Pues nada,
buenos días a todos y a todas que estáis online.
Vamos a continuar con el seminario que comenzamos ayer.
Haremos un descanso a las 12 menos cuarto
aproximadamente, después de una hora y 45 de seminario,
y luego ya acabaremos hasta las dos.
Así que nada, Néstor, adelante.
Vale.
Bueno, nada, primero de todo,
muchas gracias a los que habéis repetido después del día de ayer.
La idea de hoy, pues, como habíamos comentado,
era hacer el bloque 3 y el bloque 4, ¿no?
Y haríamos Let them profile analysis y luego sobre la mejor solución
sobre este miraríamos lo de los 3 steps, ¿no?
La parte que también interesa mucho
que es una vez que ya tenemos el modelo de clases latentes
empezar a ver cómo influyen otras covariables,
comparar distales entre las diferentes clases que nos han salido
y demás de la manera más correcta para intentar evitar los sesgos
que comentábamos ayer que podían surgir
cuando hacíamos las asignaciones duras que se le llama, que es
asignar un individuo a cada grupo entonces,
bueno, este es un poco el resumen de lo que gustaría hacer hoy.
Voy a compartir la presentación.
Vale.
Bueno, pues aquí es donde nos quedamos ayer,
el bloque 3, ¿no?
Análisis de perfiles latentes.
Al igual que cuando hicimos el latent class, la idea es hacerlo.
Bueno, era una pequeña introducción recordatorio rápido
y luego hacerlo primero en R
y luego pasar a hacer lo mismo más o menos
que podamos en Jamovi.
Entonces.
La idea es en este bloque aplicar el item profile
analysis con las variables continuas las vamos a estandarizar
¿vale?
Y usaremos, como dijimos, el paquete DR del TID Latent Profile Analysis,
¿vale?
Entonces, la idea principal es preparar y estandarizar
los datos primero.
Luego veremos que haremos no solo los diferentes tipos de clases,
sino diferentes tipos de modelos, ¿vale?
Vamos a trabajar con dos modelos, un modelo de varianzas iguales
y luego testaremos un modelo de varianzas libres, ¿vale?
Con covarianzas cero, concretamente.
Aquí cuando estemos hablando de esto comentaré que hay otras opciones,
que no vamos a ver en este caso, pero que sepáis que, como dije,
se puede modelar de muchas maneras distintas,
sobre todo en estos aspectos
donde puedes ponerle restricciones a la varianza,
puedes ponerle restricciones a la covarianza,
más libertad, menos.
Y nada, luego haremos lo mismo,
seleccionar el modelo según el mejor B y C. Y
apoyar la decisión un poco con el ICL,
entropía, ¿vale?
Interpretar los perfiles, por supuesto.
Y luego evaluar la calidad de la clasificación con los porcentajes,
o sea, los PSUK y el ABPP.
Y cerrar el bloque igual que en el otro anterior
con un poco de buenas prácticas y checklist de reporte, ¿vale?
Entonces, bueno, lo mismo, cuando estamos en el R,
cualquier duda operativa del R y demás,
pues la podemos ver ahí en directo.
Entonces, estos son más o menos los objetivos que he ido diciendo.
También haremos algunos gráficos característicos
de este tipo de datos, que son distintos,
obviamente, a los que vimos ayer.
Y bueno, el dataset es el mismo que el de ayer, ¿vale?
Dataset Sansha, ¿vale?
Lo único que hoy utilizaremos las variables de edad al inicio
de beber alcohol, el K6, los días de salud mental mala,
¿vale?
Los últimos 30 días y las horas de sueño.
La idea es un poco que, como recordáis, si no lo recuerdo,
teníamos alrededor de un 1 o 2% de datos faltantes.
Entonces nosotros, para simplificar,
no haremos ningún tratamiento de datos faltantes, ¿vale?
Utilizaremos Drona y Scale, ¿vale?
Por simplificar.
En un estudio más real,
con un poco más de porcentaje de datos faltantes
y demás, como ya dijimos,
tendríamos que plantear qué hacemos con estos datos faltantes
en función del porcentaje y a qué tipo de variables
nos influyen y qué tipo de datos faltantes esperamos que tengamos.
Entonces, como he adelantado ya antes,
vamos a utilizar dos modelos, ¿vale?
Primero de todo vamos a utilizar, como en el caso anterior,
vamos a calcular de unas seis categorías, ¿vale?
Esto va a ser exactamente igual que en el ETA en clase anterior.
Lo único que aquí vamos a utilizar dos modelos distintos, ¿vale?
Un primer modelo con varianzas iguales, ¿vale?
Y un segundo modelo de varianzas libres, ¿vale?
Estas dos familias,
que son generalmente las que más se utilizan, ¿vale?
La idea es que esta,
o sea, en esta de todas las varianzas de los diferentes.
Lo que diferencia un modelo de otro es que en el primer modelo,
en el de valencias iguales,
cuando nosotros hagamos los diferentes grupos de subclases,
todas ellas van a caracterizarse probablemente
por tener diferentes medias, ¿no?
La edad de inicio al alcohol, del casé y de salud mental,
pero la varianza de cada una de estas va a ser igual
entre los diferentes grupos.
El modelo fuerza que la varianza sea igual
si, por ejemplo, tenemos tres clases en cada una de las clases.
En el segundo modelo, ¿vale?
Esto no se hace y entonces cada uno de ellos,
aparte de una medida distinta, puede tener una varianza distinta,
¿vale?
Una cosa que es importante también remarcar
es que en este caso nosotros vamos a mantener las covarianzas a cero.
Y veremos también, aparte de los resultados que nos da,
cuáles son las ventajas y desventajas de cada uno de ellos.
Porque ya voy adelantando que parece un poco,
y tiene bastante sentido, que lo de varianzas libres
tenga más sentido y sea más intuitivo muchas veces,
pero tiene ciertas desventajas que comentaremos a medida que vayan
surgiendo.
Y bueno, aquí como de recordatorio,
es lo mismo que antes, la selección del B y C es cuanto menos mejor
y el contraste con el ICN también.
Entonces, vamos a pasar al R directamente.
¿Dónde está esto?
El script que tenemos que utilizar es el número 3,
el de templo for analysis aplicado que empieza exactamente igual
que los otros, marcando la semilla y cargando los paquetes los paquetes
pues ya directamente aquí estamos cargando toda la librería
de tidyverse pero si no simplemente podemos utilizar tidydeployer
como la otra vez, creo que no utilizamos mucho más
y el ggplot.
Tidylpa que es el paquete con el que vamos a aplicar el modelo
y la librería de read for cargar el dataset lo mismo que en los otros
he utilizado la misma estructura para mantener la coherencia que es
pues marcamos el nombre del archivo las variables que en principio
vamos a utilizar para los stoppers y un output,
una zona donde vamos a ir guardando.
Yo esto no lo estoy utilizando,
pero la idea de esto, como os comenté ayer,
es que como en realidad no hacemos un solo análisis,
ya lo visteis ayer,
que empezamos a testar diferentes modelos,
queremos comparar gráficos y demás,
que yo aquí lo voy dejando para guardar.
La idea es que todo esto se vaya guardando en el mismo sitio
y luego vosotros a la hora de compararlo podréis abrirlo
y podréis verlo todo ahí sin tener que volver a correr todo el código
y demás.
Entonces ya lo tengáis ahí guardado, incluso cuando se quieren hacer,
digamos, discusiones de equipo y demás, de qué modelo seleccionar,
cómo proceder a la hora de la discusión del artículo
y demás, está bien tener
todo esto para rememorar y saber por qué tenemos ciertas decisiones,
qué podíamos sacar de uno, qué podíamos sacar de otro.
Entonces, nada, volvemos a cargar la base de datos.
Hacemos un stopper por si algo no es lo que nosotros queríamos.
Hacemos lo que hemos dicho, seleccionamos solo
las variables que nos interesan.
Si os fijáis, la base de datos original
tiene 10.000 individuos con 16 variables
y yo cuando hago aquí la selección para la base de datos que me interesa
me quedo solo con las cuatro variables que quiero
y después de hacer el drop-nav me quedo con 8.345 observaciones.
Y nuevamente hacemos una función aquí un poco de helpers
para poder sacar luego la información de la manera más limpia
y todo.
Estamos hablando de lo mismo que hacíamos antes,
la entropía, el SAVIC,
el adjusted BIC y un poco las clases,
los perfiles y demás.
Esto simple y sencillamente es una función que luego más adelante
utilizaremos.
Y aquí ya entramos en lo que es el modelo en sí, ¿vale?
A partir de la línea 40, ¿vale?
Entonces aquí os he dejado la línea 41, un poco de explicación
de esto que estaba comentando, ¿vale?
Si os fijáis aquí pongo una especificación que es
modelos 1 y 2, ¿vale?
Os lo pongo aquí arriba, el modelo 1
es el que hemos comentado de varianzas iguales.
Y el modelo 2, el de varianzas libres,
también se podría utilizar la opción 3 y 6, por ejemplo,
si se quisieran comparar covarianzas.
Esto no vamos a entrar porque ya tiene más especificaciones
y se puede hacer más largo,
pero que, bueno, que sepáis que hay todas estas opciones, ¿vale?
Entonces, con esto simplemente aplicamos el.
Esta es la parte del script, ¿no?
Las líneas de código que vamos a aplicar al modelo, ¿vale?
Lo corremos y con esto ya tendríamos el ajuste del modelo.
Y nuevamente, pues, lo estoy creando para.
Para de 1 a 6 con los dos tipos de modelos
y luego creo la tabla que vamos a mirar para el ajuste
y nuevamente la suelo ordenar como siempre
para todo lo que no tenga BIC lo quito y lo ordeno por BIC aquí
esta línea es para guardar la tabla final
y esta sería la tabla que nos sale vale.
Espérate, voy a.
Vamos a aumentar esto un poco.
¿Mejor?
