Hola de nuevo, ya hemos vuelto del descanso y nada,
vamos con la última parte del seminario.
Si vais teniendo preguntas, las podéis ir poniendo por el chat
o bueno, al final dejaremos una ronda,
vamos un ratito para hacer una ronda.
Así que nada, cuando quieras.
Vale.
Bueno, pues aquí primero íbamos a.
Estábamos aquí, ¿no?
En un poco recordatorio resumen de de lo que habíamos obtenido
en el etemporal análisis, ¿vale?
Básicamente, los resultados y la interpretación que hacíamos
era de que la clase 2 tenía una peor salud mental
y clase 1 era un perfil de menos riesgo, ¿no?
Entonces.
Aquí la idea ahora sería, pues, con esto utilizar
los modelos 3-step, ¿no?
Que hemos visto hasta ahora, ¿vale?
Tanto el 3-step, el VCA,
todos estos, ¿no?
Para ver las variables que teníamos,
que creo que era el sexo, la edad o los distales que nos interesaban
para compararlos.
¿Vale?
Entonces.
La idea, modo de recordatorio, después de este mini descanso,
es que relacionamos esas clases con las otras variables,
lo que queramos, ¿vale?
Y no reestimamos el modelo de clases ni nada.
Y corregimos el error de clasificación, ¿vale?
Entonces, esto lo haríamos para, por ejemplo, ¿vale?
Habría que estimar el modelo
y guardar las probabilidades posteriores del modelo que queramos.
Nosotros lo vamos a hacer con el de profile,
pero se puede hacer también con el de class.
Pues esto.
Estos son los como el manual.
Este es idea general.
Lo primero es estimar el modelo de clases
y guardar las probabilidades posteriores.
Una vez que ya hemos elegido todo, el tipo de modelo que queremos,
el número de clases, todo.
Entonces guardamos las posteriores para cada persona.
¿Vale?
En un vector de probabilidades.
Como, yo que sé,
puede ser, ¿no?
Pues una persona puede tener 0.72 para la clase 1,
0.28 para la clase 2, ¿no?
Cosas así.
Para uno de ellos es lo que va a tener, ¿vale?
Y el punto es que a partir de este punto,
este modelo ya queda fijo, ¿vale?
No lo vamos a toquetear más, no va a cambiar nada de esto
cuando metamos las covariables o los distales, ¿vale?
Y esta es la separación que evita que las covariables
reconfiguren las clases sin quererlo, ¿vale?
Una manera de verlo, si no acabáis de entender
el por qué, es como que hasta ahora hemos hecho el mapa, ¿vale?
Que son las clases en sí.
Y ahora vamos a ver un poco las distancias, ¿vale?
Y vamos a comparar diferentes zonas de este mapa, ¿vale?
Usando lo que ya hemos dibujado, ¿vale?
No vamos a redibujar los barrios ni nada.
Simplemente ya hemos marcado el mapa y ahora vamos a decir, bueno,
¿qué distancia hay de aquí a aquí?
¿Cuándo se parece este barrio a este barrio?
¿Vale?
Entonces, aquí un poco más de lo mismo que hemos visto,
pero que si queréis podemos pasar ya al.
Aquí os lo ponía como un poco más explicado, ¿no?
Con un poco de fórmulas y lo que he ido comentando anteriormente, ¿no?
Sorteamos su clase según su probabilidad
y luego lo promediamos, promediamos los resultados.
Así es como estamos teniendo en cuenta
todas las probabilidades de estar en uno o en otro.
Y luego hacemos el promedio de todos estos resultados.
¿Vale?
Aquí es esto, lo voy a repetir
porque no sé si lo he dicho muy rápido o no,
en el R3 Steps, gracias, hacemos pseudoclases, ¿vale?
Donde vamos a hacer varias réplicas de lo mismo, ¿vale?
En cada una de estas réplicas vamos a aplicar.
Vamos a asignar a la persona a una clase, ¿vale?
Que sería como la parte, la asignación dura.
Lo que uno, que en lugar, la diferencia principal
es que en lugar de hacerlo una sola vez,
lo vamos a hacer múltiples veces,
sorteando cada vez a qué clase va a ir
la persona en función de sus probabilidades, ¿vale?
De tal manera que va a tener representación, ¿vale?
Y luego simplemente todos estos resultados,
calculando una y otra vez.
Variando las proporciones
y dónde ha ido cada uno de los individuos,
promediamos los resultados.
En el BCH y en el DTK, como he dicho,
simplemente vamos a ponderar por las posteriores y usar en el BCH
los bustras para los errores estándar y los intervalos de confianza.
Y en el DTCAT, como son categóricos,
pues los conteos ponderados y aplicamos chi cuadrado.
Y, como ya he dicho, una vez que teníamos los modelos,
era escoger luego cuál era de los tres
el que más nos ajustaba, dependiendo de lo que quisiéramos comparar.
Esto era importante, no equivocarnos en qué metodología íbamos a hacer,
no utilizar para distales
el three steps, que es para covariables.
Y aquí os pongo, para acabar de guiar un poco qué hace cada uno de ellos.
Esto es como al final es un modelo, lo que hace es la multinomial.
Vamos a ajustar una multimodal donde tenemos la clase
por las covariables.
Donde, como he dicho, hacemos la pseudoclase,
la repetimos muchas veces y promediamos y obtendremos,
por ejemplo, obtener un onRatio.
¿Vale?
Final.
Y los intervalos de confianza, ¿vale?
Todos ellos corregidos.
En los distales continuos,
pues, por ejemplo, lo podemos utilizar para,
pues, como decía aquí, para calcular medias por clase.
¿Vale?
Y el otro, pues, en el DTK,
pues, proporciones por clase nuevamente.
¿Vale?
Entonces, aquí os explico un poco cómo tratamos todo esto
de las propiedades posteriores, por persona y las covariables,
cómo se implementa de una forma explicada simple.
