?
El item class categórico, el item profile continuo,
parámetros estimados, probabilidades condicionadas, ¿vale?
Y en el otro, medias y varianzas por clase, ¿vale?
Aquí las escalas pueden ser nominal o ordinal
y aquí intervalo o razón, ¿vale?
Los supuestos, ¿vale?
Lo más importante yo creo aquí que tiene que quedar claro
es sobre todo esto.
Parámetros estimados en el categórico son probabilidades condicionadas,
¿vale?
Y en el profile son medias y varianzas, ¿vale?
Según la clase.
Y los supuestos de distribución, ¿vale?
En el primero es multinomial condicionado
a la clase, ¿vale?
Y en el segundo es normal multivariada, ¿vale?
Igualmente condicionada a la clase.
Bueno, esto ya lo veremos también,
pero generalmente, obviamente, el primero se hace más,
se representan los resultados en una tabla de probabilidades, ¿no?
Que es la manera más típica.
Y el segundo es muchas veces con gráficos de perfiles, ¿vale?
Medias por variable, etc. Esto de los gráficos,
lo digo porque en algún curso anterior ya ha salido,
yo voy a representar algunos gráficos,
no son los únicos que se pueden hacer, quiero decir,
represento unos gráficos muy fáciles de hacer,
y muy fáciles de adaptar con un código muy simple
pero nuevamente los gráficos como ya sabéis para gustos colores.
Lo único que tengo que decir en esto de los gráficos
es que un gráfico tiene que ser una ayuda visual intuitiva
muy rápida.
Es decir,
queremos resumir mucha información en solo un vistazo.
Lo digo porque hay veces que podemos hacer, sobre todo con R y el ggplot,
gráficos muy increíbles, muy estroboscópicos, muy tal.
Pero si una persona necesita varios minutos para entender
de qué me está hablando este gráfico y poder interpretarlo,
a lo mejor no nos está siendo todo lo útil que queremos, ¿vale?
De todas maneras, lo que yo voy a presentar es una cosa muy sencilla
y se puede presentar de muchas maneras distintas, ¿vale?
Y bueno, aquí unos ejemplos más,
aplicaciones típicas, ¿no?
Diagnósticos, platones de síntomas, conductas, cuando es más categórico,
y perfiles de rendimiento, rasgos o escalas, sobre todo,
se utiliza muchísimo cuando es más continuo, ¿vale?
Vale.
Ahora, entrado un poco más en la parte más teórica y abstracta
de concepto, vamos a entrar más en la parte
un poco más de los componentes del modelo, la parte matemática
y demás.
Yo voy a presentar las principales ecuaciones
de las que se compone el modelo.
Realmente es un modelo bastante sencillo
y las voy a comentar.
Un poco por encima y, sobre todo, más a manera de interpretación.
De todas maneras, aquí dejo la bibliografía principal
que he utilizado para la anotación,
sobre todo, porque esto es como todo.
Se iba utilizando muchísimos años.
Y la anotación no siempre ha sido la misma.
Entonces, si vosotros lo miráis en otro libro
o en otros artículos y demás,
la idea es que siempre tienen que ser como las mismas fórmulas,
pero la anotación puede cambiar, ¿vale?
Seamos conscientes de esto.
Al final del bloque también tengo una última diapositiva,
si no recuerdo mal, con las principales fuentes
de información que he utilizado para todo esto, ¿vale?
Entonces.
El modelo, básicamente, tiene dos componentes principales,
¿vale?
Que son las prevalencias de las clases latentes
y las probabilidades de respuesta de los ítems, ¿vale?
Entonces, la idea es que, vamos a situarnos,
nosotros vamos a tener J ítems observados, ¿vale?
Los que sean.
Podemos tener 10 ítems, podemos tener 30 ítems,
podemos tener simplemente 6 ítems, lo que sea.
¿Vale?
Y una variable no observada, ¿vale?
A la cual vamos a denominar C.
¿Vale?
Esta va a ser la variable de clases.
¿Vale?
Y esta puede tomar K clases.
Lo que nosotros queremos,
lo que nosotros vamos a intentar con todo esto es, con estos JItems,
discernir cuántas clases de estas K incógnita va a tener
esta variable no observada denominada C. Entonces,
con el item class vamos a describir estas dos cosas, ¿no?
Que la idea principal es,
la primera es cuánta gente hay en cada clase, ¿vale?
La prevalencia de la clase latente es cuánta gente hay en cada clase.
Y la segunda es, sobre todo,
cómo responde cada clase a cada item, ¿vale?
Entonces, aquí la idea es que, como digo,
te va a calcular la prevalencia de cada clase, ¿no?
Cuánta gente hay, ¿no?
La interpretación de esto
básicamente es el tamaño relativo de la clase, ¿vale?
De la clase K, ¿vale?
En la población, ¿vale?
Obviamente, como bien pongo aquí, ¿no?
El sumatorio de las diferentes pi sub k
tiene que dar 1, ¿vale?
Si tenemos 3 clases, ¿no?
Pues uno a lo muy vasto puede ser, yo que sé, 50, 30, 20, ¿vale?
El sumatorio del conjunto de ellas tiene
que dar 1 o 100% si lo hacemos en porcentaje, ¿vale?
Eh.
Esto es importante porque lo que os decía,
como hemos visto en el modelo de mixturas,
nosotros tenemos toda la población, que era el gráfico ese gris,
donde veíamos que teníamos dos conjuntos de variables,
un conjunto de datos y se podíamos separar muy claramente
en dos subgrupos.
Aquí vamos a ver cuántos subgrupos vamos a poder hacer.
La idea es que no todos estos subgrupos van a tener
la misma cantidad de gente, ¿vale?
Y esto es importante ponderarlo a la hora
de calcular las probabilidades de ya sea pertenecer a una clase
o no en función de las respuestas que hayamos obtenido.
Porque vamos a ponderar tanto, lo veremos
en la siguiente diapositiva,
el peso que tiene las respuestas que hemos hecho
como la prevalencia que tiene cada una de las clases.
Y en su conjunto vamos a ver las probabilidades de asignación
a cada una de ellas.
Y lo que os digo, el componente número 2,
probabilidad de respuesta al ítem, la idea es que para cada ítem.
Con rjcategorías y cada clase k vamos a tener un vector, ¿vale?
La interpretación de esto, básica, es que dentro de cada clase,
de estas k clases que hay,
nos va a dar una probabilidad de marcar cada ítem, ¿vale?
, de una manera u otra, ¿vale?
Lo que digo, los diferentes tipos de respuesta, ¿vale?
Como veis, no se da para nada,
tanto en la clasificación de los individuos
como de las respuestas y demás, no es una categorización definitiva,
sino es más bien probabilística constantemente, ¿vale?
Probabilidades de respuesta,
probabilidades de asignación a grupo, ¿vale?
Esto es importante porque.
Ya os digo, tanto para la interpretación
como para luego que tenemos que explorar bien en profundidad
para la interpretación de cada una de las clases, ¿vale?
Porque una cosa que ya va por adelantado,
el programa nos va a dar K clases, K prevalencias, con K perfiles
y luego nuestro.
Trabajo como especialista o el trabajo del especialista
es darle interpretación y nombre a estas clases
¿vale?
que es a lo que me refiero de que por muy bonito
que te salga si luego tienes una clase que no tienes ni idea
de que te está diciendo pues a lo mejor esa clase
no tendría que estar ahí ¿vale?
ya veremos que eso es una cosa que pasa
¿vale?
Entonces bueno la idea es que con las estimaciones de pi sub k
vemos los tamaños de la clase vale.
Y con ARROW vemos la construcción de perfiles
con los que podremos dar nombre a las clases.
Esto que comentaba antes, por ejemplo,
de perfil de alto riesgo, perfil de bajo riesgo,
de consumo alto,
de todo lo que sea, lo vamos a dar en función,
sobre todo, de la probabilidad de respuesta
a los ítems.
Además, ¿vale?
Del ajuste vamos a obtener las probabilidades posteriores
que se les llama, ¿vale?
Probabilidad posterior de pertenecer a cada una de las clases, ¿vale?
Y estas las vamos a usar para, como vamos a ver más adelante,
la entropía.
Y la BPP, ¿vale?
Y para el 3 steps, que es cuando trabajamos con covariables, ¿vale?
Que es lo que haremos en el bloque 4, ¿vale?
La idea sin reestimar, ¿vale?
Bueno, una vez que tenemos esto,
que es lo que primero que nos calcula el modelo, ¿vale?
Con estos componentes bien definidos, ¿vale?
Ahora podemos pasar a la siguiente, ¿vale?
Que es la fórmula de mezclas que estaba hablando, ¿vale?
Que genera la probabilidad de cualquier patrón de respuesta,
¿vale?
Tanto en esta diapositiva como en la anterior,
que son las principales donde salen las fórmulas del modelo.
Los que entendáis la notación matemática
y demás, pues solamente con un vistazo ya lo tenéis.
Y los que no estéis tan familiarizados,
la idea es que tengáis el concepto, sobre todo.
La notación matemática está bien, ayuda a entender,
pero no es intrínsecamente necesaria para poder utilizar
esta metodología.
Si queda cualquier duda con lo que quiere decir cada uno de los.
Dos aspectos anteriores, me lo decís,
o de este que vamos a hablar, ¿vale?
Porque básicamente con estas tres cosas
es con lo que vamos a ir trabajando a lo largo de, ¿vale?