Igual aquí me estoy pasando ya.
A mí me ha salido un aviso, no sé.
Vale.
Este.
Vale.
Gracias, sí.
Vale, vale.
No es importante, ¿no?
Sí, no, esto lo que te está diciendo básicamente
es que cuando tú le estás ajustando con el de profile analysis,
tú le puedes decir directamente lo que quieres, ¿no?
De variants o covariance, especificárselo,
pero aquí te está diciendo que las especificaciones que tiene
por default las ignora en función de lo que le hemos dicho nosotros
en modelo.
Muy bien.
¿Vale?
Esto está bien, esto no hay ningún problema.
Y luego todos estos de aquí que os van a ir saliendo
son los que vamos a ir comentando ahora, ¿vale?
, Que básicamente lo que se está diciendo
es que hay un conjunto de modelos que no se han calculado.
Vale.
Que esto, esto está bien, gracias por recordármelo,
que lo tenía aquí guardado para comentarlo ahora.
Vale, si os fijáis, esta es la base de datos,
de resultados que nos sale,
donde la primera columna es el tipo de modelo, ¿no?
Uno o dos.
La segunda son las clases y luego ya son
todos los criterios de ajuste.
Si os fijáis, del modelo 1, que es el de varianzas iguales,
tenemos todo, el 1, el 2, el 3, el 4, el 5 y el 6 clases,
y del modelo 2 tenemos solo una clase y dos clases.
Esto significa que de la clase 3 a la clase 6
no la ha podido calcular,
que esto es lo que nos está diciendo precisamente aquí, ¿no?
Y este es, vayamos a comentar,
el primer inconveniente que tienen las varianzas libres, ¿vale?
Generalmente cuando ocurre esto es porque el modelo.
Hay un problema, ¿no?
El modelo a utilizar el algoritmo M,
el algoritmo M,
como ya comentábamos ayer, es muy egoísta
y siempre quiere llegar a la mejor mireosimilitud que puede.
Y le da exactamente igual un poco, por decirlo de alguna manera muy
así, directa, cómo llegar a ello.
Entonces, a veces hace unas pequeñas trampas,
especialmente en este tipo de modelos, que es que empieza
a crear las clases espurias que comentábamos ayer,
con pocos individuos, donde, claro, aquí lo que está haciendo básicamente
es, por ejemplo, crear una clase.
En la que se centra en un par de individuos,
por lo tanto tiene una densidad muy pequeña, con un pico muy alto,
y entonces lo que crea básicamente son varianzas,
como nosotros le damos libertad de varianzas,
crea varianzas prácticamente cero.
Entonces, cuando el modelo está diseñado
para que cuando empiece a notar estas cosas,
se significa que está llegando a una.
O sea, una solución degenerada y la descarte, ¿vale?
Porque no tiene sentido, ¿vale?
Porque, claro, lo que encuentra, el algoritmo M
lo que encuentra es que la mejor verosimilitud,
¿vale?
La mejor likelihood la puede encontrar cuando hace estas cosas.
Empieza a crear pequeñas.
Pequeños grupos
con muy pocos individuos ya te digo pues a lo mejor un par de individuos
o tres donde crea varianzas prácticamente lulas
y entonces aquí esto hace que suba muchísimo la verosimilitud
¿vale?
pero claro esto no es lo que nos interesa
¿vale?
entonces este es uno de los problemas que tiene
el dejarle varianzas libres que empieza a veces
a crear artefactos de este tipo ¿vale?
curiosamente la mejor solución es el modelo 2 de varianzas libres.
Entonces, por eso digo que es un poco un arma de doble filo
en estos sentidos.
Hay que tener cuidado,
porque cuando no le damos restricciones puede hacer
este tipo de cosas.
Igual que antes comentábamos,
creaba probabilidades prácticamente de 1 o de 0, que tampoco era bueno,
cuando estamos con las varianzas además pasa este tipo de cosas.
Entonces, si vemos aquí, la mejor solución realmente,
a nivel de B y C, que es con lo que lo hemos ordenado,
es el modelo 2 de varianzas libres con dos clases
y demás bastante por encima de.
Del resto.
La siguiente sería, curiosamente, el modelo de varianzas iguales
con seis clases.
La interpretación de esto generalmente suele
ser que varianzas libres es lo que funciona mejor en este caso
que con dos.
Ya está segmentando de manera
que podamos interpretarlo todo de una manera razonable.
Con 3 hemos visto que ya está creando los artefactos degenerativos estos
que no nos interesan para nada y lo está bloqueando.
Entonces, cuando le obligamos
y le restringimos a varianzas iguales,
necesita crear todo un conjunto de subclases que probablemente
no son de interés para poder captar toda esta variabilidad.
Como le obligamos a tener las varianzas iguales
en todos los clusters,
necesita empezar a segmentar demasiado clusters para poder
remarcar estas diferencias que de verdad hay en las subpoblaciones.
Entonces tenemos los dos extremos.
La idea cuando lo estamos haciendo así
es no irnos demasiado a un extremo.
Ni el extremo donde tengamos que crear demasiadas clases
para poder captar toda la variabilidad
y todos los subgrupos que hay,
las subpoblaciones que nos interesan,
ni el otro extremo de, creo, clases demasiado pequeñas
para tener las mejores soluciones simplemente numéricas, ¿vale?
Matemáticas de verosimilitud y todo.
Entonces, pues igual que en el otro caso,
lo que vamos a hacer es seleccionar el mejor de los modelos,
que sería el primero, ¿vale?
Entonces aquí yo simplemente os creo cuando ya empezamos
a testar tantos modelos y demás no está de más ir
poniéndonos avisos de que estamos seleccionando
todo bien el mejor modelo con el BIC es el modelo 2 con K2
hemos seleccionado este lo estimamos dejamos guardado
todo lo que queremos única y exclusivamente de este modelo
vale.
Y a partir de aquí empezamos a trabajar.
Por ejemplo, vamos a empezar a trabajar con el gráfico B y C,
¿vale?
Este es el gráfico que he enseñado antes en la diapositiva, ¿vale?
Que sería este de aquí,
que es un poco una representación gráfica,
al igual que ayer con el gráfico de codos,
de lo que veíamos en los latent class analysis también, ¿no?
De cómo baja el B y C
y cómo tenemos que empezar a valorar en qué momento.
Nos compensa el aumentar el número de clases por la bajada de BIC
que estamos haciendo.
Aquí no hay mucha discusión,
no vemos que incluso en todos los casos el mejor es este.
Pero si no nos quisiéramos quedar con el modelo de varianzas.
Libre si nos quisiéramos quedar con un modelo de balances iguales
pues entonces tendríamos que empezar a valorarnos
y probablemente cuatro clases igual
sería lo mejor para este tipo de modelo
porque luego el BIC no es muy grande tendríamos que ver
lo de siempre lo mismo de antes los tamaños de cada una de las clases
un poco la interpretabilidad
pero en este caso vamos a seguir con con este otro.
Y aquí vamos a hacer uno de perfiles, ¿vale?
Que este tarda un poquito más en hacerse porque le cuesta.
¿Ha dado un error?
A ver, ¿dónde está?
Vale pero por qué
si esto sí madre mía mira que lo hice.
Sí, sí, esto, lo que te iba a decir, esto pasa a veces
porque, si no lo enseño, lo tengo en la diapositiva,
no hay ningún problema.
Pero como es de muchos puntitos ese que estaba aquí antes, ¿vale?
Este gráfico, que es una cosa que quería decir
si no ocurría, que es que a veces
sencillamente no es que no se pueda hacer que tengas un error,
sino que le cuesta mucho compilarse, ¿vale?
porque no ves difusas de puntos donde tienen superposiciones
y por tipo de resolución y demás cuando estoy sobre todo haciendo
presentaciones me pasa mucho con este gráfico,
depende de que el error le da un colapso
y dice que no, que no quiere.
Entonces, bueno, lo importante es que ha salido, ¿vale?
Entonces, la idea de aquí es que lo que vemos.
Bueno, espérate, mira, mejor lo voy a.
Que creo que se va a ver mejor en.
Creo que se ve mejor en las diapositivas que.
Después se va a hacer un poco mejor, creo, con más nitidez.
Aquí la idea es que en el eje X tenemos los indicadores.
Aquí tenemos la edad, el K6, los días y las horas de sueño.
Están todos estandarizados.
Esto lo hemos hecho anteriormente.
Hemos estandarizado las variables porque tenían diferentes escalas
y demás, iba a poder compararlas tan estandarizadas.
Esto es importante,
primero para poder hacer las comparaciones ahora gráficas
y demás, pero luego,
porque luego cuando nos queramos hacer las interpretaciones,
recordad que hemos estandarizado todo.
Y en.
En la I, ¿vale?
Las medidas estandarizadas por clase, ¿vale?
Luego, los box aquí que veis, tanto de puntitos como las cajitas,
pues son las dos clases, ¿vale?
Aquí os lo pone, la clase 1 es el rojo y la clase 2
es la azul, ¿vale?
La idea es que los puntitos, estos,
muestran los individuos, ¿vale?
La idea es para ver un poco la dispersión, ¿vale?
Como le hemos dado varianza libre y demás,
con esto podemos ver cómo varían las dispersiones de cada uno de los.
De los dos grupos que hemos hecho
¿vale?
y las cajas aquí que algunas se superponen entre ellas
son la posición central de cada clase en cada indicador ¿vale?
entonces aquí
es cuando ya podemos intentar empezar a interpretar los los perfiles
¿vale?
entonces aquí vemos por ejemplo que la clase 1 que es la roja
está por debajo de la media ¿vale?
está en negativo de hecho aquí lo vemos
¿vale?
Puntito este, la idea de esto es que empiezan a beber antes, ¿vale?
Y la clase 2 está ligeramente por encima,
empiezan a beber un poco más tarde.
Tanto K6 como días de salud mental, ¿vale?
En los últimos 30 días, la clase 1 está muy por encima, ¿vale?