Entonces, volvemos otra vez al famoso EM.
Donde la idea es en la parte E no repetimos R veces, ¿vale?
No sé, 200, 500 veces, ¿vale?
Esto es una cosa que también se puede ajustar, ¿vale?
Y en cada repetición la idea es que para cada persona
sorteamos una clase según sus posteriors, ¿vale?
Entonces, esto es importante porque dependiendo de la cantidad de gente
que tengamos, la calidad de la clasificación,
que esto al final está relacionado.
La calidad que tengamos de clasificación de los individuos
va en relación a las probabilidades que tienen cada individuo
de irse a un grupo o a otro.
Si tenemos probabilidades muy separadas,
es decir, todos los individuos están alrededor de, yo qué sé,
entre el 80 y el 90% de ir a un grupo
y entre el resto de grupos, siempre tienen un grupo mayoritario.
Vamos a tener una clasificación, una entropía y una BPP muy buena.
Entonces aquí probablemente necesitaríamos menos repeticiones,
porque los sorteos, con pocos sorteos de estos que estamos haciendo,
con pocas réplicas, ya estaríamos representando bien
la incertidumbre.
Lo importante sería que este 10-20% que tienen de diferencia
se fuera sorteando en alguna de las repeticiones
y esto quedara reflejado.
Pero cuando tenemos, que esto es lo que decíamos,
una entropía más baja,
o sea, una clasificación más difusa entre los individuos donde,
por ejemplo en lugar de tener dos, vamos a poner lo que teníamos tres,
¿no?
Tenemos pues gente que tiene más o menos pues alrededor,
mucha gente que tiene alrededor de un 30% tira
una, el otra un 40% y en la otra un 20%, ¿no?
Cosas así,
cosas que están muy cerca las probabilidades de, en este caso
exagerado que he dicho de 30, 30, 40, ¿no?
Es que todo prácticamente es igual, pero.
Basta con que haya dos categorías que tengan probabilidades muy grandes.
Aquí vamos a tener ABPPs y entropías más bajas, ¿no?
Y entonces, claro,
cuando hagamos esto vamos a necesitar más repeticiones, ¿vale?
Necesitaríamos subir el número de repeticiones
porque necesitaríamos representar toda esta incertidumbre
con más seguridad, ¿vale?
De todas maneras, es lo que comentábamos antes,
llega a un punto.
En el que si tenemos una mala clasificación,
porque los datos son así, simple y sencillamente, a lo mejor
es que tenemos poca muestra o nos faltan variables
para poder encapsular bien todas estas diferencias que tienen
las diferentes subpoblaciones, aunque hagamos 10.000 repeticiones,
no vamos a poder.
Obtener unos resultados con intervalos de confianza bajos
y buenas estimaciones sin sesgar ni nada.
Esto, como todos los modelos, depende del tipo de dato
que introduzcamos, va a tener una cosa u otra.
Y luego estaría el paso M,
donde la idea es que en cada una de las réplicas
se ajustaría una regresión multinomial de clase
sobre las covariables que hayamos elegido.
Y, por último, habría un tercer paso que sería el pooling.
Que básicamente es, como pongo aquí, promediar los coeficientes
y de dónde sacaríamos el odd ratio y el intervalo de confianzas
con la variabilidad entre réplicas.
Esto es un poco la metodología,
no sé si le puede servir a alguien para tenerlo en mente, por ejemplo,
que se utiliza con la imputación múltiple.
Si alguien ha utilizado imputación múltiple,
por ejemplo, MICE, Esta es un poco la metodología.
Tú ajustas múltiples modelos, haces un montón de réplicas
y de esta manera mantienes la incertidumbre
de los datos faltantes que tienes.
Y luego, sencillamente, haces un pooling
de todos estos resultados donde en tu modelo ya ha quedado plasmada
en todas estas réplicas la incertidumbre de tu,
en este caso, por ejemplo, la asignación de los individuos
a cada clase y en datos faltantes,
el hecho de no sé qué podría ser este dato,
ni por qué está acabando de faltar.
Entonces pongo todo un conjunto de posibilidades
que podrían ser y estas incertidumbres
en ambos casos quedan reflejadas en las R réplicas que vamos a hacer
cuando hacemos el pooling con los intervalos de confianza.
Cuanta menos incertidumbre tengamos,
tendremos unos intervalos de confianza más cercanos
porque las réplicas se parecerán mucho entre ellas
y las estimaciones serán muy parecidas.
Si tenemos finalmente un un intervalo de confianza muy grande,
pues es que las réplicas entre ellas se diferencian mucho
y es porque tenemos mucha incertidumbre
o en los datos faltantes que tenemos o en la clasificación
a las categorías que tenemos.
¿Vale?
Y esto es un poco el proceso, ¿vale?
Como os decía, esto lo que hace
es que corrige el sesgo hacia la nulidad, ¿vale?
Esto es lo más importante de esto, de esos efectos atenuados, ¿vale?
Que sería causada por la clasificación imperfecta
si solo hiciéramos una réplica, ¿vale?
Que sería la asignación dura, ¿vale?
En un conjunto de tips prácticos
que os puedo decir tener muy clara cuál es la clase de referencia
que vamos a escoger aunque solo tengamos dos vamos a comparar la 2
contra la 1 o la 1 contra la 2 pero especialmente cuando tenemos más
qué clase vamos a escoger.
Esto depende un poco de los perfiles que hayamos obtenido,
cual sea el perfil que nos interesa comparar ese contra el resto.
Estos son más sustantivos, pero lo dejo de recordatorio.
También fijar las categorías de referencia para las covariables,
por ejemplo.
El número de réplicas, yo recomiendo utilizar un mínimo,
por ejemplo, de 200 réplicas para estar seguros, pero bueno,
esto es un poco variable,
como he dicho, podemos llegar hasta 500,
pero también un poco depende de cómo podemos hacer diferentes análisis,
un poco de sensibilidad, para ver un poco cómo va variando
a medida que vamos aumentando el número de réplicas.