Bueno, aquí tenemos la formulación básica del modelo, ¿vale?
Que es la probabilidad marginal
conjunta de una combinación de respuestas observadas.
Desde I1 a IJ.
Y se expresa como,
lo que vemos aquí, la probabilidad de tener estas respuestas
es el producto del sumatorio de las dos componentes
que veíamos antes.
La idea básica de todo esto es.
Es que la probabilidad de observar un patrón
que nosotros hayamos observado de un individuo
es la suma sobre clases del peso de la clase
por la probabilidad del patrón dentro de esa clase.
Aquí el primer componente son las prevalencias
y el segundo son las probabilidades de respuesta por ítem.
Por ítem y clase que acabamos de presentar, ¿vale?
Entonces.
Lo de la independencia local está aquí.
Es el producto que aparece porque asumimos
la independencia local.
Si esta suposición, como he ido comentando,
se viola, que se rompe básicamente significaría
que hay ítems que tienen una relación entre ellos,
que se hablan entre ellos dentro de la clase.
La idea básica que tenemos que tener en cuenta
es que.
Si nosotros, una vez que los tenemos clasificados
en una clase, sabiendo el primer ítem,
podemos predecir el segundo, o sabiendo uno de los ítems,
podemos empezar a predecir otro, tenemos un problema.
¿Vale?
Sí.
Entonces, esto lo vamos a ver, ¿vale?
Esto lo veremos con los residuos bivariados, ¿vale?
Entonces, hay como unos márgenes.
Aceptamos unos ciertos márgenes, ¿vale?
Pero la idea es que la mayoría de la relación que tienen
los ítems entre ellos.
Debería estar encapsulada por el hecho de esta relación.
La idea principal, por ejemplo, es, claro, se sabe, ¿no?
Por ejemplo, conductas.
Si tú tienes una conducta de consumo de alcohol,
muchas veces está relacionada con una conducta de consumo de tabaco
también, ¿no?
Y otro tipo de sustancias, etc., ¿no?
Esto está relacionado y esto no lo puedes romper.
De hecho, la gracia está en que, como van relacionados,
puedes hacer una clase de ellos.
¿Qué ocurre?
Que dentro de estas clases hay una cierta variabilidad.
Habrá algunos que tengan un consumo mayor,
otros que tengan un consumo mejor, sean menor.
Ya lo veremos, no todos los que consuman una cosa
van a consumir todo, siguiendo este ejemplo.
Entonces, si tú dentro de la clase consumo alto
puedes predecir por tener el consumo de alcohol lo que va a tener
de todos los otros consumos o del estado mental y demás,
aquí empiezas a tener un problema.
Aquí a lo mejor lo que te está diciendo,
por ejemplo, puede estarte diciendo varias cosas.
Esto lo primero que vamos a ver es que lo veremos con los residuos
bivariados.
Pero esto te puede decir muchas cosas.
La primera que te puede decir es que a lo mejor
no tienes una separación suficiente por clases, ¿vale?
A lo mejor tendrías que añadir una clase más de este subgrupo
de personas que los ítems están hablando entre ellos, ¿vale?
Eso también puede decir, por ejemplo,
que a lo mejor, esto es muy típico
cuando pasa, lo habéis visto en cuestionarios,
cuando hay preguntas altamente relacionadas,
que prácticamente es como la misma pregunta, ¿no?
O preguntas que se refieren una a otra, ¿vale?
Entonces, como os digo, en cada caso podemos hacer unas cosas u otras.
Si la pregunta es redundante
y está hablando de lo mismo, ¿no?
, Esto es como cuando hacemos otro tipo de análisis,
como análisis factorial y demás.
A lo mejor hay que cargarse ítems.
Hay ítems que no.
Sí, sí.
Exacto.
Sí, sí.
Te está dando la misma información.
Entonces, esto te está alterando el modelo
y esto te puede llevar a pequeñas alteraciones
simplemente de probabilidades dentro del modelo, por ejemplo,
de respuesta o incluso algún peso un poco más grande que otro,
como te puede llevar a cosas más graves
como la creación de una clase nueva o un conjunto de clases nuevas,
Simple y sencillamente para poder encapsular a todos estos individuos
que el modelo no sabe encajar, ¿vale?
Pues individuos que lo que decimos,
que hay una alta colinealidad de respuestas entre ellos
y el modelo dice, yo creo unos perfiles muy claros
y luego tengo un conjunto de personas que no sé muy bien
qué están haciendo, ¿vale?
Que no se están comportando de la misma manera,
no tienen la misma variabilidad ni demás.
Y entonces, pues yo creo lo que se llaman las clases espurias
o las clases cajón-desastre, ¿no?
Donde.
Simple
y sencillamente esto lo veremos a la hora de interpretarlo.
A lo mejor podemos tener cinco clases y vemos cuatro clases
que podemos interpretar claramente y una última clase donde no tenemos
ni idea de cómo podemos interpretar eso.
Un típico cajón desastre de que.
El modelo no tiene ni idea de lo que le estamos hablando,
solamente se mide por los resultados.
Veremos que esto se hace con maximum likelihood y verosimilitud y demás.
Encuentra que la mejor solución es meter a toda esta gente.
Que no sabe clasificar bien,
porque a lo mejor hay una alta relación entre los ítems,
o a lo mejor tiene unas puntuaciones,
si estamos hablando de valores continuos,
con unos outliers muy grandes, o lo que sea,
los mete en un cajón y me dice, ah,
pues con esto yo te sé separar todo lo demás mucho mejor,
porque si no te lo tengo que meter en otros sitios
y me crea una variabilidad muy grande que me parece fea,
pues te lo meto aquí.
Vale, pero la pregunta es por qué están estos aquí, ¿no?
Entonces, aquí ya os digo, dependiendo de cada caso,
se hacen unas cosas u otras, ¿no?
Pues como decíamos, a veces con idealidad, ¿no?
Pues simplemente eliminamoslo que es redundante.
Hay veces que nosotros sabemos por la literatura que hay dos ítems
o un conjunto de ítems que en un momento dado
en un grupo se van a hablar y van a tener una relación fuerte.
Entonces nosotros podemos permitirle al modelo.
A partir de los residuos y demás que tengan una cierta relación
hablando más en variables continuas
pues lo que decíamos que tengan diferentes varianzas que a lo mejor
no sigan una normal y sigan otro tipo de distribución etc
etc pero siempre debería ser tomar estas decisiones
con un cierto criterio más allá de simplemente me sale
un BIC más pequeñito y una entropía mucho mejor.
¿Por dónde iba?
Vale.
Un poco el componente este de la independencia local.
Perdona, Néstor.
Pregunta.
A la sala, cuando queráis hablar,
por favor, pedidnos el micrófono porque si no los de casa
oyen a Néstor la respuesta,
pero no oyen la pregunta.
Sí.
Y luego, por hacer una analogía, esto es un poco, en realidad,
más de cara a nuestros alumnos y demás.
Como en un análisis factorial,
que digamos, tú estás trabajando con un test,
pues digamos que hay dos ítems que son muy redundantes,
y desde luego lo que más se va a beneficiar,
no solo en análisis factorial, sino posiblemente el mismo test,
es deliminar uno de esos dos ítems.
Lo que pasa es que aquí, por hacer la analogía,
lo de eliminar a las personas no suele estar tan bien visto.
Aquí lo que vamos a tener que son personas, no son ítems,
son personas que no nos encajan en ese grupo.
Entonces ahí está donde me dices que puede haber
como diversas soluciones,
como que te lo va a encapsular en un grupo distinto
de no analizar y ahí es donde se pueden.
Sí, sí, totalmente.
A ver, al igual que cuando nosotros nos centramos más
en el otro tipo de análisis de variables,
tenemos individuos que tienen respuestas ya sea en una variable
en concreto o en un conjunto de variables distintas.
Podríamos eliminarlos, ¿no?
Pero entonces estamos muchas veces creando un sesgo, ¿vale?
Esto es lo mismo y es lo que decía.
Cuando hablas de una análisis factorial,
pues te puede pasar lo mismo.
Tú tienes, no sé, yo qué sé, has diseñado una escala, ¿no?
Y haces la validación.
Siempre hay que validar las escalas, por favor.
Eh.
Tú lo miras y ves que, por ejemplo, hay un ítem que se relaciona con uno
y que te está creando un problema real
cuando tú estás modelizando eso.
¿Vale?
Pues a lo mejor.
Tienes que eliminarlo, pero para eliminarlo, claro,
tienes que, quiero decir, si tú eres el analista de datos,
si tú eres más como el técnico, tú no te puedes decir, ah,
pues fuera, el ítem, me lo cargo y sigo para adelante.
No.
Esto, si eres el técnico,
tienes que consultarlo con la persona que está trabajando
los datos, que ha hecho la escala y demás,
y decir, oye, mira, nos encontramos esto.
Vale, vamos a mirar la escala.
Pues la idea es la misma.
Yo, a través de los bivariados
que vamos a ver, de hecho,
en uno de los ejemplos está hecho un poco a propósito,
vamos a ver uno de estos, veo unos residuos muy grandes, ¿no?
Y tengo un problema.
¿Qué hago?
Pues aquí tendríamos que valorarlo.
Y no hay una solución de siempre que pasa esto, hacemos esto.
No.
Hay que valorar cada caso.
¿Nos cargamos el ítem?
¿Qué significa cargarnos el ítem?
¿Está justificado o no está justificado?
¿Le dejamos al modelo ser más laxo
y le damos que puede romper la asunción en este caso?