De la media y.
En la clase 2 está por debajo, ¿no?
La idea es que estamos viendo aquí una clase 2, perdón, una clase 1
que empieza a beber antes, tiene más malestar psicológico,
¿vale?
Y la clase 2
empieza a beber después, tiene mejor salud mental, ¿vale?
Estas son un poco las sensaciones que estamos haciendo.
Y en horas de sueño, clase 1 está por debajo, duerme menos,
y la clase 2 está por encima, duerme más, ¿vale?
Estos ya son los perfiles que estamos viendo, ¿no?
Uno es bebedores con menos sueño y peor salud mental
y el otro empieza más tarde a beber,
parece que tiene mejor salud mental y tiene más horas de sueño.
Entonces, aquí, así a grosso modo,
se podría hacer una clasificación del primer perfil, digamos, como perfil
de mayor vulnerabilidad, ¿no?
Inicio más temprano del alcohol, malestar psicológico alto,
menos horas de sueño, ¿vale?
Como hemos dicho, y un perfil 2,
donde parece un perfil más saludable, ¿vale?
Un inicio más tardío, mejor salud mental,
malestar más bajo, digamos, ¿no?
Y más horas de sueño.
Aquí vemos mucho que a veces cuesta un poco la interpretación,
depende de en qué indicadores y demás,
porque hay mucha superposición.
Hay un solapamiento entre cajas y nubes de puntos.
Y esto la idea es que hay que recordar
que la pertenencia a las clases es probabilística.
No es exactamente un diagnóstico.
Y entonces pues hay algunos en los que es un poco más difuso
y otros en los que es un poco más claro, ¿vale?
Entonces, en el malestar, por ejemplo,
y un poco en el sueño, se ve un poco más, ¿vale?
Y aquí es un poco más difusa.
Vamos a seguir con el R. Bueno,
pues ese mismo gráfico que veíamos aquí.
Y ahora, pues, la idea es.
Calcular los mismos indicadores que hemos ido calculando ahora
y ver la información que habíamos visto, ¿no?
Pues el ICL aproximado, la entropía, tamaños, ABPP.
Esto es bastante, como veis, común independientemente
de si hacemos con variables continuas o categóricas, ¿vale?
Es un poco la información que teníamos anterior, ¿vale?
O sea, el código que teníamos anterior con las funciones donde.
Aquí os pongo simplemente un print final
después de todo esto para que lo calcule, toda esta parte
de aquí interior es una función para que calcule lo que queremos,
y nos lo de, y pues simple y sencillamente el ICL
es el que habíamos visto antes, sobre todo,
pero lo nuevo es la entropía, que tenemos un 71%,
que como vimos ayer, pues está bastante bien,
teniendo en cuenta las pocas variables que tenemos,
Y de la temática que estamos hablando, ayer, de hecho,
si os acordáis, cuando estábamos con esta base
de datos y estábamos con el ETH en clase análisis,
pues la entropía era mucho más baja.
Entonces, esto también genera la idea
de que, por ejemplo, estamos ajustando y estamos separando
las poblaciones mucho mejor con estas variables continuas,
lo que estábamos haciendo con las variables categóricas,
y entonces muchas veces puedes empezar a hacer como modelos
así separados, primero un modelo con las variables categóricas,
luego un modelo con las variables continuas,
ver un poco con los perfiles que se te crean,
cuáles son las interpretaciones,
qué está yendo bien y qué está yendo mal,
y luego plantearte el salto a hacer lo que decíamos,
un modelo de clases mixto,
donde tengas tanto variables continuas
como variables categóricas.
Pero esto es también una decisión viendo un poco lo que te va surgiendo
y las necesidades que tienes.
Y luego voy a hacer simplemente un resumen de la clasificación,
las proporciones y el ABPP.
Donde vemos una tabla final donde presento la clase,
la proporción de cada una de ellas, un 22% y un 77%,
no vemos que ninguna de ellas sea demasiado pequeña,
y el ABPP es muy bueno,
es de un 0,90 y un 0,92 para acá, respectivamente.
Y la entropía, pues la que veíamos antes.
Esto lo que nos está diciendo es que efectivamente lo que nos decía
el BIC es que la mejor solución
era esta y vemos que con solamente dos clases pero con varianzas libres
estamos separando perfectamente dos poblaciones
a partir de los indicadores que le estamos dando.
La idea de esto es que con estos indicadores,
estas son las clases que podemos hacer sin crear clases espurias,
¿vale?
Y explicando la variabilidad de las características que estamos viendo.
Si nosotros añadieramos más clases, ¿no?
Pues otras variables continuas, por ejemplo, aquí distintas,
igual podríamos, obviamente, crear nuevas clases en función
de esta nueva información que le estamos aportando.
Esto es importante tenerlo en cuenta porque siempre a veces
sobre todo en este tipo de bases de datos que son tan grandes
con tanta información hay como un.
Adelante y atrás, ¿no?
De ir añadiendo o quitando información en función
de lo que vamos viendo en la literatura,
de lo que creemos que puede ser interesante,
de testar diferentes modelos, ¿vale?
Entonces no siempre,
tened en cuenta que no siempre nos va a salir el mismo tipo de soluciones
porque la información con la que estamos creando las clases,
esto no lo olvidemos, ¿no?
Las clases se crean a partir de las variables observadas
que le estamos introduciendo, van a ir variando.
¿Vale?
Y. Aquí hacemos una tabla resumen, si queríamos,
de lo que habíamos visto al principio,
de todos los modelos que teníamos, ¿vale?
Describiendo un poco qué significaban varianzas iguales
o varianzas libres, el número de grupos, el AIC,
el BIC y el ABIC, que era lo principal que nos interesaba,
y un poco la entropía,
que esto es a veces también algo que preocupa bastante,
porque hemos dicho que teníamos en nuestro caso
una entropía de 0,71,
pero podíamos preguntarnos un poco.
La idea de si había otras entropías que eran mejores
y demás, entonces vemos que a nivel de B y C,
que el siguiente mejor era varianzas iguales con seis categorías,
vemos que lo que es la entropía, desciende mucho, ¿vale?
Que a pesar de que tenemos muchas categorías,
no se está clasificando bien.
Y en cambio, con dos únicas categorías, ¿vale?
Pero con varianzas iguales,
este BIC es muy alto, ¿vale?
Pero lo que nos está indicando aquí
es que probablemente la mejor solución,
como teníamos, era dos categorías, pero representa mucho mejor.
La solución
probablemente con varianzas libres que con varianzas iguales
a pesar de que la entropía parezca mejor.
Recordad que la manera de decidir entre el número de clases
o el tipo de modelos se tiene que guiar por los indicadores
en lugar de por la entropía.
A veces es tentador.
Y ya lo que quedaría finalmente,
como aquí estamos trabajando con variables continuas,
sería un poco, hemos visto ya
los tamaños de clases, la clasificación y demás,
y hemos visto un poco los perfiles en este gráfico de aquí,
pero lo podríamos representar un poco en valores numéricos
que igual quedaría un poco más claro.
Pues estas últimas líneas de código son para hacer precisamente esto,
que era una tabla, con las medidas estandarizadas por clase, ¿vale?
Pues normalmente tenemos la primera columna que son las clases, ¿no?
Y luego los valores básicamente que estábamos viendo aquí, ¿vale?
Pues de edad inicial de la clase 1, ¿no?
Pues ya habíamos dicho que era un valor
por debajo de 0 que era negativo, pues concretamente es menos 0,58,
la clase 2 está por encima de, ¿vale?
Y aquí lo tenemos exactamente a nivel numérico, ¿vale?
Y esto es un poco la información más relevante,
más importante que tendríamos que tener en cuenta
cuando hacemos esto.
Volviendo a la presentación un poco para acabar de repasarlo.
Nos habíamos quedado.
En este gráfico, que era el que veíamos del BIC, ¿vale?
Donde veíamos que el mínimo BIC global
estaba en el modelo 2 con K2, que es el que hemos seleccionado, ¿vale?
Aquí es un poco la justificación, ¿no?
Lo que he dicho siempre, como tenemos que justificar,
es decir, hemos utilizado para seleccionar un modelo,
especialmente cuando estamos testando tantos tipos de modelos distintos,
¿no?
Resaltar que preferimos el B y C, ¿no?
Por la primera sección del logaritmo de N, ¿vale?
Y que el ganador sea más pasimonioso e interpretable, ¿vale?
Esto es importante porque teníamos a veces,
muchas veces, la tentación de crear más clases, ¿vale?
Que hacen mejores clasificaciones,
que a lo mejor bajan B y C,
pero la idea es lo que decíamos un poco de Navaja de Ockham, ¿no?
De que si podemos explicar más o menos lo mismo con menos clases,
siempre es preferible para los modelos la sencillez.
Una vez que teníamos esto, aquí la nota anota
y avisa cuando ciertos K no convergen en algunos modelos,
que esto es lo que habíamos visto del modelo de clase 2,
que para partir de tres clases o más no convergía
porque estaba empezando a crear soluciones degeneradas.
Entonces, aquí es un poco de cosas resúmenes que nos hemos ido viendo
hasta ahora.
La entropía nos decía, recordad cuál limpia es la clasificación,
un 0,71, que es alta para un leten profano análisis
con solo dos clases, está muy bien.
Las probabilidades posteriores promedio,
los ADPP superan ambas el 0,9 y las proporciones son buenas,
un 22% y un 78%, son tamaños bastante razonables.
Y lo que comentábamos, ¿no?
Partirlo más, ¿no?
Al crear modelos con más clases, lo que hemos visto
es que colapsaban, ¿vale?
Hacían varianzas casi cero,
que como digo, no es nada raro,
es algo normal en mezclas gaussianas.
Simplemente esto se reporta, ¿vale?
Y nos quedamos con la mejor solución.
Por eso aquí lo que quería ejemplificar un poco también
era esto, ¿no?