Qué le está ocurriendo a la estimación,
qué le está ocurriendo a los intervalos de confianza,
a los errores estándar, ¿no?
Que, bueno, está todo relacionado, pero un poco cómo evoluciona
todo esto para, la idea es lo mismo de siempre,
llegar a un estilo de convergencia, ¿no?
Donde vemos que ya por muchas réplicas que hagamos esto
no mejora, ¿no?
Y entonces es que ya hemos llegado a eso.
Y, obviamente, reportar todo esto, ¿vale?
Eh.
Y entonces,
pues bueno, este es un poco el explicado,
que creo que es el que es más complicado, ¿no?
Luego el BCH para las medias y el DTK
para las proporciones son bastante más intuitivos, ¿vale?
Y ahora la idea es que vamos a hacer esto un poco en R, ¿vale?
Aquí os pongo ya un texto, pero lo podemos calcular en R. A
ver.
Aquí la idea sería pasar ya al último script de todos, ¿vale?
Número 4, C, Steps, Distal, Approx.
Y. La dinámica es un poco la misma que hasta ahora, ¿vale?
Marcamos una semilla inicial,
recordad, hay que reportar las semillas,
hacer el testado con diferentes semillas,
cargaríamos los paquetes y demás, y lo mismo,
volveríamos a cargar la base de datos y todo.
Aquí lo importante que tenemos que tener en cuenta
es que lo que en realidad vamos a hacer va a ser volver
a calcular un lente en profano análisis,
lo único que en lugar de testar cuál vamos a hacer,
ya sabemos cuál queremos.
Entonces aquí voy a poner la base de datos
todas las variables que quiero y aquí ya estoy especificando si os fijáis
cuáles son las covariables que voy a utilizar en este caso
voy a utilizar el sexo la edad en grupo
la nivel de educación y el empleo el distal voy a utilizar
el K6 continuo y como distal categórico el tabaco
a 30 días podríamos utilizar otros si quisiéramos.
Nuevamente, un output donde marcar todo,
o sea, un directorio output.
Y, pues, lo mismo de siempre hasta ahora,
cargamos la base de datos, eliminamos los valores faltantes,
¿vale?
Y aquí, básicamente, voy a calcular el mejor modelo, ¿vale?
Que es el que he dicho, ¿no?
Que le estoy diciendo dos categorías, modelo tipo 2,
¿vale?
Que era el de varianzas principales.
Varianzas distintas, perdón.
Vale.
Entonces, todo esto, en principio.
Simple y sencillamente para obtener la información que quiero, ¿vale?
Lo que os decía,
una vez que está aquí ya lo habíamos hecho, ¿vale?
Entonces, aquí la idea principal es que lo que nos tendríamos
que quedar, como hemos dicho antes,
son con las posteriores, ¿vale?
Que esto es un poco de data management, ¿vale?
Para obtener todo esto,
porque no lo hemos mirado en ningún momento,
pero lo que nos da.
¿Vale?
Es un poco esto de aquí, donde es un objeto tidy, ¿no?
Using mclass, ¿vale?
Te dice que está corriendo mclass por detrás, como ya expliqué,
y te da toda esta información.
Entonces, como os dije, ¿vale?
Si nosotros vamos viendo lo que obtenemos de cada uno,
vemos la información, ¿vale?
Pues aquí, desde getClass,
pues tenemos.
De toda la información, ¿no?
Del número de modelo, número de clase
y la información individual, ¿vale?
Y os está diciendo que lo tienes para cada uno de los individuos,
¿vale?
Entonces, bueno, la idea es obviamente resumir todo esto,
¿vale?
Lo siguiente que haríamos sería alinear
las covariables y distales, ¿vale?
Con las posteriores, ¿vale?
Y yo voy a empezar por el R3 Steps,
como habéis visto antes en las de esto.
Aquí, por ejemplo, lo que le digo es que me hagan 200 réplicas.
Es como mínimo que os he marcado.
Obviamente, cuantas más réplicas, más tiempo va a tardar.
Y lo de siempre.
Cuanta más gente tengáis,
cuando el modelo sea más grande y más complejo,
pues el nivel de computación irá aumentando.
Y esto es como un poco lo mismo que decíamos antes,
una especie de equilibrio entre la capacidad computacional
que queremos, el tiempo que tenemos, lo complejo que queremos que sea,
dependiendo de cuántos modelos queramos testar
y todo.
Entonces se puede empezar con un número de réplicas bajo,
Ver hacia dónde van un poco los resultados y demás.
Y entonces, para confirmarlo, empezar a aumentar
el número de réplicas hasta llegar a la solución óptima, ¿vale?
Entonces, lo aplico, ¿vale?
A ver si fijáis, está corriendo, ¿vale?
Vale.
Y aquí sería cuando he ajustado los modelos
y ahora estaría extrayendo la información que nos interesa más,
¿vale?
Hago un poco de también transformación
de los datos para que quede más o menos bonito
en un summary, ¿vale?
Y esta línea de aquí, la 63, nuevamente,
como siempre, es para guardar,
pero yo simplemente la puedo imprimir.
Y aquí obtendríamos un poco la tabla que estábamos viendo antes,
que estábamos viendo en el.
En las diapositivas, ¿vale?
La idea es exactamente la misma.
Aquí básicamente lo que estamos viendo
son los efectos de las covariables sobre la pertenencia a clases
usando el R3 steps, ¿vale?
Que como recordamos, corrige un poco la incertidumbre.
Entonces, importante, aquí ¿qué estamos viendo?
Estamos viendo que estamos comparando la clase 2
versus la clase 1, ¿vale?
Una primera cosa que os he dicho,
que siempre teníamos que tener en cuenta,
es que estamos comparando contra qué, ¿vale?
A modo de recordatorio,
simplemente, obviamente, me imagino que todos lo sabéis, pero bueno,
un ratio menor que 1 indica menor probabilidad
de estar en la clase 2, ¿vale?