Sí, no, vale.
Y luego también, yo lo que recomiendo en estos casos,
pero general siempre son análisis y sensibilidad.
¿Vale?
Es decir, por eso digo que siempre hay que seguir como.
Una cosa que da muchas veces mucha pereza
pero que yo creo que es fundamental
que es registrar todo lo que hacemos todo lo que hacemos y por qué ¿no?
pues lo que decía desde la cosa más sencilla
¿no?
transformar una variable estandarizarla y demás
a cuando ya estamos en partes más avanzadas de la modelización
de pues esto pues vale ahora aquí rompo esta asunción eh
veo que pasa si le añado esto veo que pasa si hago
esto otro ¿vale?
eh.
Es importante, los modelos,
cuando tú tienes esto, ¿no?
Decir, vale, pues me sale un bivariado alto, ¿vale?
¿Qué pasa si yo quito este ítem?
¿Cómo cambia todo?
¿Cómo cambian las clases?
¿Cómo cambian las probabilidades?
¿Cómo me cambia todo el modelo?
¿Qué tiene más sentido?
¿Tengo una justificación o no tengo una justificación?
Y es todo un poco un de esto.
Entonces, esto es importante.
Porque, lo que os digo, al final es, entonces hacemos todo esto
para interpretarlo y poder tomar unas decisiones,
no para sacar el BIC más mejor, ¿no?
Y con una livelihood máxima y con una entropía genial,
no.
Es porque lo vamos a interpretar.
Entonces, y lo de registrar
el por qué hacemos las cosas también es porque muchas veces,
como ya sabéis, cuando estás publicando,
te llega de repente el paper al cabo de seis meses
y te dicen, ¿por qué hizo usted esto?
Y dices.
Buena idea
¿por qué hice yo esto?
entonces yo voy diciendo ideas para la gente que está empezando
los que os hayáis reído es que ya os ha pasado las personas
que estáis más empezando así que sepáis que esto pasa
y que es importante una nota.
¿Vale?
Por ejemplo, por eso me gusta mucho R también, ¿no?
Porque yo me puedo,
cuando yo estoy haciendo todo el script y demás,
me puedo poner anotaciones de por qué he hecho esto aquí ahora,
qué decisiones hemos tomado, qué estoy viendo, ¿no?
Y demás.
Y esto luego, ya no solo para el hecho
de cuando yo vuelvo a cabo del tiempo ver qué he hecho y qué flujo
he seguido de trabajo, sino si, por ejemplo,
alguien quiere trabajar con mi código,
algún compañero o algo, eh.
Que él vea por qué he ido haciendo este tipo de cosas, ¿vale?
Y, bueno, esto.
¿Qué más?
No sé si alguien me pregunta por el Zoom,
me debería salir, ¿no?
Vale, vale.
No, como la mayoría de gente está en Zoom, digo,
a ver si de repente van a estar preguntando algo y yo aquí sigo.
Yo estoy atenta también, ¿eh?
Vale, vale, merci.
Eh.
¿Vale?
Entonces, bueno, la idea básica de esto, de la mezcla, ¿no?
Así un poco más intuitivo es, por ejemplo,
imaginémonos que en una población conviven varios tipos de personas,
¿vale?
Imaginémonos.
Estas son las clases latentes, ¿vale?
Y, pues, por supuesto, cada tipo tiene su manera de responder
a los ítems que le estemos pasando, ¿no?
Desde una encuesta de calidad de vida, salud mental,
lo que sea.
La idea es que cuando tú miras las respuestas
de un individuo en concreto, ¿vale?
Tú no sabes de qué tipo es.
O sea, tú no sabes realmente a qué categoría pertenece.
Nosotros no llevamos aquí un soy drogodependiente,
soy depresivo mental, tengo no sé qué, soy resistente a la penicilina,
no sé, lo que sea, ¿vale?
No.
Entonces, tú simplemente mirando las respuestas no lo puedes saber,
¿vale?
Por eso, para explicar.
La probabilidad de ver ese patrón, ¿vale?
Ese patrón en concreto de ese individuo de respuestas,
tienes que considerar todas las clases posibles, ¿vale?
Que la podrían haber generado.
¿Qué ocurre?
Como he dicho, no todas las clases
tienen el mismo peso, ¿vale?
No todas las clases tienen la misma prevalencia, ¿vale?
Algunas clases son más frecuentes y otras son menos, ¿vale?
Es una idea de cuánto hay de cada clase, ¿vale?
Y esto,
simplemente para reflejarlo, lo ponemos como un peso.
Si, por ejemplo, lo que decía antes, una clase representa el 60%
de la población, que es más o menos lo que parecía en el gráfico gris
en el histograma anterior, esa clase va a pesar más que la otra,
que representará, yo qué sé, El 40% o si tengo varias,
una con un 30, otra con un 10, ¿vale?
Van a pesar distinto.
La probabilidad de pertenecer a esa clase
tiene que ser más alta, simple y sencillamente por prevalencia
de esa clase, ¿vale?
Luego está el componente que decíamos, ¿no?
De la probabilidad dentro de la clase, ¿vale?
Una vez que te imaginas que alguien sí pertenece a una clase, ¿vale?
Yo que sé,
en este ejemplo que estoy poniendo tengo tres clases,
60, 30, 10, ¿vale?
Tengo diferentes pesos, ¿vale?
Una vez que yo me he imaginado, por ejemplo,
que está en cada una de las clases, me pongo en las tres situaciones,
¿vale?
La idea es ver cómo coincide el perfil de respuesta
de este individuo con el perfil que me he creado
de respuestas dentro de esta clase.
¿Vale?
En algunas coincidirá mejor, en otras coincidirá peor.
¿Vale?
Obviamente, si tengo una clase de la del 10% y el peso es muy bajo
y el perfil de respuesta
es totalmente distinto al que me presenta la persona,
la probabilidad de pertenecer a esa clase de este individuo
será muy baja.
¿Vale?
Y se repartirá entre las otras dos.
¿Vale?
Esto es un poco la idea general de cómo actúa toda esta formulación.
¿Vale?
En.
Evaluar cuán compatible es el patrón de estas respuestas que yo obtengo
con que la persona sea de esta clase.
Esa es lo que denominamos la probabilidad dentro de la clase.
Y entonces, esto lo combinamos.
Dado que no sabes la verdadera clase,
haces como de manera mental, ¿no?
Pero digamos que de manera el programa
lo que hace es para cada clase, ¿qué probabilidad hay
de que esta persona sea de esta clase?
¿Vale?
Ese es el peso.
Luego, si fuera de esta clase, ¿qué tan probable
es que me haya respuesto de esta manera?
Esa es la probabilidad dentro de la clase.
Y entonces, multiplico esas dos ideas,
que básicamente es lo que tenemos aquí, ¿vale?
Peso por probabilidad.
Y repito el proceso para todas las clases que tenga,
¿vale?
Y al final sumo los resultados, ¿vale?
Y esta es la suma de probabilidades total de observar el patrón, ¿vale?
Y esta es, en realidad,
la contribución de todas las posibles clases, ¿vale?
De las K clases que yo tenga, ¿vale?
Y cada una ha aportado lo suyo, ¿vale?
Entonces, esto es importante, ¿vale?
¿Por qué?
Porque esto es lo que explica que el modelo pueda distribucionar.
Reproducir las distribuciones complejas, ¿vale?
Lo que yo he enseñado, tanto en los gráficos
como en el histograma y demás, son cosas,
como siempre didácticamente, súper visuales y súper claras.
En realidad, esto es todo mucho más difuso,
¿vale?
Hay unas mezclas mucho más complejas
con unas separaciones mucho más difusas, ¿vale?
Y que están, digamos, valga la redundancia,
mezcladas entre ellas, ¿vale?
Entonces, esto es lo que le permite al modelo poder discernir.
¿Vale?
Estas distribuciones
y expresarlas en probabilidades posteriores, ¿vale?
Que es lo que queremos al final, ¿vale?
Entonces, ¿qué más?
Yo creo que de aquí más o menos la idea queda clara, ¿no?
Entonces, aquí es donde entro ya en lo de la independencia local,
que ya más o menos he ido hablando, pero bueno,
de cara a que luego, cuando lo queráis repasar y demás,
quede una diapositiva concreta de esto, ¿no?
Que es súper importante.
Pongo otra vez toda la idea, ¿vale?
La idea es muy simple, es que si ya
se sabe qué clase latente pertenece una persona,
la respuesta a los ítems dejan de hablarse entre sí.
Simple y sencillamente, ¿vale?
Entonces, una manera de imaginártelo, ¿no?
Es como estaba hablando antes, ¿no?
Si una población total, tabaco y alcohol, ¿no?
Como estábamos hablando, suelen ir de la malo, ¿no?
Están correlacionadas, esto se sabe, ¿vale?
Pero la idea es que si separo ya luego por clases, ¿no?
Por ejemplo, una de alto riesgo de consumo, ¿no?
Y otra, por ejemplo, de bajo riesgo,
la idea de fumar o beber con probabilidades propias
dentro de esa misma clase no están relacionadas.
Una respuesta no arrastra a la otra.
¿Vale?
Y lo mismo para los otros perfiles, por supuesto.
¿Vale?
La idea es que la correlación global de toda la población,
de todos los sitios entre ellos, debe quedar encapsulada, ¿vale?
La idea es que esa correlación entre las variables
debería desvanecerse.