De decir, vale, no pasa nada cuando ocurren estas cosas,
son cosas normales, lo importante es informar, ¿vale?
Pues hemos tenido estas soluciones,
hemos tenido estos criterios, nos ha pasado esto, nos hemos quedado
con esto el gráfico que ya hemos comentado
y nos quedaba un poco sobre todo también la tabla.
Entonces, al final es un poco la interpretación que hemos hecho
en el gráfico,
pero con valores exactamente concretos.
Donde vemos esto, que la clase 1
empiezan antes a beber, tienen más malestar,
mucho más malestar en días de salud mental de los últimos 30 días,
que respecto a la clase 2,
y menos horas de sueño.
¿Vale?
Luego se puede calcular también un poco
las diferencias aproximadas, ¿no?
Restando la clase 2 versus la clase 1, ¿vale?
Como lo hemos estandarizado todo, entonces tenemos aquí
que la diferencia aproximada sería de 0,78,
¿vale?
Aquí, menos 1,24 aquí, menos 1,40 aquí y de 0,74
en el último aspecto, ¿vale?
Entonces vemos que ahora hay interpretación,
que hay una separación fuerte, ¿vale?
Sobre todo en indicadores de salud mental, ¿vale?
Y un poco más moderada en sueño
y, bueno, en sueño y en el inicio de alcohol, ¿vale?
Donde se está diferenciando más los perfiles
son en estos dos aspectos, ¿vale?
Y esto pues simplemente respalda un poco
la narrativa que habíamos hecho muy inicial de dos perfiles bien
diferenciados según la salud mental,
por malestar y un poco, si queríamos,
podemos añadir los hábitos, ¿no?
Entonces, ¿para qué podía servir esto?
Pues como hemos dicho, la clase 1
sería la más vulnerable y la otra más saludable.
Entonces, la idea de esto es
que a partir de aquí podríamos hacer un poco de prevención o atención
en esta primera clase.
En temas de salud mental, un poco de higiene del sueño.
También podríamos hacer en este tipo de población
un poco de prevención a la hora del inicio de.
Inicio temprano de ingesta de alcohol
¿vale?
y en la clase 2
pues sería más una focalización en mantenimiento
¿no?
y no tendríamos que vemos que están yendo bastante bien
sobre todo en función de la otra ¿vale?
y entonces nada simplemente recordar que esto son cifras estandarizadas
¿vale?
para poder comparar las escalas no son unidades originales
¿vale?
Y, como siempre, aquí hemos tenido pertenencias probabilísticas, ¿vale?
Es importante evitar etiquetar personas individualmente
con certezas absolutas, ¿vale?
Nosotros aquí hemos creado dos tipos de perfiles y podemos ver más
o menos cada uno de los individuos la probabilidad que tiene,
igual que antes, de estar en un perfil o en otro,
pero no es absoluto, ¿vale?
Esto es muy importante porque, sobre todo, obviamente, ¿no?
En este tipo de datos más sensibles y demás,
tenemos que ir con mucho cuidado con las aseveraciones
y categorizaciones que hacemos, ¿vale?
Porque puede llevar a consecuencias importantes.
Entonces, recordad que todo esto es probabilístico.
¿Vale?
Entonces, bueno, aquí simplemente a modo de resumen,
como ya hemos ido haciendo hasta ahora, buenas prácticas,
¿vale?
Pues estandarizar las variables, revisar los outliers, ¿vale?
Recordad, esto es lo mismo que independientemente
del tipo de modelización que estemos haciendo,
siempre es importante hacer una buena exploración de los datos
que tenemos antes de empezar a trabajar con ellos.
¿Vale?
Para ver,
pues, esto, la normalización de las variables,
si tenemos muchos outliers,
los datos faltantes, qué tipo de datos faltantes tenemos,
a qué nos están afectando, ¿vale?
Vemos si hay algún perfil que está más afectado, ¿vale?
Luego, un poco lo de las stars y semillas, ¿vale?
Si, por ejemplo, si no hay convergencia,
pues, lo que decíamos, si vemos que no hay convergencia,
pues, podemos aumentar los stars, ¿no?
La idea es que debe ser estable, ¿vale?
, es muy útil, como decíamos,
comparar varios modelos.
Generalmente lo que más se suele utilizar
es esto, las varianzas iguales o libertad de varianzas,
pero como he dicho,
hay otras opciones que engloban las covarianzas que pueden ser útiles
en ciertos momentos.
El triángulo de criterios, ¿vale?
El BIC, la BIC dependiendo del tamaño muestral,
el ICL,
la entropía y más la interpretabilidad, ¿vale?
Y por supuesto, obviamente, siempre documentar el software,
la versión y las decisiones de selección, ¿vale?
Esto es un poco las buenas prácticas esta parte de aquí sobre todo también
es la idea de que recordad ahora lo hemos hecho con una semilla
¿vale?
lo hemos hecho una vez
esto habría que cambiar la semilla y volver a hacerlo nuevamente
para ver que replicamos los mismos resultados
¿vale?
esto habría que hacerlo varias veces con diferentes semillas diferentes
stars y demás para asegurarnos de que estamos encontrando siempre
el mismo resultado
y recordad que nos estamos quedando en un óptimo local sino en uno global
¿vale?
Obviamente, como veis, esto lleva rato y demás.
Entonces, aquí lo hacemos un poco más directo
para que veáis todas las cosas que se tienen que ver,
pero aquí hay muchas cosas a considerar.
Aquí simplemente un checklist de reporte,
ya sea para un informe o para un paper.
Habría que dejar explícito las variables usadas,
si se han estandarizado o no, el rango de clases
que se ha probado, la familia de modelos probadas.
El software, la versión, las semillas que se han puesto,
la cantidad de stars que se han utilizado,
los criterios que se han utilizado de selección,
la entropía que se ha obtenido, los tamaños de clases, el ABPP,
un poco los perfiles,
básicamente representadas por las medias de clase.
Puede ser, por ejemplo, con algún gráfico,
si lo vemos que es informativo y que queda bien,
si no, pues con un tipo de tabla.
Y luego pues los análisis que se han hecho de sensibilidad
¿no?
pues esto es lo que hablamos siempre de los cabecinos aumentar los stars
para ver que llegamos siempre a las mismas conclusiones
lo que hemos visto nosotros de los avisos
¿vale?
los avisos que nos salían
¿no?
pues hay que reportarlos y abordar explicar lo que se ha hecho
para abordarlos ¿vale?
A veces, cuando un tipo de modelo
no converge, generalmente suele ser por lo que he dicho,
pero también puede ser porque no está encontrando una solución óptima.
Entonces, a veces, si le damos más potencia
y un estar distinto, puede llegar a alguno de estos modelos converger.
Será una solución, a veces crea soluciones borde,
donde está ahí en el punto de crear una solución
degenerada con una clase muy pequeña y una varianza muy pequeña.
O crear algo que nos puede ser verdaderamente útil, ¿no?
Si de verdad existe esta subpoblación.
Entonces, por eso es importante jugar mucho, ¿no?
Con los stars y las semillas, ¿vale?
Y igual que en el caso del Lighten Class Analysis,
pues depende del tipo de informe que estemos haciendo a la comisión
que se lo estemos enviando o incluso el paper,
depende de la revista, pues nos pueden pedir el script
y figuras en materiales suplementarios, por ejemplo,
o accesibles online para quien lo quiera consultar, ¿vale?
Para reproducibilidad.
Esto pues nada, ya veis,
hay un montón de líneas de código, se hacen mil cosas.
Cuando se entrega esto, mi recomendación es
dejarlo lo más limpio y sencillo que se pueda, ¿vale?
Porque tendemos todos a tener muchas líneas de código
con comentarios y cosas.
Esto pues lo mejor es luego limpiarlo.
Y nada, la idea sería ahora pasar al Jamovi para hacer lo mismo, ¿vale?
¿Dónde está?
Ahora se ha ido esto.
Perdón, que se me ha colgado.
Espera.
Disculpad que ha colapsado el al intentar compartir la pantalla
y ha colapsado el desktop.
Aquí se está viendo.
Perfecto.
Vale, pues lo primero que teníamos que hacer era la parte de data
management, ¿vale?
Donde teníamos que transformar las variables.
Recordad que cuando habíamos utilizado las variables categóricas
para el class analysis, las habíamos pasado,
recodificado de 0, 1 a 1, 2.
Pues ahora, como hemos estandarizado las variables,
la idea sería hacer lo mismo, ¿vale?
Entonces, una forma de hacerlo simplemente, ¿no?
Pues es coger la variable que nos interese.
Vale, pues en latinicio de alcohol.
Vale.
Y. La podíamos volver a.
¿Dónde estaba esto?
Vale.
Aquí.
A transformar, ¿vale?
Y entonces las transformaciones yo creé una que era simplemente la Z
donde simple y sencillamente lo que le decía
es que.
Utilizar la formulación para la variable, transformarla,
ya está, estandarizarla y fuera.
Esto lo teníamos que hacer con cada una de ellas.
Yo siempre creo un sufijo de esto.
La original era edad de inicio de alcohol
y las que estoy creando es edad de inicio de alcohol para baja
Z para saber exactamente qué es la transformación que he hecho
porque a veces que unas las estandarizamos,
otras las transformamos, hacemos el logaritmo,
tal, no sé qué.
Entonces al final acabamos con muchas.
Variables distintas
y está bien que tengamos una cierta trazabilidad
de todo lo que estamos haciendo.
¿Vale?
Ya que justo como estamos en este punto,
a mí me ha llegado a pasar que, por ejemplo,
discutir con algún revisor sobre justamente eso.
Yo también me parece mucho más claro obtener la puntuación
Z para luego sacar los perfiles, interpretabilidad.
Pero bueno,
que a lo mejor dependiendo del estudio,
a lo mejor puede ser interesante incluso conservar la escala original
y ver si el nivel de la variable es alto o bajo
y que no sea dentro del grupo.