Que es, para nosotros, el perfil de mayor carga de malestar, ¿vale?
Eh.
Entonces, esta clase es la que,
recuerda que tenía el K6 más alto, ¿vale?
Y más días de malestar mental.
Y entonces lo que vemos es que en edad,
frente al grupo, ¿vale?
Que cuando veíamos los grupos, los grupos eran de 18 a 25
y de 30 y.
¿Dónde los teníamos aquí?
Si vamos a la base de datos, ¿vale?
Podemos ver, esto no lo habíamos visto antes,
pero.
Podemos ver que está categorizado, ¿vale?
Y teníamos aquí diferentes grupos, ¿no?
18, 25, 26, 34, 35, 49, más de 50,
¿vale?
Entonces.
Aquí.
Si os fijáis, pues este, el 18.95, es el que ha cogido de referencia
y es el que ha comparado contra el resto, ¿vale?
Y entonces este, cuando lo comparamos con el de 35.49,
pues tiene un ratio de 0.85, por ejemplo, ¿no?
Con un intervalo de confianza entre 0.79 y 0.92.
¿Vale?
Y lo mismo para el de más de 50, ¿no?
Entonces, lo que vemos que no hay diferencia es
entre este grupo y el grupo que queda en medio, que es el de 2634,
¿vale?
Entonces, los dos que son significativos,
que es a partir de 35 años, ¿vale?
Por decirlo de alguna manera, significa que a mayor edad,
menores odds de estar en la clase de mayor malestar, ¿vale?
Y la clase de 26-34 no difiere de la de 18-25,
¿vale?
Entonces, esto es un poco lo que tendríamos.
Capidad, muchas veces pues también.
No, creo que no se oye.
Hola, perfecto.
Sí, una pregunta que luego surge muy a menudo es, por ejemplo,
cuando tú quieres, por ejemplo, comparar los distintos grupos
de edad, por ejemplo, el de más de 50 con el de 35-49,
¿la recomendación sería entonces meter,
por ejemplo, esas comparaciones como variables dummy, por ejemplo,
en el modelo o algo así?
Sí.
Sí, sí, lo puedes hacer.
Claro, aquí lo de siempre.
Empiezas a ver cómo A ver, yo con las categóricas
generalmente me suele gustar utilizar dummies y tal.
En este caso no lo he usado para intentar simplificar todo,
pero sí, sí.
Yo creo que con dummies sería lo más correcto.
Sobre todo porque lo que estamos viendo
no es que haya algunas que son interesantes y otras que no.
¿Vale?
Pero sí, sí.
Perfecto, gracias.
Entonces, en este caso también,
luego, por ejemplo, podemos ver lo mismo con educación, ¿no?
Donde en educación veíamos que teníamos todo, ¿no?
Secundaria, FP, college, universidad, ¿vale?
Y en este caso.
Universidad, ¿vale?
Muestra, o sea, FP y Sound College no muestra diferencias, ¿vale?
Y tener universidad, nivel universitario o más, ¿no?
Muestra un efecto protector, ¿no?
Un ratio de 0.88%.
¿Vale?
Esto lo que sugiere es que el tramo universitario
sí marca un poco la diferencia respecto a la categoría base, ¿vale?
Luego podemos ver lo mismo con empleo, ¿no?
Pues empleado pues también es protector y inactivo
pues también, ¿vale?
Frente a la categoría base, ¿vale?
Que es desempleado, ¿vale?
Entonces las lecturas de esto no es que siempre estamos cogiendo un poco
lo que genera más probabilidad
de tener ser del grupo 2 que era el de tener malestar
¿vale?
y algo que ya habíamos comentado antes ¿no?
con el sexo pues ser mujer
pues también tiene un efecto protector
¿vale?
tienen un poquito menos de probabilidades
de estar en la clase 2
¿vale?
que los hombres que son el grupo de referencia.
Y en este caso, también aquí, simplemente remarcar,
la mayoría lo sabréis de la modificación,
pero el intercepto está,
pero no lo interpretamos de manera sustantiva.
Es la log odds de que todas las categorías de referencia.
Entonces, a veces puede tener sentido,
otras veces no tiene ningún sentido.
Entonces, por ejemplo, cuando hiciéramos esto,
aquí lo que podríamos sacar es un mensaje final en conjunto
de que, por ejemplo, a mayor edad,
a mayor educación, sobre todo a nivel universitario,
y el hecho de estar empleado se asocian con una menor probabilidad
de pertenecer al perfil de mayor malestar.
Y bueno, con esta metodología
lo importante es que estos son ratios, ¿vale?
Ya están corregidos, ¿vale?
Por el error de clasificación.
Si hubiésemos clasificado de forma modal, ¿vale?
Sin correcciones,
muchos de estos efectos, ¿vale?
Que veis que están más cercanos a un intervalo de confianza
sobre todo y demás, estarían atenuados hacia el 1,
¿vale?
Y esto es una manera un poco.
Si lo hiciéramos.
Lo voy a enseñar desde aquí, ¿no?
Si lo presentamos desde aquí, como lo estoy presentando
en las diapositivas, pues esta sería un poco
la manera que se podía presentar para un paper
o para esto, donde ponemos toda la tabla un poco resumen,
pues podemos poner yo que sé, negrita los que son significativos,
lo que nos interesa sobre todo es esto.
Cuál es la comparación,
cuál es el predictor, los odd ratios,
los intervalos de confianza sobre todo y luego la significación.
Y aquí un poquito de leyenda, comparación, clase 2
versus la referencia, referencia de las covariables
y detalles de la metodología que hemos utilizado.
Esto es un poco la correcta manera de reportar los mínimos.
Entonces, ¿qué más podemos hacer?
El BCH, ¿no?
También, que la forma de simplemente explicarlo aquí os lo dejo también
de recordatorio, ¿vale?
Es para los instales continuos, como hemos dicho, ¿vale?