Obviamente no se va a desvanecer del completo,
porque no tendría sentido, pero sí dentro de unos márgenes aceptables.
Esto es lo que nos permite, básicamente,
¿por qué siempre intentamos?
Porque hay veces que dices, bueno, si en realidad el modelo
puede funcionar rompiendo esta suposición, ¿no?
Y puede, ¿por qué la usamos?
Bueno, pues porque, como siempre, el romperla crea
un modelo más complejo a todos los sentidos, ¿vale?
De matemática, de computación y de interpretación,
sobre todo que suele ser un mayor problema,
generalmente, ¿vale?
Esto permite crear un modelo mucho más simple, ¿vale?
La clase explica la coocurrencia, ¿vale?
De las respuestas.
Si no se cumple y hay una dependencia ante los ítems, ¿vale?
Lo que hablaba,
pues muchas veces suele ser, pues eso, preguntas casi duplicadas,
una que menciona la una a la otra, bueno.
Esto lo que puede llevar, es lo que decía,
puede llevarte a clases artificiales,
que se le llaman, ¿vale?
Este es el peor de los casos,
que te quiera una clase artificial que no sirva para nada,
pero simplemente puede ser algo más tenue,
como estábamos hablando, dependiendo del nivel de correlación
que haya, donde simplemente hace un peor ajuste, ¿vale?
Eh.
De las clases que estás creando, de las probabilidades de respuesta
y demás, porque te está creando una variabilidad que no es
la que tú quieres coger.
Y esto, claro, pensad como en una bola de nieve.
Si yo ya altero las prevalencias de los pesos,
luego altero un poco las probabilidades de respuesta
de los patrones dentro de cada clase,
cuando empiezo a asignar las probabilidades a posteriori
de los individuos que tengo, que es lo que más me interesa,
esta bola de nieve se ha ido haciendo grande.
Y me altera completamente a lo que de verdad
me tendría que salir, ¿vale?
¿Cómo detectamos esto, vale?
Residuos bivariados, ¿vale?
Luego hay más diagnósticos, ¿vale?
Pero la principal es este, ¿vale?
La idea es que si los residuos,
que si los ítems están pegados dentro de la clase,
vamos a obtener residuos grandes, ¿vale?
Simple y sencillamente.
La idea es comparar observado versus esperado, ¿vale?
Bajo la suposición de independencia y 2 a 2 se hace el hachi cuadrado
y todo lo que no salga alto, ya veremos qué significa alto,
pues hay que explorarlo y decidir qué hacemos con ello.
Si esta falla y nos sale algo del estilo,
¿qué podemos hacer?
Lo que decíamos, revisar el cuestionario,
si hay ítems redundantes, casi idénticos,
a lo mejor podríamos fusionarlos,
que esto es algo que también se hace,
o eliminarlos.
Permitir dependencias locales.
Se pueden permitir enlaces, ¿no?
Como entre ítems, pero bueno.
Esto también, nuevamente, es algo más complejo matemáticamente
y también a nivel de programación.
Tenemos que asegurarnos, por ejemplo,
de que el programa estadístico que estemos utilizando
nos lo permita hacer.
Obviamente, los programas más simples tienen más limitaciones a la hora
de crear todas estas estructuras complejas, ¿no?
Sea de.
Relación entre ítems o covarianzas concretas,
entre variables continuas,
etc. Entonces, también tenemos que asumir lo que podemos
y lo que no podemos hacer.
También podríamos, lo que he comentado antes,
aumentar K, aumentar el número de categorías,
pero esto siempre con cuidado, viendo, por lo que digo,
como un análisis de sensibilidad.
¿Qué pasa si, por ejemplo, a mí me sale una solución con 4
y yo veo estos requisitos bivariados?
Perfecto.
Voy a aumentar a 5.
¿Qué está ocurriendo?
¿Cómo me está cambiando todo?
Vale.
Me sale una nueva categoría.
No me cambia mucho.
Me cambia esta solo.
Esta clase.
Vale.
Y veo que son perfiles claros.
Ahora se definen mucho más los perfiles.
Vale.
Perfecto.
Me sirve.
Genial.
No.
Me está alterando todo y empieza.
La interpretabilidad es más complicada o me crea.
Más o menos se mantiene, pero me crea una clase
con una prevalencia muy baja.
¿Vale?
O sea, con muy poca gente
y donde tiene un tipo de respuestas que no tengo la manera
de interpretarlo.
No me sirve de nada.
¿Vale?
Eh.
Y, en fin.
Incluso también, por ejemplo, algo que se puede hacer es,
hablando de las satisfactoriales y demás,
es como crear una subdimensión.
¿Vale?
Como un factor local.
¿Vale?
Si hay un grupo, ya no solo dos ítems,
si hay un grupo de ítems muy afines entre ellos,
pues puedes crear una dimensión y trabajar con ello.
Pero bueno.
La idea es esta.
¿Se entiende la idea?
¿Sí?
Bueno, aquí vamos a empezar ahora con un ejemplo sencillo,
un ejemplo muy sencillo
de cómo sería un análisis de clases latentes.
Supongamos que tenemos tres indicadores binarios,
y que el análisis identifica dos clases latentes.
Clase 1, que hemos denominado baja probabilidad
de responder sí a los ítems, ¿vale?
Y clase 2, que tiene una alta probabilidad
de responder sí a los tres ítems, ¿vale?
La tabla muestra, ahora veréis la tabla,
las probabilidades condicionadas estimadas para cada respuesta sí
en cada clase, ¿vale?
Y las proporciones de la muestra en cada clase, ¿vale?
Esta es una típica tabla con la que podríamos representar
toda esta información que estamos diciendo, ¿vale?
Tenemos aquí las dos clases que hemos hablado, ¿vale?
Y pi sub k, ¿vale?
Que es básicamente el porcentaje de población
que debería tener en cada una de ellas, ¿vale?
Y luego, para cada uno de los tres ítems que estaba diciendo,
la probabilidad que tiene esta clase de responder sí
es.
¿Vale?
A cada uno de estos ítems.
¿Vale?
Entonces, aquí, nuevamente, esto es súper didáctico,
todo queda súper claro, súper definido.
Vemos una primera clase donde la probabilidad de decir
o de responder sí a los tres son muy bajas.
¿Vale?
En todos los ítems.
¿Vale?
Esto podría ser, si estamos hablando de consumo,
como estamos hablando hasta ahora, pues de bajo riesgo, ¿no?
Y, por el contrario, una mucho más alta, ¿vale?
O sea, la 2 tiene una probabilidad de respuesta mucho mayor a los 3,
¿vale?
Esta sería, por ejemplo, en este caso,
de interpretación de alto riesgo, ¿vale?
La idea de aquí
sería que, por ejemplo, este formato tabulado es como el estándar
para representar los resultados de los let en class.
Ya que simplemente en un solo vistazo de una tabla
puedes ver las diferencias de los perfiles.
¿Qué ocurriría si en lugar de ser una dicotómica tuviéramos más
categorías?
Pues tendríamos un vector de respuesta
para cada una de las diferentes categorías.
Vale.
Entonces, esta es la idea muy básica y que entraremos en profundidad.
¿Cómo hace todo esto?
Yo ya os he explicado un poco todo lo que es la formulación y demás,
de lo que saca, las probabilidades,
primero la prevalencia, luego la probabilidad de respuesta
dentro de cada grupo y luego cómo asigna las posteriors
a cada uno de los individuos.
¿Cómo hace esto realmente?
Bueno, esto lo hace con.
La verosimilitud, básicamente, la mayoría de ellos, ¿vale?
Luego hay diferentes programas que utilizan diferentes metodologías,
pero, por lo general, para estimar los modelos de clases latentes,
la mayoría de programas utilizan el algoritmo EM, ¿vale?
Con máxima verosimilitud, ¿vale?
Básicamente, tratan a las clases como datos faltantes, ¿vale?
Eh.
La idea del algoritmo M sin entrar en mucha profundidad, ¿vale?
Es que tiene dos pasos, ¿vale?
Como explico aquí, ¿vale?
El de expectation y el de maximization, ¿vale?
Donde tenemos un primer paso de expectación, ¿no?
Por decirlo en castellano, expectation, ¿vale?
Donde la idea es que con los parámetros actuales,
Yo qué sé, las proporciones de clase que tengas,
las probabilidades por ítem y clase, ¿vale?
Calcula para cada persona
la probabilidad de pertenecer a cada clase, ¿vale?
Esto es lo que hemos ido haciendo un poco hasta ahora, ¿vale?
Pero solo en un paso, ¿vale?
La manera intuitiva es que reparte a cada persona
entre las diferentes clases en proporciones.
Recordad, sobre todo es importante saber que no estamos encajando
a las personas a la fuerza en una sola clase.
Estamos repartiendo de manera probabilística.
Estas son las posteriores.
En el siguiente paso, el de maximización,
lo que hago es que.
Con estas probabilidades como pesos, ¿vale?
Actualizo la información que tengo, ¿vale?
Actualizo la proporción de clases, ¿vale?
Qué fracción de la muestra cae en cada clase, ¿vale?
La pondero por la calculada anteriormente,
¿vale?
Por las posteriors.
Las probabilidades de respuesta por ítem, ¿vale?
Condicionales, ¿vale?
Y si estuviéramos en un Latin Profile,
pues miraría las medias y las varianzas, ¿vale?
Por cada clase, ¿vale?
Y la intuición aquí,
la idea intuitiva con la que hay que quedarse
es que es como un recuenteo de la tabla, ¿vale?