Sí, claro.
La idea de estandarizarlo todo es llevarlo todo al mismo nivel
y poder compararlo todo uno al lado de otro con diferentes escalas.
Pero sí que es verdad que dependiendo del tipo de escala
que utilicemos.
Sobre todo cuando tienen diferentes saltos que no son lineales
y demás o que hacen un tipo de categorizaciones
lo que nos interesa un poco es ver los saltos que está haciendo a nivel
de la escala como está montada entonces aquí
podemos estandarizar para poder compararlo todo a la vez
pero luego también podríamos hacer una interpretación únicamente
en la magnitud de la escala original entonces esto es siempre en función
de lo que estemos tratando un poco.
Y luego a la hora de los papers,
pues es un poco también lo que nos digan los revisores.
Pero sí, sí, yo siempre aquí lo estandarizo porque creo
que para poder compararlo todo,
como que tenemos cosas totalmente distintas,
la estandarización es una buena forma,
una práctica estándar, valga la redundancia,
de ponerlo todo al mismo nivel y poder verlo todo
en una misma imagen.
Pero lo que comentamos, sí,
dependiendo de qué concretamente es interesante mantener
la escala original.
Vale pues igual que ayer vale mismo paquete
ya lo habíamos instalado no habría falta instalarlo más
lo único que en lugar de let en class pasamos al let en profile analysis
vale.
Y nos salía, pues, el mismo de aquí, ¿vale?
Esto es el análisis que tengo ya hecho aquí, ¿vale?
Entonces, la idea, así muy sencillamente como antes,
era.
Aquí empezar a añadir las variables que queríamos
y aquí jugar con las clases.
Aquí veis que tenemos lo de las varianzas iguales
o varianzas distintas y aquí lo de las covarianzas.
Esto es básicamente las especificaciones
del modelo que habíamos hecho al inicio.
Estas son las clases y esto de aquí era modelo 1, modelo 2
y esto de aquí sería modelo 3 y el 6 que había comentado.
Entonces nosotros para hacer exactamente
la misma que estábamos haciendo antes, claro aquí otra cosa que igual
que en el otro caso pero aquí más exagerado
es que.
Para empezar a comparar todo esto, pues en el Jamovi
tendríamos que ir alternando las decisiones que queremos
y viendo cómo va cambiando todo, guardar los resultados,
compararlos a posteriores.
La ventaja es que puedo ir haciendo, yo puedo tener este análisis,
que lo tengo aquí, y luego hacer otro nuevo.
De cero, donde simplemente selecciono las variables que me interesaban.
Días de salud mental.
Y digo, vale, pues ahora sí que quiero
la de Y me lo vuelvo a calcular.
Entonces tengo unos aquí arriba y unos aquí abajo.
Todo tiene sus pros y sus contras.
Entonces, obviamente esto tarda un poquillo.
Lo mismo que veíamos antes, aquí no contamos las semillas,
no nos da directamente la opción aquí.
Si entramos ya en el AirJot Editor
podríamos empezar a jugar con todo esto,
pero nuevamente entramos en código.
Y entonces, cosas que tenemos por aquí abajo, ¿vale?
Aquí, por defecto, nos da solo el fit measure, ¿vale?
Pero vemos que tenemos todas estas cosas
aquí interesantes, ¿no?
Pues la comparación de clases, un poco la correlación, el profile,
los gráficos de densidad, el upload, ¿vale?
Y. Estimates y personal membership.
Esto vamos a irlo viendo a medida que va trabajándolo
para ver qué es cada cosa.
¿Tarda un poco?
Aquí tenemos un poco ya otra solución.
Esta de aquí concretamente era la de clase 2 con varianzas iguales,
donde lo primero que nos da es el model fit,
donde nos explica todo un poco, el tipo de modelo,
la clase que ha hecho.
Y las soluciones que ha tenido para todos los criterios.
Nos da la entropía, lo mismo que veíamos en R,
una entropía muy alta, probabilidad mínima,
probabilidad máxima, los tamaños.
Vemos aquí que nos ha creado una clase que tiene el 88%,
otra que tiene el 11%.
Entonces aquí sí que nos compara como en el anterior los modelos
dentro de las mismas especificaciones de varianzas iguales de 1 y 2,
si lo hubiéramos subido hasta 6, esto sería una manera de compararlo,
nos saldrían las especificaciones del modelo 6 pero la comparación
con todos los modelos.
Obviamente tarda más porque tiene que hacer todos los modelos
y aquí es un poco la misma información
que veíamos, ¿vale?
De las medias y las varianzas, ¿vale?
Para cada uno de los parámetros que le hemos puesto
¿vale?
en forma de tabla y luego todo un conjunto de forma
de gráficos ¿vale?
donde la idea es más o menos la misma de antes solo
que lo representa distinto ¿vale?
con una novedad de puntos aquí.
Donde aquí tenemos en la diagonal las densidades
y aquí tenemos las nubes de puntos de los individuos.
Nuevamente clase 1 y clase 2 en función
de los mismos colores que antes.
¿Vale?
Esto es los correlation plot.
También tenemos más o menos el mismo de antes,
pero esto me gusta un poco más, ¿no?
Porque tiene aquí las líneas de tendencia
e incluso queda como un poco más nítido.
Esto lo está haciendo mejor, ¿no?
Pero bueno, en R si jugáramos un poco con.
Con el código
y cuando lo guardáramos, aumentáramos resoluciones y demás,
nos quedaría bastante mejor.
Entonces,
aquí se ve mejor lo que comentábamos antes de una cierta superposición,
sobre todo en estos dos, horas de sueño y edad de inicio,
y una separación más clara en el K6 y sobre todo en días
de salud mental.
¿Vale?
Y aquí, pues, los density plot que veíamos anteriormente,
más separados, ¿no?
Las clases y el negro que no he comentado antes
es el total.
¿Vale?
Y esto es un poco el Albuplot, pero claro, aquí solo tenemos,
solo se me está comparando dos modelos y es un poco más así.
Pero lo que os comento, si lo pasáramos a.
Aquí en clases lo subiéramos a clase 6,
pues aquí tendríamos el.
El gráfico de codo, ¿vale?
Típico que va descendiendo y que luego se estabiliza.
Luego es único que nosotros anteriormente,
yo el que os he presentado era solo del BIC, aquí te los pone todos.
Te los pone todos con todos los colores y ves
un poco cuál es la tendencia de todos ellos, si hay mucha discrepancia
y tal.
Pero bueno, lo importante
aquí sobre todo es recordar que lo más importante es el BIC,
¿vale?
Y el ICL.
Y pues este sigue.
No sé si ya.
Ah, no, aquí, míralo.
Y este es el otro que hemos hecho,
que sería el mismo que habíamos utilizado antes,
que era con varianzas distintas.
Entonces vemos,
aquí podríamos coger y comparar con el anterior todos estos criterios
y veríamos lo que hemos visto antes, que el BIC era de 88,
o sea, máximo de 88,
aquí era que de 90, ¿no?
Sí.
De 90.000, de 88.000,
una diferencia muy considerable.
Aquí, por el cambio, la entropía bajaba, ¿no?
A 0,71.
Antes era 0,90 en el otro, pero como nos guiamos por el BIC,
mejor.
Aquí las probabilidades, ¿vale?
Estábamos en un 22 y en un 77.
Aquí nos lo partían mucho más entre 11 y 88, ¿vale?
Y entonces aquí esto es lo que te hace por defecto.
Si vosotros lo hacéis, os hace esto por defecto.
Lo tendríais así, os haría esto por defecto
y no os daría nada más.
Una cosa buena que tiene, por cierto, que no lo comenté ayer,
es que aquí os da todo un conjunto de referencias
ya de lo que tendríais que citar en unos artículos
y demás, que es lo que ha ido utilizando el Jamovi.
Pero entonces nosotros solo con esto no podemos.
Entonces aquí vais a análisis y vais clicando
y os irán apareciendo cosas.
¿vale?
El problema de esto
es que si os fijáis en lugar de mantenerse
como que cada vez que le añades algo es como que se pone a trabajar
otra vez entonces esto no sé muy bien cómo está configurado pero bueno
yo siempre por eso recomiendo que si lo queremos empecemos ya
con todo vayamos a tiro fijo didácticamente es mucho
más interesante ir poniendo y añadiendo
y tal pero en este caso que tarda tanto es un poco más problemático.
Los resultados, como veis, en sí son los mismos de antes, ¿vale?
Aquí se está haciendo el model comparison, ¿vale?
Y entonces podríamos empezar a añadir ya los plots de antes,
que eran los mismos de arriba.
Y los additional outputs.
Pero bueno, la idea sobre todo es ver que más
o menos muchas cosas que se pueden hacer con R
se pueden hacer con HomeMovie bastante bien.
El juego de especificaciones nos lo deja hacer
de manera súper sencilla.
O sea que hasta estos puntos bien.
La mayor problemática
es lo que os digo, lo de empezar con diferentes stars,
empezar con diferentes semillas para la recabilidad y todo esto.
Ya nos han generado los gráficos, estos primeros,
de las diferentes densidades.
Así vemos de la población general cómo varía,
sobre todo en horas de sueño, el grupo 2.
Vemos que.
Bueno, pues lo normal, ¿no?
La clase 1 que hemos visto que era la más grande, ¿no?
Pues su densidad se acerca mucho más a la poblacional, ¿vale?
Y la clase 2 era más discrepante,
pues se parece más a una densidad distinta.
El mismo gráfico de antes, ¿vale?
Vemos aquí las separaciones, son incluso un poco mejores, ¿no?
Que las que veíamos cuando solo teníamos varianzas iguales, ¿vale?
Se ve un poco más nítidamente, ¿no?
En edad de inicio y en horas de sueño
las diferencias, ¿vale?
Y perfectamente aquí.
Vale, pues esto es un poco lo que sería hacer lo mismo en Jamovi,
¿vale?