Nosotros íbamos a utilizar el K6 y.
Básicamente, utilizamos nuevamente las posteriores, ¿vale?
Y vamos a utilizar también los bootstraps
para los errores de entornar y los entornos de confianza, ¿vale?
Entonces, esto en el R. Vale,
si volvemos un poco aquí.
Sería las siguientes partes de esto, ¿no?
Digo VCH para distales continuos y aquí pongo el ejemplo de K6, ¿no?
Entonces os explico, ¿no?
La P es la matriz N por K de probabilidades posteriores,
¿vale?
Normalizadas por fila y I es el vector N
con el distal continuo, ¿vale?
Que en este caso, pues lo que os digo, cogemos el K6,
¿vale?
Entonces aquí.
Empezamos un poco a preparar todo esto, ¿vale?
Y es muy sencillo,
veis que va muy rápido porque esto es una comparación, ¿vale?
Ya hemos hecho
y luego tocaría hacer los bootstraps para los errores estándar
y los intervalos de confianza, ¿vale?
Nuevamente, los bootstraps, igual que antes,
pues podemos tener un número de réplicas u otro, ¿vale?
Ya que os estoy marcando 300, que es un número aceptable
en general, ¿vale?
Y vamos a calcular un poco las diferencias de clase.
Nuevamente hacemos el mismo tipo de diferencias
para mantener la coherencia.
Clase 2 menos clase 1, ¿vale?
Y aquí sale un poco la diferencia en general, ¿vale?
Pero también os preparo finalmente una tabla un poco más bonita, ¿no?
Con.
La media y las desviaciones estándar, ¿vale?
Entonces, esto es lo mismo que yo he presentado,
para que lo sepáis, ¿no?
Que tenemos en la presentación, que está aquí, ¿vale?
Que es un poco
lo que estoy presentando aquí todo, que esto también nuevamente es
un poco una forma de presentarlo, donde lo que vemos es que la clase 1
tiene una media de 3,59 con un error estándar
de 0,028 y la clase 2 de 7,90 con un error estándar de 0,084.
La diferencia de clases es de 4,32 puntos,
con un intervalo de confianza entre el 4,16 y 4,47.
Lo que indica realmente,
esto es una brecha muy grande y bastante precisa
porque el intervalo de confianza es muy pequeño,
de que del malestar psicológico entre clases
es bastante diferencial.
¿Vale?
Obviamente he escogido el K6 porque es el que habíamos visto
que había mayor diferencia.
Si hubiéramos cogido edad de inicio a beber,
que era uno de los más difusos, o incluso horas de sueño,
pues sería un poco menos claro todo esto.
Y entonces la interpretación sustantiva que se puede sacar
aquí un poco es que la clase 2
concentra claramente un mayor malestar, que es coherente
con lo que hemos visto en los perfiles,
mientras que la clase 1 refleja menor carga.
Pero esta es la metodología de cómo compararlo correctamente
y compararlo de manera que obtengamos.
Una estimación correcta, ¿vale?
Y un intervalo de confianza, ¿vale?
Y, bueno, pues lo mismo que hemos recalcado hasta ahora,
que las medidas aquí no estarían sesgadas, ¿vale?
Y hemos mantenido un poco la incertidumbre en las clases,
¿vale?
Esto sería una comparación un poquito más honesta, ¿no?
, de hacer un corte modal.
Y, por último, quedaría el DECAT, que es, conceptualmente,
básicamente es análogo al BCH, ¿vale?
Lo único que utilizamos es un distal categórico, ¿vale?
En lugar de comparar las medias, que es lo que hemos hecho,
comparamos las proporciones por clase, ¿vale?
Pero, nuevamente, corrigiendo por la clasificación imperfecta
de las probabilidades posteriores.
Aquí lo que vamos a hacer es calculamos los conteos, ¿vale?
Los conteos ponderados por clase y aplicamos el test y cuadrado global
para ver si hay diferencias por clase.
Y así, nuevamente, evitamos ese sesgo
que aparecería si clasificáramos de manera dura.
Estos son un poco los resultados que nos enseña.
Antes de entrar en ellos
e interpretarlos, sigo con la parte de R. Espero
que ya.
¿vale?
La siguiente, lo vuelvo a rotular,
es el distal categórico, ¿vale?
Y nuevamente es un poco de preparación todo de los datos
para poder hacer posteriormente la chi cuadrado,
obtener simplemente aquí, luego estoy sacando el p-valor,
¿vale?
Y tabulo un poco para poder crear este tipo de respuesta, ¿vale?
Donde nos da la solución del chi cuadrado,
nos dice los grados de libertad y nos da el p-valor.
¿Vale?
Que esto es lo mismo que yo estaba presentando.
Aquí, ¿vale?
Que la idea es que vemos las proporciones ponderadas, ¿vale?
Para tabaco a 30 días por clase, ¿vale?
El test global nos está diciendo un h cuadrado de 464.03,
¿vale?
Con un grado de libertad, que esto nos da una p de 6,39 por 10
elevado a, bueno, una borrada.
¿Qué vamos?
Que indica una diferencia abrumadora entre clases, básicamente, ¿vale?
La idea es que la clase con peor perfil de salud mental,
que recordemos que era la 3,
presenta una prevalencia claramente mayor de consumo reciente
de tabaco que la clase 1.
Si por ejemplo quisiéramos reportar el tamaño del efecto
podríamos reportar un ratio nuevamente del 2 versus el 1
y la diferencia de riesgos que ambos por ejemplo se podían calcular
con las proporciones ponderadas sin cortar por clases modales.
Y esto sería un poco lo que podríamos hacer con los categóricos.
Y entonces, simplemente para acabar, quiero acabar
con un poco de limitaciones y buenas prácticas, ¿vale?
A modo de recordatorio, como he hecho en los otros bloques,
donde, pues bueno, lo de siempre.
Primero, recordad cosas que tenemos que tener en cuenta.