Que hemos visto antes de frecuencias, ¿vale?
Por clase, pero usando unos conteos ponderados,
¿vale?
En lugar de unos conteos enteros, ¿vale?
Y entonces, estos dos pasos, el de expectation
y el de maximization, ¿vale?
El de asigno a las personas y luego vuelvo a recalcular los parámetros,
lo hace iterativamente, una vez detrás de otra.
¿Vale?
Hasta que llega, ¿vale?
Lo que decimos aquí, ¿no?
Interacción alterna entre la E y la M
hasta que los cambios en la log verosimilitud sean menores
a un umbral, ¿vale?
Lo que se llama la convergencia.
¿Vale?
Eh.
La idea es que durante este proceso de alternar un paso con otro,
la verosimilitud va subiendo, ¿vale?
Hasta que llega un punto en el que se estabiliza.
¿Vale?
Eh.
¿Cómo se estabiliza?
Bueno, pues cuando tienes un conjunto de cambios
donde el cambio en la verosimilitud es ínfimo,
los parámetros como que dejan de moverse
y ya se llega a una convergencia.
Esto es un poco como utiliza con la verosimilitud el algoritmo M.
¿Por qué os explico esto y por qué es importante
entrar en esto?
Porque esta metodología.
Es muy útil, se utiliza en muchísimos modelos distintos
para calcular los parámetros, ¿no?
Como comentaba,
por ejemplo, yo lo he utilizado muchísimo para mi tesis doctoral,
que es de datos faltantes.
Todo lo que utilizas con datos faltantes,
pues utilizas este tipo de modelos, ¿vale?
Pero esto, en este caso, tiene un problema, ¿vale?
Que el algoritmo EM,
digamos que siempre busca una verosimilitud mejor, ¿vale?
Siempre va como subiendo la verosimilitud.
Pero no te promete encontrar lo que se llaman
los máximos globales.
Pensad que estamos trabajando con poblaciones muy complejas,
como hemos visto, con diferentes distribuciones,
perfiles y demás.
Claro, no solo vamos a encontrar una única solución óptima.
Vamos a lo que se llaman encontrar soluciones,
se llaman máximos locales y máximos globales.
Entonces, ¿cuál es el problema?
Que dentro de toda la distribución.
De posibles respuestas de parámetros,
según las dimensiones que tengamos, vamos a tener valles y crestas,
por representarlo de una manera gráfica.
El problema que podemos tener es que cuando la verosimilitud sube,
llega a un pico, y claro, el logaritmo M
siempre ambiciona mejorar la verosimilitud.
No se permite el empeorar para luego encontrar otra mejor.
Entonces, se va a quedar en ese pico,
pero ese pico puede no ser el más alto.
Si nos imaginamos una montaña, una cresta,
no puede ser el pico más alto.
Eso sería lo que se llama un máximo local.
No es la que nosotros queremos encontrar.
Nosotros queremos encontrar la mejor, que es la global.
Por eso, lo que se hace es.
Hacer diferentes starts, ¿vale?
Diferentes puntos de empiece.
Sí, tengo una gráfica aquí.
Es que tiene una problemática esta gráfica,
pero bueno.
Si os imagináis esto, ¿no?
Pues como la superficie de la velocimilitud, ¿vale?
Vemos que hay picos, valles y demás, ¿vale?
Esto, no hagáis caso de dónde están puestas las X
porque cuando lo hice
se me movió todo y no me fijé hasta que ya lo compilé
y lo puse así.
En realidad, por ejemplo, imaginados que esto empieza aquí, ¿no?
Esto llegaría, por ejemplo,
pues puede llegar a este máximo de aquí.
No se permitiría la idea de bajar, ¿vale?
El problema aquí es que si esto empieza aquí,
llegaría aquí.
Y esto es un máximo, lo que se llama local, ¿vale?
No global, ¿vale?
Estas respuestas de aquí son mejores, ¿vale?
Lo mismo para esto de aquí, ¿vale?
Las X rojas siempre tendrían que estar en puntos más altos
y nunca pueden estar en puntos más bajos.
Estos de aquí son errores míos, disculpad.
¿Vale?
Entonces, lo que os decía es que lo que nosotros queremos encontrar
es dentro de todas estas soluciones, ¿vale?
Este espacio puede ser mucho más grande,
encontrar lo que sería el pico más alto,
el máximo global.
Por eso.
De una manera aleatoria, tú puedes empezar aquí.
Tú puedes decirle al programa, bueno, pues empieza,
empieza aquí de una manera aleatoria,
llega hasta aquí y dice, ya está,
ya he encontrado la solución.
Estos son los mejores parámetros
porque esta es la verosimilitud más alta que yo he encontrado.
¿Vale?
Esto no es lo que nosotros queremos encontrar.
Queremos encontrar los que tengan el pico más alto.
Por eso se les hace, se le obliga,
y esto lo veremos cuando veamos el código de R,
empezar desde diferentes puntos y repetidas veces.
¿Vale?
¿Para qué?
Para encontrar siempre la misma respuesta.
La idea es que empezando desde diferentes puntos
y repetidas veces desde cero,
encontremos siempre la misma maximum likelihood una y otra vez.
Siempre converjamos en lo mismo.
Entonces vamos a estar seguros de que hemos encontrado
el máximo óptimo.
O sea, las mejores estimaciones de los parámetros que queríamos.
Los parámetros, pues, las prevalencias,
las probabilidades de respuesta para cada clase y todo eso, ¿vale?
Si no, si nosotros empezamos a.
Veremos que esto es un punto crítico,
empezamos a hacer esto y cada vez tenemos una verosimilitud distinta,
esto nos indica que necesitamos.
Básicamente, darle más potencia computacional, ¿vale?
Hacer más startups, hacer más repeticiones, ¿vale?
Más iteraciones y demás.
Porque nos están contando todo el rato diferentes,
lo que son locales, ¿vale?
Nos está encontrando el global.
Si le damos más potencia y seguimos encontrando
que no llegamos a una definitiva.
Puede ser que ya tengamos un problema nosotros a la hora
de modelizar con los datos o demás.
Pero bueno, estos son otros aspectos.
Generalmente simplemente cuando no encontramos
es que no tenemos suficiente potencia.
El por qué no partimos siempre,
ahora lo veremos cuando estemos en los ejemplos
de un número súper alto de réplicas con un número súper alto
de iteraciones y tal, es básicamente la potencia computacional.
Cuanto más de todo esto le demos,
más va a tardar en calcularlos el modelo.
Si nosotros tenemos.
Ahora lo veréis, yo en uno de los ejemplos que doy en el bloque 2,
pues creo que tengo solo 6 variables y tengo como unas 400 personas
o así.
Y esto a mí en este ordenador me puede tardar como 10 minutos.
Si esto yo empiezo a comparar diferentes modelos
con un montón de variables en lugar de cientos,
miles de personas y demás.
Pues esto empieza a extenderse en el tiempo, ¿vale?
Y entonces, si tú solo quieres ir comparando modelos
para ver si estás haciendo, por ejemplo, imagínate,
suposiciones correctas o no, pues claro,
si cada uno te tarda días en modelizar,
pues tienes un problema muchas veces, ¿no?
No tenemos muchas veces tanto tiempo.
Entonces, por eso es importante, pues bueno,
jugar un poco con la cantidad de repeticiones
que vamos a empezarle, de iteraciones y demás, ¿vale?
Vale, han preguntado si el algoritmo
EM es similar a un análisis de componentes principales.
Bueno, se puede utilizar para calcular.
El algoritmo EM, lo que te digo, se utiliza
para muchísimas estimaciones de parámetros distintas,
o sea.
Para componentes principales en concreto,
ahora mismo no sé cuál es el más común,
pero podría ser el caso, sí.
Sí, sí, sí.
Entonces, tampoco es el único modelo que utiliza la iteración de O sea,
utiliza el método este de iteración, ¿eh?
Pero es el más típico del que más se usa.
Nada.
¿Qué más?
Creo que lo que tengo aquí.
Bueno, la idea es esta, ¿no?
La idea intuitiva
es que si tengo dos clases muy solapadas, por ejemplo,
en el peor de los casos, tengo dos clases muy solapadas,
si inicializo de una manera incorrecta el algoritmo
y no le doy los 20 repeticiones,
el EM puede partirme mal estas clases.
Puede partirme mal los datos y estabilizarse
en una posición subóptima.
¿Cómo saber esto?
Pues esto.
Obtengo los layouts distintos entre las diferentes ejecuciones.
Hay una cosa que yo también hago que siempre es importante, que es
poner la semilla para poder replicar las soluciones.
Como ya veis, como totalmente estamos ahora,
esto empieza de una manera muchas veces al azar,
por decirlo de alguna manera,
en qué parámetros empieza y demás.
Es importante siempre marcar la semilla al inicio
para poder reproducir los resultados que estamos obteniendo.
Esto es importante porque si no, lo típico, ya lo digo también
de cara a cuando quieres publicar y demás, obtienes unos resultados,
no has puesto una semilla y tú, cuando vas a volver
a correr el modelo porque te dicen
que hagas un segundo análisis para añadir lo que sea.
Pues resulta que no te da exactamente los mismos valores probabilísticos.
Pues esto puede ser simple y sencilla.
O sea, varía, o sea,
se parecerán muchos, pero varían en algunos valores.
Entonces, claro, aquí tienes un problema.
¿Por qué?