Os dejo aquí algunas capturas de pantalla
porque si alguien no se acuerda y tal,
pues como tiene que ir haciéndolo, ¿vale?
El seguimiento para un futuro.
Aquí pues una tabla resumen de libres e iguales, ¿no?
De lo que hemos ido probando, las soluciones que nos ha ido dando.
Y aquí, pues, la que veíamos de resultados, ¿no?
Donde, pues, esto,
vemos un poco la clase 1 que tenía el tamaño del 22%,
con la clase 2 que tenía del 78%, ¿no?
Y las puntuaciones en, pues, sobre todo, K6 y días malos, ¿no?
Que eran las que veíamos que tenía más diferencia, ¿no?
Lo importante de aquí es la interpretabilidad de los perfiles,
y aquí son bastante interpretables, ¿no?
Los diferentes gráficos.
Y, pues, un poco con esto habríamos acabado este tercer bloque, ¿no?
Que era el item profile analysis, que simplemente era un poco replicar
lo que habíamos hecho con el item class,
pero con las variables continuas.
Y ahora quedaría lo último, ¿vale?
El último bloque, que sería.
Verlos three steps.
Vamos a utilizar lo que digo sobre la solución ganadora
del ET Profile Analysis.
Entonces aquí lo importante es separar claramente dos partes.
Primero tenemos el modelo de medida.
Que identifica las clases, ¿vale?
Que este es el que ya hemos estimado con el letre profano análisis,
¿vale?
Y desmupues un modelo, por ejemplo, estructural,
donde relacionamos esas clases con covariables, distales, ¿vale?
Corrigiendo el error de clasificación, ¿vale?
Y esto es lo que se le llama el three steps, ¿vale?
Entonces, un poco los objetivos, ¿vale?
Son estos, ¿no?
Que es entender qué problemas resolvemos con el CSTEP, ¿vale?
Que es el error de clasificación, ver los diferentes métodos
que hay, ¿no?
Pues el BCH para continuos, el DTK para categóricos y el R3STEP, ¿vale?
Con variables predictores.
Aplicar implementación reproducibles en R, ¿vale?
Aproximadamente.
Que es el cuarto script que hay, y último, y lo mismo,
generar tablas, figuras y checklists de reportes, ¿vale?
Para reportarlo con claridad.
Entonces, aquí lo primero vamos a que ya lo hemos ido comentando,
pero ahora es cuando vamos a entrar en profundidad, ¿vale?
De por qué hay que utilizar esta metodología.
La idea es que.
¿Cuál es el problema?
Que cuando hacemos el latent class o el latent profile,
es lo que decimos.
Al final, lo que se solía hacer y que se sigue utilizando es asignar
a cada persona a una única clase.
La clase generalmente con mayor probabilidad.
Lo que se llama la clase modal o el.
Pero claro, esta decisión, como hemos ido remarcando,
es.
Que al final lo que estás haciendo
es ignorar que la persona no está siempre clarísimamente en una
o en otra clase.
Muchas veces tiene probabilidades bastante cercanas en varias clases.
Un ejemplo que es el que puse ayer, si no recuerdo mal,
era que, por ejemplo, podíamos tener
una donde estaba alrededor del 55% de probabilidad para una clase
y un 45% para la segunda clase.
Entonces, si nosotros lo asignamos, asignaremos a la primera clase,
pero claro, hay un 45% de probabilidades
de que estuviera en la segunda.
La idea es que luego utilizamos esta etiquetadura para relacionar
las clases con, por ejemplo, variables predictoras o distales,
que son los resultados.
Y esto, al hacer esto, lo que estamos haciendo
es introducir unos sesgos.
Generalmente lo que principalmente estamos haciendo
es que las asociaciones se atenúan
o incluso se pueden desplazar la manera intuitiva de entenderlo
es como que estamos trabajando todo el rato con etiqueta borrosa
como si fuera perfecta estamos usando una idea perfecta
cuando no lo es.
La idea es que este ruido se cuela en los análisis
y subestima diferencias, on ratio,
lo que estemos calculando.
Por ejemplo.
Haciéndolo un poco más con un ejemplo representativo,
si por ejemplo tenemos, como un poco
era antes, dos perfiles,
uno de bajo riesgo y uno de alto riesgo,
y por ejemplo nosotros tenemos que la media real de diferencia
entre uno y otro en una escala de puntuación
de síntomas, por ejemplo, es de 8 puntos entre clases,
si clasificamos duro y asignamos los individuos a la clase
con mayor probabilidad y, por ejemplo,
tenemos un 20% de errores en estas clasificaciones,
esa diferencia observada puede bajar a 5 o 6 puntos de los 8 iniciales
que teníamos.
Y esto hace que parezca, por ejemplo, con estos resultados,
que las clases se parezcan más de lo que en realidad
se parecen.
Porque la realidad es que tiene una diferencia de 8 puntos
y nosotros, por cometer este error,
la estamos bajando a entre 5 y 6 puntos.
¿Vale?
Entonces, ¿cuál es la idea clave del three steps?
¿Vale?
Que es la solución, ¿vale?
Es lo que decía de separar estas dos cosas.
Uno es la medición, que es lo que hemos hecho hasta ahora,
que es estimar bien las clases con los indicadores, ¿vale?
Y se deja este modelo fijo.
Y luego el otro es el de estructura,
que es estudiar, ¿vale?
Las relaciones de,
pues, lo que queramos, ¿no?
Los cuadrados y los digitales sin reestimar los indicadores,
¿vale?
Y esto, ¿cómo lo hacemos?
Como hemos ido diciendo hasta ahora,
básicamente usando las probabilidades a posteriori,
las posteriores que tenemos, lo borroso que he dicho antes.
Esto básicamente, con estas ponderaciones,
lo que hacemos es mantener esta incertidumbre
que hemos ido manteniendo todo el rato
y corregimos los errores de clasificación.
Una analogía que me explicaron una vez
y que me parece que es súper clara,
que más yo utilizo mucho cuando hago en grados y en másteres
porque la gente lo ve mucho, es como si en lugar de clasificar
con notas de 0 a 10,
clasificamos con aprobados y suspensos.
Si clasificas solo aprobado y suspenso,
alguien que ha sacado un 5 lo estás tratando igual
que alguien que ha sacado un 9,5.
En cambio, si tú clasificas de 0 a 10,
tú estás discriminando esta diferencia que hay.
¿Vale?
Es un poco una manera más de entenderlo.
Entonces, la idea es que cuando tú tienes un distal continuo, ¿vale?
, utilizas el método vch con uno categórico utilizas el de cat
y al modelar con clases con covariables el r3 steps
vale y con estos tres métodos básicamente lo que haces
es que los efectos dejen de estar achatados
por los fallos de clasificación.
De tal manera que obtienes diferencias más cercanas
a las verdaderas con unos intervalos de confianza
y unos p-valores que reflejan mejor la incertidumbre.
Ahí iremos viendo diferentes casos aplicados a.
A lo que hemos ido haciendo hasta ahora ¿no?
pero pues simplemente con un mini ejemplo
de algo que hemos hecho ahora por ejemplo con el K6 ¿no?
utilizaríamos el BCH
¿vale?
y la idea es que en lugar de calcular la media del K6 por clase
cortando en modal ¿vale?
Calculamos medias ponderadas ¿vale?
por las postillas de cada individuo
¿vale?
y con bootstraps sus intervalos de confianza
¿vale?
esto lo que suele generar se ha demostrado
en las estudios de simulación y que dice la bibliografía
es que separa suele subir las separaciones entre las clases
respecto a cuando lo hacemos con un corte duro
¿vale?
Y para situar también, por ejemplo, lo que sería más, por ejemplo, el R3
Steps, que es el otro, ¿no?
Es, por ejemplo, para estimar con las variables que teníamos,
el sexo o la edad, ¿no?
Predicen, por ejemplo, la probabilidad de estar en la clase
de alto riesgo, ¿vale?
Eh.
La haríamos lo mismo, ¿vale?
Utilizaríamos, usamos réplicas pseudo
clasificadas según las posteriores, ¿vale?
Y promediamos los coeficientes, ¿vale?
Y con esto el odd ratio, por ejemplo,
que pudimos obtener dejaría de estar sesgado.
En este caso se sesgaría hacia 1, ¿vale?
Y obtendríamos mejores resultados.
Esto es especial,
o sea, esto es algo que me interesa siempre utilizarlo, ¿no?
Pero como todo, hay casos en los que es más crítico
y casos en los que es menos crítico.
Esto es especialmente importante, ¿no?
Cuando la entropía no es muy alta, ¿vale?
Y hay como un solapamiento entre clases, ¿vale?
Si estamos hablando de que haciendo esta metodología
conseguimos mejores separaciones de clases,
si nosotros directamente con la separación que hemos hecho
inicialmente con las.
Con el modelo de clases, tenemos ya una entropía baja
con una separación poco nítida y estamos añadiendo todo esto,
toda esta problemática, ¿no?
Estamos haciendo la bola esta de nieve de creando más,
haciendo más grande el problema, ¿no?
Entonces, aquí es sobre todo cuando el 3S test
puede marcar más la diferencia.
Entonces, aquí voy a presentar tres ejemplos
de cómo iría cambiando un poco en función de las decisiones.
Podemos empezar con este ejemplo sencillo donde conocemos la verdad,
¿vale?
Que es la que ponemos aquí, el verdadero, ¿vale?
Que es que la clase 1 tiene una media 0, ¿vale?
Y la clase 2 tiene una media 10.
Nos vamos ya al extremo.
Por lo tanto, la verdadera diferencia, ¿vale?
En este distal sería de 10, ¿vale?
El punto aquí es que si hago el corte por clase modal, ¿vale?
Y asigno cada persona una sola clase,
parte de la clase 2 se me cuela en la clase 1, ¿vale?
Y viceversa, ¿vale?