Si la entropía es baja, la clasificación es incierta, ¿vale?
Entonces, hay que mirar el ABPP, los tamaños de clases, ¿vale?
Y lo reportamos todo.
¿Por qué?
Porque lo de siempre, nosotros podemos hacer el modelo,
podemos obtener unos resultados y podemos reportarlos,
pero para ser transparentes lo que hay que decir exactamente es
qué tal era la clasificación de estas clases que estábamos utilizando.
Porque nosotros no vamos a reportar, o sea,
no vamos a ver las posteriors y demás si no las ponemos, ¿vale?
Podemos no hacerlo.
Entonces, siempre para ser transparentes
hay que decir qué tan bien están clasificando estas clases
que estamos utilizando luego para comparar,
pues lo que sea, los distales o las covariables, ¿vale?
Segundo, los resultados de sensibilidad que hayamos utilizado
a las diferentes casas y a los diferentes tipos de modelo.
Yo en este caso no lo he hecho,
pero aquí podríamos haber testado si con las varianzas iguales
y la restricción de varianzas,
cómo variaría todo y si tendríamos el mismo tipo de resultados
o tendríamos otro tipo de resultados.
Y las especificaciones que hemos hecho.
Por tercero, ¿no?
Sería nuevamente decir que hay que tener mucho cuidado
con las dependencias locales, ¿vale?
Cuando ya estamos pasando a este tipo de análisis, ¿vale?
O, por ejemplo, ítems muy raros también, ¿no?
Que pueden inventar clases, ¿vale?
La idea es simplemente siempre revisar todos los pares problemáticos
o los sitios que tengamos y decidir qué hacer con ellos
y reportarlo.
Y si los mantenemos, hay que explicar que hemos tenido un par donde parece
que hay una cierta dependencia local, que sería este par, ¿vale?
Y por qué los hemos mantenido y por qué no los hemos eliminado.
Bueno, un poco transparencia, ¿vale?
El cuarto sería, obviamente.
El tamaño de muestra y las clases diminutas, ¿vale?
La idea es siempre evitar las clases diminutas.
Yo os he puesto más o menos un marco de referencia
que dice la literatura, ¿no?
A partir del aproximadamente 5-10%, ¿no?
Pero recordad, siempre salvo que tenga criterio sustantivo.
A lo mejor en una población en la que estéis estudiando hay un criterio,
hay una bibliografía que respalda el hecho
de que haya una población muy pequeña, ¿no?
Pero que es claramente una subpoblación
que está identificada y que es representativa
y se tiene que tener en cuenta.
Pero por norma general suele pasar esto.
Si nos pasara y lo tuviéramos que mantener,
esto siempre tendríamos que hacerlo referenciando en la literatura
otros hallazgos que han hecho lo mismo,
que han encontrado la misma clase,
de las mismas características y el por qué lo mantenemos.
Luego, Si hemos hecho aproximaciones 3 steps, ¿no?
Por ejemplo, en nuestro caso en R,
pues explicar un poco cómo lo hemos hecho.
Pues esto, yo sí lo he hecho en R,
pero si lo hemos hecho en M+, qué tipo de implementaciones
hemos hecho, ¿vale?
Vale.
La idea es que aquí,
bueno, simplemente yo lo que he hecho en R es una adaptación, ¿vale?
De lo que hace M+.
¿Vale?
Puede servir, ¿vale?
Y no está mal, pero obviamente la manera más.
No sé, por decirlo,
aceptar a lo mejor sería el programa nativo que lo implementa, ¿no?
Y no la adaptación que hacemos nosotros, que está bien,
que no tiene nada malo, ¿no?
Aquí sobre todo lo he utilizado con R
porque como lo hemos utilizado en M+,
porque es menos accesible, porque además es de pago y demás,
pues de forma de aplicación y docencia
me parece suficiente, ¿no?
Pero a lo mejor en algún caso os podríais encontrar algún.
Revisor un poco más quisquilloso o algo así,
donde os pudiera pedir implementarlo en el programa nativo.
¿Qué más?
Hay veces que tenemos muestreos complejos o pesos complejos
que hay que entregarlos porque afectan a los distales.
Esto depende ya de cada uno de cómo haya recogido los datos
y de las características que sepa que tengan.
Esto es lo mismo que utilizaríamos en cualquier tipo de modelo,
pero recordad que si esto hay que tenerlo en cuenta para ponderar
cómo hemos muestreado y demás, pues habría que.
Que a utilizarlo también y reportarlo, ¿vale?
Y por último, la reproducibilidad, siempre que decimos, ¿no?
Pues las semillas, las versiones,
probablemente los scripts, ¿vale?
Y todo esto.
Y nada, ya esto sería todo lo que quiero dar, ¿no?
Lo último que queda son, os he hecho un par de,
creo que son tres o cuatro diapositivas, ¿no?
De, pues, bibliografía, donde aquí os presento manuales
y revisiones principales que he utilizado, ¿no?
Para selección de número de clases y calidad de clasificación,
las principales cosas también.
Un poco el LCANR y software relacionados, ¿no?
Veis aquí el pool LSAE, ¿vale?
El Bayesian también, algunos que os he comentado anteriormente,
para el LTI y mezclas gaussianas,
y un poco todo lo que he usado también para documentar
y demás, el 3STEPPS, ¿vale?
Y por último, uno de métodos generales
de estimación inferencia.
Y nada,
con esto ya habríamos acabado.
Simplemente daros las gracias por asistir al curso,
ya sea en directo o en diferido, los que vayáis a verlos en diferido.
Y nada, agradecer a la ONET
la oportunidad de impartir este curso,
que me ha hecho mucha ilusión y me ha gustado mucho.
Y nada, si tenéis alguna duda, pues aquí estoy.
Genial, muchas gracias Néstor.
Por ahí por Zoom también te dan las gracias.
Sí, estoy viendo.
Y nada, damos un ratito para ver si tenéis algunas preguntas.