Porque no has partido la misma semilla,
no has empezado desde los mismos puntos
y demás, ¿no?
Entonces, esto está bien, que lo tengamos en cuenta, ¿vale?
Si nos da una gráfica parecida al mismo número de clases y demás,
pues ya estamos llegando a la convergencia
y esto es lo que tenemos que utilizar, ¿vale?
También es importante ver, cuando estamos en estas soluciones
que nos da, lo que son las clases diminutas,
clases con prevalencias muy bajas,
que ya hablaremos también, las clases espurias.
Hay diferentes categorías,
pero por debajo del 5% de prevalencia suelen
ser clases artificiales que no tienen mucho sentido, generalmente.
¿Vale?
O si, por ejemplo, nos da soluciones.
Ah, nos puede dar los dos extremos.
O soluciones de clases muy diminutas o soluciones,
lo que se llaman, de separación perfecta, ¿no?
De probabilidades entre 0 y 1.
Cuando empezamos a ver estas cosas, tenemos un problema.
Hay algo que no está yendo bien ahí detrás, ¿vale?
Y tenemos que explorar los datos,
tenemos que explorar las posiciones que hemos hecho al modelo
y demás, ¿vale?
Si las probabilidades son perfectas,
tenemos un problema, ¿vale?
La inestabilidad, los residuos bivariados, ¿vale?
Lo mismo de siempre.
Luego veremos, ¿vale?
Una cosa más, que es la entropía, ¿vale?
Que la entropía nos está diciendo que bien estamos clasificando
a nuestros individuos en función de las clases que tenemos,
y esto es importante, a posteriori,
pero no para discernir el número de clases, ¿vale?
Entonces, un poco la receta
de cómo trabajar bien es la que veremos también en el código,
pero la idea es tener múltiples arranques, ¿vale?
Que es lo que le llamo yo en el código,
si no recuerdo mal, NREP, ¿vale?
Diferentes estrategias de inicialización con aleatoriedad,
yo qué sé, basado en camins, bueno, hay diferentes, ¿no?
Y comparar siempre, por ejemplo, si nosotros encontramos un óptimo
de K soluciones, comparar con las más cercanas, ¿no?
K-1, K-1 y ver, lo que decimos, análisis de sensibilidad
y ver cómo va variando todo, ¿vale?
Una manera si tenemos problemas computacionales que funciona
y que se hace mucho sobre todo cuando se te va de madre el análisis
y es muy grande y demás y no estás encontrando
una convergencia tú te quedas con la mejor solución con la mejor
y a partir de allí en lugar de decirle que empiece
al azar le marcas tú los parámetros de inicialización.
Y le vuelves a decir a partir de ahí que te busque la mejor solución.
Y la idea es que vas, por hacerlo un poco gráfico,
descartando los valles y subiendo los picos
para encontrar al final el más alto.
Si en unas tiradas no encuentras una convergencia final,
lo que haces es que guardas las mejores soluciones
que has obtenido y le dices, vale, en lugar de empezar desde el azar,
yo empiezo desde estas soluciones de los diferentes parámetros.
Y bueno, entonces, ya os digo,
esto cuando pasa hay muchas cosas que hacer.
También, por ejemplo, puedes.
Lo veremos en el item profile analysis, ¿no?
Lo que os decía, la asunción de la varianza igual o no, ¿vale?
En lugar de ser tan restrictivo, puede ser un poco más laxo, ¿no?
Pues yo qué sé, puede ser hacer que tenga.
Límites inferiores, ¿no?
La variante para evitar colapsos, fijar algunas covarianzas,
cosas así, ¿vale?
Para ponerle al modelo más fácil la estimación de los parámetros.
Intentando tocar los parámetros que menos te interesan, ¿vale?
¿Y qué más?
Una vez que ya habríamos llegado, ¿qué es importante?
Esto es importante que reportemos toda esta información
que hemos utilizado.
Es importante que reportemos el número de arranques
que hemos usado.
¿Vale?
Los criterios de convergencia que hemos usado.
La mejor, el airhood que hemos alcanzado.
¿Vale?
¿Qué evidencias de estabilidad tenemos?
¿Vale?
¿No?
Pues la misma solución repetida muchas veces.
Perfiles son consistentes en dar diferentes soluciones.
¿Vale?
Y si hemos tenido que tomar decisiones, ¿no?
Estos análisis de sensibilidad de quedarnos con un grupo
u otro o clases muy pequeñas de si quedarnos o no eliminarlos,
las.
O cosas de dependencia local que estamos hablando,
o de varianza, reportar qué hemos hecho con ellas,
¿vale?
No es simplemente, ala, yo te suelto aquí los resultados
y ya está.
No, es, yo en todo este proceso, ¿qué he hecho?
¿Vale?
¿He alcanzado una convergencia?
¿Con qué criterios he alcanzado la convergencia?
¿Qué asunciones he mantenido?
¿Qué asunciones no he mantenido?
¿Qué, vale?
O sea, básicamente, ¿qué modelo he hecho?
¿Vale?
Y bueno, aquí un poco la idea de esto.
Entonces, hasta ahora hemos visto, ¿no?
La idea de que es más o menos el teclas análisis,
las clases latentes, que no son observadas,
contraste observado, diferencias, tipos de análisis, ¿vale?
Luego, lo que nos da cada modelo, ¿vale?
Y cómo se calculan estas cosas en el modelo
y es importante a la hora de la programación y demás, ¿vale?
Ahora la idea es que, bueno, ¿vale?
Yo ya sé todo esto
y yo empiezo a correr modelos, ¿vale?
Y yo corro, pues, con, no sé, dos categorías, tres categorías,
cuatro categorías, cinco categorías, ¿vale?
¿Cómo elijo con cuál me quedo?
¿Vale?
Estos son los criterios de información para elegir
con cuántas clases, ¿vale?
Con cuántas clases me quedo.
Hay muchos, ¿vale?
Aquí pongo los más típicos
y los que más se usan generalmente, ¿no?
Son los criterios de información, ¿vale?
Y la idea es que todos ellos hacen lo mismo, ¿vale?
Comparan ajuste versus complejidad, ¿vale?
Del tipo, pues esto, ¿no?
Dos, como vemos aquí, la menos dos, log verosimilitud,
más la penalización por el número de parámetros, ¿vale?
Y en todos ellos la idea es la misma,
es que cuanto menor, mejor, ¿vale?
Como pongo aquí, ¿no?
Pues, por ejemplo, uno de los más conocidos,
el principal que se suele enseñar primero es el A y C, ¿no?
Se dice que es como un poco más liberal
porque penaliza poco, ¿vale?
Y tiende a proponer soluciones con más clases, ¿vale?
Luego, el BIC, ¿vale?
Penaliza por el logaritmo de n, ¿vale?
Y es como un poco más, como pongo aquí,
imparsimonioso, ¿vale?
Y se ha demostrado, en el estudio de simulación,
que la práctica suele ser el que funciona mejor.
¿Qué ocurre?
A ver, muchas veces nos vamos a encontrar
que nos están dando las mismas soluciones.
Tú vas a tener los criterios de información
para las soluciones con dos categorías,
con tres categorías, con cuatro categorías,
con cinco categorías.
Y a lo mejor te puede pasar, en el mejor de los casos,
que todos ellos vayan alineados y que, por ejemplo,
las tres categorías tengan los mejores resultados en todo.
En AIC, en BIC, en el AIC,
en el ICL, ¿vale?
En todo esto.
Pero puede pasar que no, ¿vale?
Puede ser que, por lo que os comento,
la penalización no es la misma según la complejidad
y cuando estamos empezando a comparar modelos,
pues en unos el AIC es mejor aquí, en el otro es el BIC mejor aquí,
¿vale?
El que se ha demostrado
y el que se recomienda seguir en caso de discrepancia
entre los diferentes criterios es el B y C, ¿vale?
Este de aquí.
Luego, ¿por qué se usan otros?
Pues para tener una información, una pixel un poco más grande.
Por ejemplo, este, el A, B y C, ¿vale?
Que es simplemente un pequeño ajuste del anterior, del B y C,
se utiliza mucho cuando las muestras,
como pongo aquí, ¿no?
Se ajusta por el tamaño muestral,
se utiliza muchísimo con muestras más bien pequeñas o medianas, ¿vale?
Y luego el ICL se usa bastante, ¿vale?
Que es como una combinación del BIC más dos veces la entropía,
¿vale?
Y este último es como decir más o menos, me quedo,
voy a quedar, este te va a decir que te quedes con el modelo, ¿vale?
Que combina, no solo ajusto bien,
sino que separo bien, ¿vale?
Porque tiene los dos componentes,
ajusto bien y estoy separando bien la población,
¿vale?
La regla operativa generalmente suele ser,
los miramos todos, ¿vale?
Y priorizamos el BIC y el ICL, ¿vale?
Y comparamos también lo que siempre digo, ¿eh?
O sea, estos son como los criterios matemáticos, estadísticos,
como queráis llamarle, de solución.
Pero al final es que la solución tenga una interpretación sustantiva,
¿vale?
De nada, lo que digo siempre, de nada me sirve tener el mejor BIC,
el mejor ICR, la mejor entropía,
si luego los resultados no los puedo interpretar, ¿vale?
Entonces, estábamos hablando, ¿no?
De la entropía, ¿vale?
Una cosa tiene que quedar clara.
Lo que he explicado hasta ahora, ¿vale?
Esto es de atrás.