Eso arrastra las medias, como veis,
hacia el centro y hace que esta me suba de 0 a 2
y esta me baje de 10 a 8.
Esto ya es un pequeño error en el primer paso,
pero cuando calculo las diferencias,
se acentúa mucho más este error debido a la clasificación
y me queda una diferencia de 6 puntos.
¿Vale?
Cuando seque.
Esto sería como hacer un estudio de simulación, ¿no?
Pero más muy de juguete.
Donde seque las reales de 10 puntos.
¿Vale?
Con el BCH, ¿vale?
Corregido, usamos las probabilidades posteriores
como pesos, ¿vale?
Y sin reestimar el modelo, ¿vale?
Esto es importante que quede claro.
El resultado sería más hacia, por ejemplo,
la clase primera de un 0-1.
Y la clase segunda, ¿no?
De un 9,9, ¿vale?
Teniendo una diferencia de 9,8,
mucho más cercana a la verdadera.
Aquí es un ejemplo siempre, ¿no?
De estos didácticos super extremos donde todo es precioso
y queda todo clarísimo.
En la vida real todo es más complejo.
Pero bueno, la idea es que quede claro, ¿no?
Que ver por qué el corte modal, ¿vale?
Encoge las diferencias entre las clases, ¿vale?
Y con el BCH podemos recuperar, ¿vale?
Corrigiendo la incertidumbre de clases.
¿Vale?
Entonces, esto es básicamente el por qué.
Entonces, bueno, ahora vamos a ver lo mismo,
pero con un distal.
Real, que sería el K6.
Entonces, si nosotros, con nuestros datos,
el BCH estima medias de K6 de 3,59 en la clase 1 y 7,90
en la clase 2.
La diferencia sería de 4,32.
Si en cambio corto por modal,
las medias caen aproximadamente a 4,05 y 7,15.
Este negativo aquí no cuadra, se ha ido,
haciendo una diferencia de 3,10.
Entonces vemos que está nuevamente partiendo el mismo error
que teníamos antes.
¿Vale?
Es una reducción, si no recuerdo mal,
de aproximadamente un 28%, ¿no?
, entre estas dos,
solo por ignorar la incertidumbre de clases, ¿vale?
Y esto que teníamos, lo que he dicho,
una entropía que no estaba mal, de un 0,71%, si lo hubiéramos hecho
y lo pensáramos al late-in-class análisis que teníamos inicialmente,
donde teníamos una entropía mucho más baja,
de 0,3%, creo, aproximadamente, esto sería mucho más problemático,
¿vale?
, Además, una de las gracias que tiene el BCH
es que podemos sacar los errores estándar
y los intervalos de confianza al 95%, por ejemplo,
de las diferencias vía bootstrap por individuos.
¿Vale?
Entonces, bueno, esto nos ayuda todo un poco más a reflejar, ¿no?
Lo que decimos siempre, la incertidumbre,
lo de siempre, ¿no?
No es solo la estimación puntual,
sino esta estimación puntual, qué intervalo de confianza
tiene alrededor, ¿no?
En qué rango nos estamos moviendo, ¿vale?
Entonces, bueno, aquí la idea clave, ¿no?
Es que unos datos un poco más reales de lo que veíamos antes,
que era más de juguete, que el modal, ¿vale?
Subestima las diferencias y el VCH es un poco más fiel, ¿vale?
Y con una diferencia más adecuada.
Y entonces lo que nos quedaría, ¿no?
Es ver qué ocurre cuando las variables son, pues,
co-variables que predicen la clase, ¿no?
Y ahí es cuando entraría el R3 steps, ¿vale?
Versus el modal.
Aquí, nuevamente, la idea era un poco lo mismo, ¿no?
Aquí comparamos el R3Stats con el atajo de usar la clase modal,
¿vale?
Como respuesta a una logística, ¿vale?
Estos son ratio, están definidos para la clase 1
versus la clase 2, ¿vale?
Que es lo que hemos ido haciendo anteriormente, ¿vale?
Aquí, como siempre, tener claras las referencias.
Entonces, la variable que teníamos de sexo mujer
da un ratio de 0,884 un p-valor inferior a 0,01
que esto básicamente tendría la interpretación
de que manteniendo el resto las mujeres tienen
ligeramente menos odds de estar en la clase 2 que los hombres
y esto vemos que es significativo con el modal.
El odd ratio se acerca a 1, el 0.95,
y pierde significación, por decirlo de alguna manera.
Sigue siendo significativo, seguimos yendo a lo demás,
pero de nuevo vemos esta atenuación del error por la clasificación.
Podemos hacer lo mismo con otra de las variables, ¿no?
Que era si está en empleado o no,
donde tenemos unos ratios de 0.7 contra unos ratios de 0.8,
¿vale?
Y nuevamente vemos cómo.
El efecto se diluye
¿vale?
la evidencia es más débil
¿vale?
y entonces la idea como siempre es que cuando empezamos
a añadir covariables empezamos a hacer los modelos más complejos
todo esto se podría ir haciendo una bola
¿vale?
Estos on ratio de aquí,
pues la idea es que básicamente estarían sesgados, ¿no?
Y estos estarían, pues probablemente menos sesgados, ¿no?
No tan pegados a uno, que es lo que decíamos antes,
que sobre todo pasaba cuando hacíamos este corte modal, ¿no?
Que los on ratio siempre tiraban a la nulidad, ¿vale?
Entonces, en estos casos no, pero podríamos encontrarnos,
en el peor de los casos, que haciendo el corte modal
podemos concluir que no hay un efecto.
Un poco por falta de potencia, simple y sencillamente.
Inducida realmente por nosotros, por hacer este corte modal.
¿Vale?
Entonces, la idea es, a modo recordatorio,
que vamos a ver ahora en profundidad,
distales continuos BCH, ¿vale?
Que evita subestimar diferencias.
Tenemos covariables, este,
el R3 steps, ¿vale?
Que evita que los off ratios se desplacen hacia 1,
¿vale?
Y se inflen los p-valores, ¿vale?
Todo esto lo vamos a ver luego, lo estoy haciendo aquí un poco más
para explicar y ver exactamente qué está haciendo, ¿vale?
Y luego lo vamos a ver cómo se puede calcular todo esto
en el R. Aquí es un poco de resumen
de qué es lo que hemos ido viendo ahora.
Que básicamente los análisis quedan un poco más desvelados.
Los análisis posteriores hago por el corte modal.
Saco diferencias más pequeñas, saco conclusiones más frágiles.
Entonces.
Esto es un poco de modo resumen de todo lo que hemos visto.
Y aquí os hago la idea de cada uno de los tres que vamos a tratar.
Entonces, como he dicho,
el BCH se usa para listales continuos, ¿vale?
Medias por clase, comparaciones globales
y pareadas, ¿vale?
Esto, por ejemplo, podría ser el K6 que hemos visto nosotros,
las puntuaciones de síntomas, podría ser ingresos, ¿vale?
Esto básicamente lo que hace es crear pesos que corrigen
los errores de clasificación, ¿vale?
Calcula medias por clase.
Test global y comparaciones pareadas.
Y como hemos comentado, el extra es que puedes sacar los errores
y los intervalos de confianza.
La principal idea, ¿vale?
, de por qué es robusto es de que, lo que hemos comentado,
de que no reestima el modelo de clases, ¿vale?
La medición que hemos hecho inicialmente queda intacta.
Por lo tanto, los resultados siempre van a ser estables, ¿vale?
Aquí, como buenas prácticas,
generalmente, reportar todo con un poco las medias
y los intervalos de confianza, ¿vale?
Y un poco los test global y pares significativos, ¿vale?
, Aquí,
como todos los, cuando hacemos comparaciones múltiples,
si utilizamos muchos distales, ¿vale?
Hay que controlar por la multiplicidad, ¿vale?
Con la corrección que mejor nos parezca en ese momento, ¿vale?
Ya sabéis de todas las que hay, pues elegimos.
Y usar los bootstrap para los intervalos de confianza.
El siguiente, que es el de CAD, es lo mismo,
para distales, pero categóricos.
Proporciones, básicamente la idea es esto,
que nos compara las proporciones,
los odd ratio por clase, donde está el categórico,
que puede ser binario, ordinal o nominal,
lo que queramos.
Nosotros aquí teníamos, por ejemplo, dentro de nuestros datos, el tabaco,
el consumo de tabaco en 30 días, podía ser el diagnóstico,
y lo que hace básicamente es análogo al BCH,
pero para categóricos.
Lo que te entrega básicamente van a ser las proporciones por clase,
una chicla de dado global y si procede,
pues las comparaciones pareadas, ¿vale?
Aquí nuevamente, como buenas prácticas, ¿no?
Lo ideal sería, por ejemplo, aquí que ya lo hemos comentado,
sería tener cuidado,
mucho cuidado con las categorías poco frecuentes, ¿vale?
Con un porcentaje bajo, ¿vale?
Aquí muchas veces,
pues también dependiendo si hay muchas categorías con poca N,
pues a veces se valora lo de fusionar niveles, ¿no?
O informar con intervalos de confianza muy amplios, ¿vale?
Esto es una valoración más sustantiva
en el momento dependiendo de qué categorías estamos viendo
que están generando problemas, ¿vale?
Pero la idea es que hagamos la decisión que hagamos,
tenemos que informar.
Y reportar tanto los riesgos absolutos, ¿vale?
Como los on-ratio o re-ratio que hayamos calculado, ¿vale?
Y por último, el three steps, que era lo que comentábamos
para las covariables que predicen las clases.
Y esto básicamente lo vamos a usar para estudiar
los predictores que nos van a predecir.
Nosotros creo que teníamos la edad,
teníamos el sexo, antecedentes, el empleo que hemos visto antes,
todo este tipo de covariables típicas que se usan en los modelos.
Y lo que hace básicamente es un ajuste multinomial, ¿vale?
Donde hace comparaciones de clases versus la referencia.