Julia, veo que levantan la mano.
Si queréis podéis intervenir tanto por el chat
como abrir el micrófono y lanzar la pregunta directamente,
con lo que sintáis más cómodos.
Julia.
Julia, no te escuchamos.
No sé si estás intentando hablar y no se te oye o.
Ay, por Dios.
Ahora, ahora, Julia.
Ya estás.
Nada.
Julia, se te escucha, ¿eh?
Sí, se te escuchaba.
Ay, hola, perdón.
Ya lo tengo resuelto,
es que he tenido un pequeño problema aquí a los mandos,
disculpad.
He resuelto la duda, perdonad, perdonad.
Ah, vale, vale.
Listo, vale, pues vamos con la siguiente duda, Benjamín.
Hola, hola, ¿se me escucha?
Sí, sí.
Listo, Néstor, bueno, antes que nada agradecerte realmente
por este curso.
Yo me enteré realmente un día antes de que empezase,
porque yo ahorita estoy estudiante de doctorado
en la Universidad de Loyola, Andalucía,
y estamos llevando a cabo un paper donde estábamos pensando
en implementar esto.
Antes que nada, de verdad, agradecerte por el curso,
porque yo estaba nulo realmente con toda esta parte
de básicamente.
Sería como una nueva manera de ver las cosas realmente,
una manera muy potente de ver las cosas.
Fíjate que yo honestamente, Néstor, quisiera hacerte una consulta.
Entiendo yo que el curso realmente para hacer análisis longitudinales
se ha quedado pues obviamente porque es mucho.
Pero, digamos, si tendrías alguna literatura
o algo que podría empezar yo a leer,
porque nuestro análisis que queremos hacer es longitudinal.
Obviamente esto es necesario para entender toda la base, ¿no?
Para todo lo que está sucediendo,
pero sí quisiera llevarlo a un nivel longitudinal,
mi estimado Néstor.
Vale, sí, a ver,
obviamente como esto era más introductorio
y también por limitación de horas
y para no acabar abrumando con información,
lo acotamos a la parte inicial que era Lighten Class y Lighten Profile.
Como ya expliqué al principio,
esto luego, obviamente, como todos los modelos,
lo podemos pasar a la parte longitudinal, ¿no?
Y la idea interesante de todo esto
es que puedes hacer muchísimas cosas,
obviamente, todas más complicadas que la anterior, ¿no?
Donde tú tendrías un número de clases
y entonces podías mirar también un poco las trayectorias que tienen,
cómo van cambiando de un perfil a otro,
las probabilidades que tienen de cambio y todo esto.
Yo, la literatura que recomiendo, a ver,
hay muchísima, dentro de algunas de las que yo estoy poniendo ahí,
hay trozos que hablan de DT Transition Analysis,
pero de cara a que sea un poco más práctico, yo, mi recomendación,
siempre que podáis, sería que utilizarais M+,
que es el O sea,
se puede hacer con R, ¿vale?
Todo se puede acabar haciendo con R. Pero
el que lo utiliza de manera nativa, más integrado y con menos necesidad
de hacer peripecias y de asegurarte de que estás haciendo bien es M+.
Y dentro de M+, si entráis en su página web,
ellos tienen.
Un montón de papers y demás
explicando el AT & T Season Analysis por el señor Mouten
de una manera exquisita y una ventaja que da,
que a mí me gusta mucho, por lo cual también yo recomiendo,
es que tiene muchísimos ejemplos.
De diferentes maneras de calcular los Latent Transition Analysis
con todas las peripecias que ellos saben hacer,
pues desde manteniendo el número de clases a lo largo de los tiempos,
variando el número de clases a lo largo de los tiempos,
añadiendo covariables, incluso utilizando
todas las covariables como herramientas predictoras
para random intercepts, que es de lo último que han hecho,
entonces tienen mil cosas que son súper curiosas
y ellos tienen el algoritmo de cómo funciona Eclipse
por detrás súper pulido y luego muchísimos ejemplos
en su propia página web.
Donde te facilita muchísimo el saber qué estás haciendo en cada punto,
cuáles son las especificaciones que tienes que hacer y todo.
Que yo para cosas más complejas como las que me estás proponiendo,
recomendaría.
Pero al mismo tiempo ellos tienen un montón de papers con diferentes
múltiples casos para cada uno de ellos
que sirven muy bien para ilustrar.
Perfecto, muchísimas gracias
y de verdad agradezco de verdad este curso,
créeme que me has introducido en este nuevo mundo estadístico
de la Ley de Clases de Análisis y me parece espectacular,
gracias a ti, te agradezco.
A ti por asistir.
Muy bien, vamos a ver si hay alguna pregunta más.
Por ahora no hay ninguna mano levantada,
pero dejamos un rato.
Yo mientras, bueno, te voy a hacer una pregunta de la que yo sé más
o menos la respuesta, sobre todo orientada,
bueno, más o menos, no sé, orientada a los alumnos, ¿no?
Teníamos asignaturas de técnicas de clasificación donde no se veían
los modelos de clases latentes
se veían análisis de clúster análisis de componentes principales
y ahora entiendo que la tendencia va más a este tipo de modelos pero bueno
si alguien se tiene que enfrentar pues a un problema de investigación
en el que tenga que clasificar va a ver que hay mucha bibliografía
sobre muchas de estas técnicas como que aconsejarías para tomar
decisión sobre qué modelos utilizar o requisitos también técnicos
a nivel de datos técnicos.
Bueno, es una buena pregunta
porque es una de las cosas que a la gente le viene a la mente, ¿no?
Un poco diferencias, ¿no?
Entre esto y los simplemente clúster análisis y demás, ¿no?
Que son como un poco casi un primer paso.
La idea aquí sobre todo es que.
Estamos haciendo un modelo estadístico por detrás
y nos está dando una probabilidad y manteniendo el porcentaje,
diferentes porcentajes de asignarse a uno o a otro.