El AIC, BIC, el AIC,
el ICL sirven para seleccionar con cuántas categorías me voy
a quedar.
Una vez que he tomado esta decisión, yo puedo mirar, ¿vale?
La entropía y la calidad de clasificación, ¿vale?
Pero estos criterios no son definitorios
ni tienen que utilizarse para tomar la decisión
de cuántas categorías tengo que utilizar, ¿vale?
De cuántas CAS tengo que tener, ¿vale?
Porque esto no mide el ajuste del modelo,
sino que mide la calidad de la clasificación, ¿vale?
La idea básicamente
es que trabajamos generalmente con la entropía normalizada
que va de 0 a 1 cuanto más cerca de 1 las asignaciones son más nítidas
y esto significa que hay poca incertidumbre
y por el contra cuanto más cerca de 0 tengo mucha más mezcla
y tengo una clasificación peor ¿vale?
Luego, el ABPP, ¿no?
El Average Posterior Probability, esto se mira por clase, ¿vale?
Y básicamente lo que te pone aquí es el promedio
de la probabilidad posterior de pertenecer a esa clase, ¿vale?
Calculado entre quienes fueron asignados a la clase, ¿vale?
Esto a nivel intuitivo, más allá de la forma,
es con qué seguridad estamos asignando a los individuos
a cada una de estas clases.
El anterior me lo da a nivel global.
¿Qué tal estoy separando toda la población
en las diferentes clases?
Y luego el otro me lo va a dar en función de cada clase.
Habrá unas clases que la separación de los individuos en ellas
será más nítida y otras que será menos nítida.
¿Con qué seguridad estamos asignando a cada uno de los individuos
a cada clase?
Voy a comentar luego, ¿eh?
Vale.
Claro, aquí hablas que evidentemente estos índices de bota de ajuste
nos ayudan a determinar el número de clases
y quería saber si el enfoque
de las clases latentes siempre es puramente exploratorio
o si puede haber como un enfoque confirmatorio
en el que tú des una idea más o menos de cuántas clases crees
que debe haber.
Si puedes dar esa información previa
o si siempre se hacen desde el enfoque exploratorio
de, oye, yo no sé nada, quiero saber cuántos grupos o cuántos clusters
o cuántas clases latentes me salen.
Sí.
No, muy buena pregunta.
Claro, la idea es que.
Tú, ya lo veremos, tú vas a calcular cada uno de los modelos diciéndole
cuántas clases quieres.
Entonces, si tú ya partes de una idea, por ejemplo,
porque ya se ha hecho en la literatura
y se sabe, tú puedes partir de ahí.
Pero claro, la idea es que tú tienes que confirmarlo,
como siempre, con tus datos.
Entonces, lo normal sería lo de siempre,
que te salieran los mismos tipos de resultados,
con el mismo número de clases, y entonces a lo mejor hubiera
diferencias porque tu población es un poco distinta y demás.
Y es cuando entramos en la problemática de la vida real
de que no me sale lo mismo que sale en los papers.
Por eso siempre hay que O sea,
lo que decimos es como lo que decías,
el exploratorio y el confirmatorio.
Aquí es como que se hace todo.
Si tú pudieras hacer el confirmatorio solo
manteniendo las clases, ¿no?
O sea, tú en la literatura sabes que tu población,
según lo que se dice, se parte en cuatro clases.
Y tú puedes hacer el modelo solo de cuatro clases, que sería
como una especie de confirmatorio, por hacer la analogía.
Perfecto.
Pero tú, en realidad,
lo correcto sería hacer también como una especie de exploratorio
donde tú comparas como mínimo con el que está por arriba
y con el que está por abajo.
Claro.
Si te sale que efectivamente las cuatro clases
son mejor que las tres y que las cinco clases,
lo normal es que ya no te tendrías que ir más allá,
porque si la biografía te lo dice y tú estás encontrando eso
y en las separaciones de umbrales ya está bien,
no deberías encontrarte de repente que con seis clases va mejor
que con cuatro cuando con cinco no ha ido bien,
porque no tiene mucho sentido.
Siempre hay casos muy especiales,
pero lo normal es que esto no ocurra así.
Eso te iba a preguntar por casos más especiales.
O sea, tú imagínate que tienes un modelo de tres clases latentes
y otro de cuatro,
y el de cuatro ajusta mejor que el de tres significativamente,
pero tiene mucha más interpretabilidad teórica
el de tres.
Hay, por ejemplo, que O sea,
sé que no hay una respuesta de lo que hay que hacer, ¿no?
Pero ¿qué propondrías o cómo lo?
Sí.
Aquí yo creo que tiene que prevalecer en este caso la interpretabilidad.
Estoy de acuerdo.
O sea, Es eso, no siempre va a ser así.
Lo que tienes que valorar es cuán distintas
son las distancias a nivel, digamos, más numérico-matemático
entre un grupo y otro.
Claro, si hay un salto muy grande, ¿no?
Pues lo que estamos viendo.
Si, por ejemplo, el BIC es mucho más pequeño en el D4,
por ejemplo.
Y la entropía y el average posterior está mucho mejor,
pero digamos, yo que sé,
que en el de 3 está alrededor de 0.6 y en el de 4 está alrededor de 0.9,
probablemente tú deberías poder encontrar por qué el de 4
se está clasificando mejor que el de 3.
¿vale?
siempre y cuando esta cuarta, esta última
no sea lo que se llama el cajón desastre,
la espuria donde no tengas ningún tipo de tratabilidad
que entonces lo que te está haciendo es todos los problemas,
todos los outliers, todo lo que no sé dónde lo va, lo meto aquí y entonces
las otras me quedan súper limpias entonces ahí lo podrías ver,
por ejemplo, con el ABPP porque tú tendrías
tres súper nítidas, mejores resultados que en el tres
anterior pero la cuarta sería un desastre.
Y entonces a lo mejor la global,
la entropía normalizada sí que te estaría subiendo,
pero cuando tú la desgranas y dices, vale,
vamos a entrar dentro de las subpoblaciones,
¿cómo me está haciendo las subpoblaciones?
Digo, vale, muy bien,
me está manteniendo tres que más o menos se parecen
a lo de antes, la misma interpretación
y tal y no sé qué, pero este cuarto
no lo puedo interpretar, el ABPP es un desastre.
Y las probabilidades,
o si estoy haciendo con continuas, las varianzas son enormes.
Entonces, básicamente lo que me está quedando
es un cajón desastre.
Entonces, aquí, dependiendo de cómo, te puedes mantener con tres
o yo lo que recomendaría en estos casos, por ejemplo, es,
vale, vamos a identificar estos individuos.
Por ejemplo, muchas veces si son de prevalencias bajas,
es un conjunto bajo de individuos,
es, vale, vamos a ver qué pasa con estos individuos,
vamos a ver por qué nos está pasando esto.
Es solo un conjunto de ítems que nos están dando un problema,
es un conjunto de individuos que características tienen.
Muchas veces,
esto cuando empezamos a tirar atrás y encontramos a esta gente,
lo reconocemos.
Esto es el día que cuando pasamos el test pasó no sé qué, el día
de que la población no sé cuánto, es el día que la máquina.
No sé qué, el día que de repente los análisis
fueron todos al traste, ¿no?
Empiezas a encontrar, puedes encontrar explicaciones.
Y estas explicaciones son las que te darían un poco de justificación o pie
a decir, vale, pues a lo mejor elimino a este grupo de individuos
que me está clasificando de una manera distinta.
A lo mejor elimino esta variable.
A lo mejor aquí le permito al modelo tener unas covarianzas distintas,
¿vale?
Entonces, eso es todo un poco esto.
Por eso hago mucha insistencia en el hecho
de que una cosa es lo que nos da el nivel numérico
y otra la interpretación.
Y que en realidad, a veces es mucho, lo más complicado es hablarnos,
digamos, entre los que analizamos y los que son especialistas
y que nos entendamos, ¿no?
Entonces, bueno, esto es como un mundo aparte,
pero sí.
Muchas gracias, muy completa la respuesta.
De nada.
Entonces, aquí, por ejemplo,
para tener en cuenta de lo que significa una EPP bueno
y cuando tenemos un salto entre una categoría o no,
os pongo unos valores de referencia, ¿vale?
Entonces, valores altos por encima, igual o por encima de 0.8,
¿vale?
Es una asignación nítida, ¿vale?
Esto es lo que se llama baja ambigüedad.
Perfecto.
Entre 0.6 y 0.8, pues bueno, está bien, ¿no?
Es un intermedio, puede haber flapamientos
o ítems poco discriminantes, ¿vale?
Aquí podríamos,
si queremos, hacer una exploración un poco más dentro,
ver a ver qué está pasando, cuáles son igual,
vemos residuos bivariados entre un par de ítems altos,
podemos encontrar algún conjunto de individuos
que tengan una variabilidad alta, ¿vale?
Y si está por debajo del 0.6, pues hombre,
es una clasificación floja, ¿no?
Aquí habría que revisar un poco todo el modelo.
Las especificaciones del modelo, cuántos subgrupos hemos hecho,
qué indicaciones hemos hecho, la independencia local, ¿vale?
Y lo pongo en rojito aquí, no es un índice de ajuste y no elijas
K solo por la entropía.
Es tentador, porque lo veréis, esto también pasa en los ejemplos,
que hay veces que, bueno, pues claro,
tú empiezas a hacer más categorías y claro,
lo que te va a decir la entropía es yo estoy clasificando mejor
a la gente.