La misma idea de siempre,
pero lo hace corrigiendo por error de clasificación, ¿vale?
Entonces, las salidas que vamos a tener,
dependiendo del modelo que hagamos, pues igual que siempre, all ratios,
re-ratios, ¿vale?
Por covariables.
Y aquí,
pues lo de siempre, un p-valor y un intervalo de confianza, ¿vale?
Para cada contraste.
Aquí, importante, como comentaba antes,
tener siempre en cuenta cuál es la referencia que estamos cogiendo.
Antes lo estábamos haciendo clase 2 versus clase 1, ¿vale?
Si tenemos más clases, pues ver un poco
qué es lo que estamos comparando.
¿Y qué más tengo aquí?
Bueno, sí, como decía, definir las clases de referencia.
Como comentaban ayer, aquí como estamos haciendo
básicamente un modelo, lo importante también es mirar la colinealidad.
Todas las especificaciones,
todas las cosas que tenemos que mirar cuando hacemos un modelo,
básicamente lo tendríamos que mirar ahora.
Obviamente si tenemos solo un par de variables no,
pero si tenemos muchas.
Estaría bien, por favor, también empezar a considerar interacciones.
¿Vale?
Bueno, aquí prácticas correctas de modelización.
Y estos son un poco los tres métodos principales que se usan.
Aquí, sobre todo,
lo importante es tener claro qué se usa para cada uno, ¿eh?
Es importante no mezclar, por ejemplo, distales
como si fueran covariables, ¿vale?
Y cosas así, ¿vale?
Y nada, como última nota, recalcar esto,
que cuando hay una entropía baja, esto es algo que se tiene
que tener muy en cuenta, ¿vale?
Porque hay más atenuación, menos potencia,
y esto, incluso con estos métodos, estos métodos corrigen sesgo,
pero no acaban haciendo magia.
Es decir, si nosotros tenemos una entropía baja.
Podemos utilizar estos métodos
y será mejor que hacer el corte distal,
pero tampoco es una solución,
tampoco es una panacea para todo, ¿vale?
Con clases, por ejemplo, muy pequeñas o categorías muy raras
pueden darnos resultados inestables, ¿vale?
Y muy difuso.
Entonces, siempre teniendo en cuenta de dónde estamos partiendo, qué tipo
de clasificación estamos partiendo y con cautela a la hora
de las conclusiones que podamos obtener, ¿vale?
Entonces, bueno, un poco el flujo
que tendríamos que seguir para utilizar esta metodología
sería ajustar el modelo que quisiéramos, ¿no?
El let en clase análisis o el let en profano análisis,
fijar la cantidad de clases, criterios de interpretabilidad,
que esto es todo lo que hemos ido haciendo, ¿no?
Luego la validación diagnóstica, independencia local,
la entropía, los tamaños, etc.
Y que estos dos primeros pasos es lo que hemos ido haciendo
hasta este punto
y ahora sería elegir el método CST según lo que queramos comparar.
Ejecutar este modelo
y reportar con tablas o figuras dependiendo
de lo que más nos interese y mejor sea representativo.
Y como siempre, un poco, pues también en estos casos
tampoco está de más hacer unos análisis de sensibilidad, ¿no?
Cada más menos uno, viendo un poco las cosas conflictivas
que hemos ido viendo en las primeras partes, ¿no?
Si teníamos algunos, por ejemplo, cuando estábamos haciendo
el interclass análisis, os acordáis que teníamos algunas dudas
de si era mejor con tres clases, con cuatro clases,
si había alguna clase que nos interesaba más o menos, ¿no?
Pues aquí nuevamente, estas incertidumbres,
pues estaría bien testar el mismo modelo
con las diferentes soluciones que nos hemos planteado.
Si son cosas muy claras, no hace falta, ¿no?
Pues por eso, por ejemplo, yo ahora voy a coger más
el de Temprofana Análisis de.
Del modelo 2
porque era claramente superior al resto y va a funcionar genial, ¿no?
Y en los latent class que habíamos calculado
eran un poco más justos con una entropía mucho más baja,
¿vale?
Entonces, en esos casos especialmente es en los que hay
que tener mucho más en cuenta los análisis de sensibilidad, ¿vale?
Y aquí simplemente un poco de supuestos y limitaciones
que tiene para acabar de dejarlo claro, ¿no?
Que sobre todo es que si la entropía,
lo que comentamos todo el rato, ¿no?
Que si la entropía es muy baja,
cualquier metro de steps pierde potencia, ¿vale?
Y aumenta la incertidumbre.
Lo que digo, no hace magia finalmente.
Y un poco las limitaciones y cuándo evitarlo es, por ejemplo,
cuando tenemos clases muy pequeñas o inestables, ¿vale?
Esto nos puede dar resultados con alta incertidumbre,
resultados ruidosos, ¿vale?
Si se sospecha que hay dependencias locales, ¿vale?
Como vimos en una de las clasificaciones,
teníamos una solución inicial que era la que mejor nos daba
pero que tenía unas independencias locales muy grandes
¿no?
que luego aumentando el número de clases reducíamos considerablemente
pero podría ser que incluso así no acabáramos de reducir
y tuviéramos algunas con una sospecha alta de independencia
¿sabes?
o sea de dependencia local
¿vale?
sería importante tenerlo en cuenta
¿vale?
Aquí, pues, si trabajáramos con algo así,
habría que modelarla o, como mínimo, intentar arreglarla
y, si no, reportarlo, ¿vale?
, a la hora de los resultados, ¿vale?
, porque esto afecta, obviamente, a las estimaciones que tengamos.
Y luego, más concretamente,
en el late and profound analysis, ¿no?
Con covarianzas libres, con indicadores poco,
digamos, gaussianos, ¿no?
Cuidado con las suposiciones, ¿vale?
A veces, lo que comentábamos, conviene estandarizar
o transformar las variables, ¿vale?
Nuevamente, cada caso es distinto,
pero cuando empezamos a utilizar todas estas metodologías
es uno de los motivos por los cuales tendemos a hacer esto,
porque ayuda a mantenerlo dentro de los supuestos
y a poder hacer todas las comparaciones
y demás sin crear alteraciones al modelo.
Y creo que aquí.
Estaba más o menos una cosa que sí que vamos a ver por ejemplo ahora
es que lo voy a hacer en R pero no voy a poder hacerlo en Jamovi
¿vale?
esto es algo que no se implementa ahí no se implementa en en Jamovi
¿vale?
una cosa que se podría hacer
pues por ejemplo sería calcular las cosas en Jamovi ¿no?
y y luego pues exportar las probabilidades a no sé a R
o a M que sí que lo hacen y hacerlo en esos modelos
¿vale?
entonces.
Hay que eso pensar.
A ver, una manera de proceder puede ser simple y sencillamente,
y siempre lo digo,
si uno no tiene especialmente acceso a M+,
y lo está haciendo con R,
pero por ejemplo no tiene la capacidad de trabajar en R,
porque no programa, generalmente no lo usa y tal,
puede hacer sus propios análisis,
o como mínimo sus primeros análisis en Jamovi,
que es gratuito, es fácil, tiene una interfaz friendly,
Y de ahí, cuando va a que un compañero le ayude
o a contratar incluso un servicio, vaya más a tiro fijo, ¿vale?
No es lo mismo, o sea, a todos nos pasa, ¿no?
Los que utilizamos más R y demás,
no es lo mismo que nos venga un compañero a pedir ayuda
con "no tengo nada, estoy en un desierto,
ayúdame a salir".
O, no, no, mira, yo he hecho esto, ¿vale?
Estos son más o menos, ya he testado este tipo de modelos,
los tiros van por aquí y entonces me gustaría más,
pues ahora, pues esto, ¿no?
Hacer el three steps, que no lo puedo hacer yo con Jamovi,
si me podías ayudar tú y yo tengo estos modelos con estos resultados
y quiero testar estos tres modelos con estas tres covariables, ¿vale?
Esto está la base de datos, todo está preparado
y tal.
Esto es sencillo y rápido de hacer, ¿vale?
Entonces, siempre, bueno.
Lo que digo, Hammond tiene sus limitaciones,
pero ayuda a hacer los primeros pasos y ver.
También nos ayuda a ver si lo que decíamos ayer,
si los resultados que estamos obteniendo se parecen
en algo a lo que dice la biografía y no tiene que pasar todo el proceso
de que otra persona empiece, que no sabe de qué va todo esto.
Saque unos resultados, te los reporte,
tú no entiendas nada, hables con él, ¿vale?
Si tú ya lo empiezas a hacer y tú ya ves
que hay algo que está mal en la base de datos
o hay algo que es totalmente distinto,
ya sabes de qué estamos hablando y puedes guiar
a la otra persona que te va a ayudar a hacerlo correctamente, ¿vale?
¿Vale?
Y aquí un poco hablo también del manejo de datos faltantes, ¿no?
Siempre está presente en mis dispositivas.
Pues, por ejemplo, aquí es ideal con el female, ¿vale?
Máxima full, máximo likelihood, ¿vale?
Es ideal por clases, ¿vale?
Que esto, a ver,
esto generalmente se habla mucho porque esto se hace mucho en M+,
y M utiliza esta metodología prácticamente por defecto
en muchos de los análisis.
Y entonces, pues, si os parece, podemos hacer ahora, por ejemplo,
el descanso, más o menos son menos 20,
menos cuarto, antes de, aquí tenía como una especie de recordatorio
del modelo y demás y ya empezaría con el R
y tal.
Entonces la idea sería hacer esto, nos quedan muchas diapositivas,
creo que quedan como 10 diapositivas como mucho
y acabar haciendo en R un poco viendo
todo el código y demás y así ya nos quedaría tiempo de sobras
luego por si hay preguntas o lo que fuera.
Fenomenal, muy bien Néstor.
Pues nada, volvemos en media hora,
son las 12 menos 20,
pues a las 12 y 10 nos conectamos de nuevo.
Hasta ahora.