Yo mi clasificación es más nítida.
Pero claro, luego, por un lado,
no vas a poder interpretarlo y luego el BIC
lo que te está diciendo es, muy bien,
Pero este modelo es mucho más complejo
y me está explicando más o menos lo mismo.
Y, bueno, simplemente hacer incisión un poco en esta misma idea
de los puntos de corte, ¿vale?
Y de dónde salen, ¿vale?
Esto es lo que dice más o menos la bibliografía.
Luego, siempre lo digo también, esto es importante,
estos puntos de corte son más orientativos,
son los que más o menos suelen funcionar a nivel general,
pero como sabemos, luego.
Cada población y conjunto de características
que estamos mirando son distintas.
Habrá poblaciones que se nos separen súper bien
por el tipo de características, de ítems que estemos viendo,
de perfiles y demás, y habrá otros que serán más ambiguos.
No siempre una clasificación de 0.6
tiene por qué ser mala, ¿vale?
Y esto.
Igual me entro a veces en bucle, pero esto es más de profesión,
me dedico mucho al asesoramiento metodológico y estadístico,
es la discusión de es muy importante saber de dónde partimos, ¿vale?
La bibliografía, la búsqueda
y dónde dice la bibliografía que estamos.
Si yo estoy viendo en otros estudios que están encontrando
todo el rato entropías y clasificaciones entre 0,4 y 0,6,
si yo me encuentro una de 0,58.
No tengo que alarmarme de.
Estoy por debajo de 0.6, que es el.
No, no, o sea.
Probablemente tu población tenga unas características inherentes
que haga que la clasificación, tal y como la estamos haciendo,
sea difícil y que haya muchos individuos difusos
entre diferentes grupos.
¿Vale?
En cambio, la contra, si yo saco una de 0,7 y digo, ah,
pues estoy en el medio, estoy bastante bien,
pero yo toda la bibliografía que estoy encontrando
está de 0,9 hacia arriba, pues, hombre, a lo mejor
sí que empiezo a tener un problema y tengo que empezar a mirarme
qué es lo que yo estoy haciendo distinto y por qué mi población
es distinta.
¿Vale?
Se ha perdido
el se ha perdido la la gráfica un momento, perdón.
Néstor, en las diapositivas que has enviado sí
que se puede ver, ¿vale?
Pero de todas maneras,
como quedan cinco minutos para las dos,
no sé si quieres comentar algo más o dejamos una ronda de preguntas.
Estaba buscando el gráfico, que lo tengo guardado
y simplemente lo voy a volver a colocar.
Ya veis que es un poco para la decisión del BIC.
Si queréis, lo pongo y luego lo retomamos.
Entonces, la idea hasta ahora es un poco
esta, ¿no?
, que estamos viendo.
La idea es que queda poco de un poco de un poco
los diagnósticos que vamos a ver independencia local del bici y demás
y ya en un par de diapositivas empezaremos con los primeros ejemplos
y demás vale ya entraremos en el r entonces como ahora vamos a hacer
el descansillo yo lo que pediría a la gente que que lo quiere seguir
con el eje movidas que se asegure por ejemplo
de que tiene los paquetes instalados.
De que sabe dónde ha guardado la base de datos,
de que todo esto, ¿vale?
Imagina para que agilizar un poco el seguimiento y demás de todo,
¿vale?
Y si cuando estamos en R tenemos alguna pregunta,
yo más o menos he comentado los códigos,
pero si vemos que hay alguna pregunta de los códigos y demás
y la podemos hacer de antemano,
pues me la hacéis y yo en un momento os la explico, ¿vale?
Sobre todo es importante, para agilizar,
tener los paquetes instalados y saber dónde hemos guardado la base
de datos, ¿vale?
Para que cuando la llamemos, pues, nos la encuentre.
Y no sé si alguien tiene alguna pregunta o algo.
Sí, allá atrás.
¿Un segundo?
Sí.
Una pregunta, porque he llegado un poco tarde,
no sé si lo habías dicho, pero ¿qué número de muestras
estaríamos hablando para poder lanzar este tipo de modelo?
Para poder hacer este tipo de análisis,
no hay un número de muestra concreto.
Depende de lo bien que puedas clasificar los individuos.
Es decir, cuando estaba presentando.
Por decirlo muy a lo bruto,
cuando estaba presentando el histograma,
no sé si.
¿Ves?
Mira, ¿ves?
He perdido todas las gráficas en el camino.
Las gráficas que estaban antes ahora no están.
Bueno, estaba presentando un histograma
con una población conjunta, vale.
Depende de lo bien separados que estén, te va a ser más sencillo
o menos sencillo de que con menos gente, lo de siempre,
digamos como la medida del tamaño del efecto, ¿no?
Cuanto más separados
estén las poblaciones y los perfiles entre ellos
y más fácil le sea al modelo encontrar
las probabilidades óptimas, más sencillo te va a ser.
Pero en principio, como tú dijimos, el algoritmo EM
no necesitas mucha potencia de muestra.
Simplemente te va a hacer iterativamente
una detrás de otra hasta que decida encontrar.
Lo que pasa es que si tu población es pequeña
y es bastante heterogénea, le va a costar definir bien los grupos
y las probabilidades de respuesta.
Entonces te va a dar mucha variabilidad.
Mucha difusión dentro de ellos.
Entonces, a lo mejor puedes encontrar,
como digo, con tamaños muestrales pequeños,
algo parecido a lo que te diría la literatura,
pero con unas horquillas mucho más grandes,
de probabilidad de respuesta a los ítems
o de varianzas dentro de variables continuas, que igual no encajen tanto
y es porque te falta muestra para poder acortar estos intervalos.
Y por el otro lado, por tener mucha muestra, tampoco.
No, a ver, como todo,
cuando empiezas a tener mucha muestra,
pues empiezas a clasificar mucho mejor
porque te empiezas a parecer ya a la población original.
Lo que pasa es que en estos casos yo creo
que, a diferencia de otros tipos de análisis y modelos,
tener mucha muestra va bastante bien.
Porque te permite clasificar mejor, pero tengamos luego cuidado a la hora
de mirar cosas de significación y demás, porque claro,
diferencias con una muestra muy grande,
diferencias muy pequeñas dan significativas.
Entonces, a la hora de mirar residuos,
normalidad y todas estas cosas, ya no tanto solo del modelo en sí,
de la estimación del modelo,
sino supuestos y demás, todo esto baila un poco.
O sea, yo por mi experiencia,
que de hecho parte de mi tesis va de esto también,
es cuidado con los tamaños muestrales grandes
porque nos encontramos cosas significativas
cuando no las hay.
A la que tengamos un pequeño error de modelización.
Pequeños errores de modelización.
La idea que tenemos que tener aquí con los tamaños de muestra,
y que quiero dejar ya que me has dado este pie,
es no solo en este tipo de análisis, sino en general,
es si tenemos pequeños tamaños de muestra,
lo peor que nos puede pasar es que nos falte potencia.
Y que no acabemos de encontrar una significación,
los parámetros sean un poco más difusos
y tal.
Y que nuestras asunciones sean un poco más vagas.
O sea, nuestras conclusiones sean un poco más vagas.
Lo peor que nos puede pasar es el lado contrario, que es
que tengamos muchísima muestra,
cometamos un pequeño error en la modelización
y esto nos lleve a una significación que no existe realmente.
¿Vale?
Para una cosa muy intuitiva,
de algo que os sonará muchísimo más, por ejemplo,
que nos olvidemos una interacción.
Entre una variable
y este efecto se lo esté llevando simplemente por potencia abrumadora
que tenemos de población la exposición
entonces esto crea falsos positivos y demás que es lo peor,
entonces aquí para calcular las prevalencias y demás,
mucha muestra no nos vendría mal,
pero si cuando hagamos los análisis de sensibilidad y los residuos y esto
todo lo que sea significaciones, cuidadito porque mucha muestra
nos está dando una facilidad de encontrar diferencias increíbles.
Y nuevamente es un poco más interpretación de esto
que me quiere decir, tiene sentido o no tiene sentido.
En Zoom me han indicado, bueno, Chema,
que no había recibido los materiales, ¿vale?
Yo los he enviado esta mañana a todos los asistentes.
Si hay alguien que esté aquí
o que esté online que no haya recibido
ni la base de datos ni los scripts de R,
que me envíe un email a mí, soy bdebelenfcastilla.
net.
es y yo en este descanso lo envío, ¿vale?
No sé si hay alguna pregunta más aquí.
Sí, vale.
Básicamente, quizás lo del tamaño de la muestra
también podría asociarse con el número
de variables o indicadores que quieres introducir,
porque 10 indicadores con 20 o con 40 sujetos
es imposible.
Y, en fin, es el ratio de alguna forma entre la muestra
y el número.
Y también, si tienes teóricamente una idea
de cuántas clases son, claro, si son varias clases,
una muestra pequeña va a ser imposible que las encuentren.
Sí, también nos va a dar más problemas
a lo mejor a nivel computacional
para empezar a encontrar todo el rato la misma verosimilitud
y demás, ¿no?
Como todo, ¿no?
Cuanto más potencia, más definido tengamos todo,
pues más fácil va a ser para el modelo.
Esto, ya os digo, depende un poco del tipo de máquina,
computación que tengáis y tiempo para estar con esto.
Porque ya habéis visto que hay muchas cosas que se pueden tener en cuenta
y todos estos aspectos
hay que tenerlos sopesados para tomar las decisiones.