Entonces, los clusters no son tan modelo estadístico,
con probabilidades y asignaciones tan difusas
como estamos manteniendo, que es lo que vemos que nos sirve luego
para.
Cuando queremos hacer algo más, no infraestimar los efectos
y no sesgarlos.
Mi recomendación es que si simplemente
queremos hacer algo exploratorio y queremos hacer algo más sencillo,
sobre todo si no tenemos un gran dominio,
podemos empezar por hacer los análisis de clusters
y ver cuáles son las características que agregan,
cuáles son los grupos.
Y eso está bien como primeros descriptivos,
pero cuando queremos utilizarlo más a nivel inferencial
y queremos ir un pasito más allá, yo creo
que la complejidad estadística y los resultados que te da este tipo
de análisis dan el extra a la hora de lo que puedes aportar,
que es sobre todo lo que estábamos hablando ahora
en el último bloque de que puedes comparar mucho mejor.
Los distales o cómo influyen unas covariables
en la asignación de los grupos porque tienes en cuenta que tú tienes
todo un modelo estadístico detrás que te genera unas probabilidades
de pertenencia en función de la incertidumbre que tienes.
De las otras maneras estás,
que por eso digo que hacer la clasificación dura
es como hacer todo un trabajo para cargártelo
en el último momento, ¿no?
Y claro, yo creo que cuando ya quieres hilarar un poco más fino
este tipo de análisis está mejor pero sí que es verdad
que una manera de introducirse para empezar
a entender un poco conceptos de separación en función de variables
y demás puede ser simplemente hacer un análisis clustering
aunque sea un poco para ver
si tenemos algo que está funcionando detrás, que es mucho más sencillo
de hacer cuando no tenemos ni idea de nada Muy bien, muchísimas gracias
Venga Venga, Jim.
Un tema muy interesante es el tema de las covariables.
Has presentado varias opciones y sobre todo tú te has centrado
en las variables que explican los perfiles,
como que son predictoras de la pertenencia a los perfiles,
pero luego también existen otras opciones que tú puedes utilizar
los perfiles que expliquen diferencias en otras variables,
como si fueran variables independientes
en un modelo más clásico.
Sí.
Sí, claro.
Aquí el punto, yo lo que he hecho es un poco más,
simplemente los instales para comparar y luego con variables
que predigan un poco cómo pueden estar afectando
a la pertenencia o no,
pero tú puedes hacerlo al revés.
Tú puedes utilizar esta incertidumbre hacia el otro lado.
O sea, estas clases hacia el otro lado, ¿no?
Para predecir, como si fuera una exposición,
por decirlo de una manera muy vasta, para predecir un outcome.
La idea es básicamente un poco la misma.
Aquí es un pelín más complejo, ¿no?
Es una de las cosas que tuve que dejar
fuera simplemente por tiempo, ¿no?
Porque en realidad luego puedes hacer múltiples cosas
con todo esto.
Pero la idea aquí, y uno de los motivos
por los que lo dejé fuera, es que es un pelín más complejo
porque tú tienes varias aproximaciones, ¿no?
Una aproximación puede ser en un solo paso
donde tú puedes introducir el outcome en el modelo de estimación, ¿vale?
De las clases.
Y entonces ahí ya tienes una especie de estimación de la relación, ¿vale?
Luego lo puedes utilizar.
Para ver, con la metodología que hemos utilizado,
para ver cómo afecta.
Pero ahí nuevamente la problemática que tienes es que tienes un outcome
que puede estar influyendo en la creación de las clases.
Y esto,
dependiendo de la relación que tenga y demás, puede estar.
Afectándote a las clases que creas,
a las probabilidades de pertenecer a cada clase, ¿vale?
Y especialmente para la gente que luego quiera hacer
cosas longitudinales, esto es lo que digo,
una bola de nieve que vas arrastrando hacia adelante y haciéndola
más grande de errores.
Entonces, una metodología que se usa mucho
es un poco lo que hemos hecho más o menos del three steps,
pero simplemente cambiando el orden en el que luego vas a calcular.
O sea, en el orden en el que pones las cosas en los modelos.
Es como la metodología yo creo que más aceptada ahora,
donde en lugar de poner la covariable para predecir tal, pones tal,
o sea, las posteriores para predecir una covariable
y ajustas ahí.
Utilizarías las mismas ideas de utilizar los bootstraps y demás,
lo que pasa es que, nuevamente, en R
tienes que hacer las adaptaciones necesarias para esto,
Y M Plus pues que te lo pone un poco más fácil, ¿no?
Simple y sencillamente tú lo giras y M Plus
por detrás ya te hace todo lo que tiene que hacer.
Pero en R se puede hacer también, es lo que digo,
pero requiere un poco más de ingeniería de programación.
Pero sí, sí, se podría.
La idea es esta,
simplemente que la forma más correcta sería como que lo que pasa
a estar explicado pasa a explicar en el modelo,
pero yo seguiría utilizando la metodología R3 Steps
en este caso, ¿vale?
Perfecto, porque luego la diferenciación
entre predictores y consecuencias es una cosa que en cualquier caso
debería ser solo a nivel teórico, a nivel de lo que es el modelo,
igual que las correlaciones, ¿no?
Te da igual que las pongas en un lado
o las pongas en otro.
Totalmente.
Sí, al final,
una cosa que tiene que quedar clara es que luego, posteriormente,
lo que estamos haciendo muchas veces, ¿no?
Que conocéis, ¿no?
Pues modelos normales o comparaciones
mediante un h cuadrado o, ¿no?
Entonces, siempre y sencillamente aquí hay
que añadirle la pequeña complicación de que tú no tienes un único valor,
¿vale?
O sea, tú no tienes una categoría para el individuo,
tú no tienes una variable donde dice,
este es categoría 1, este es categoría 2,
sino que tienes un cierto nivel de centidumbre.
Y por eso necesitas por detrás o utilizarlo ponderadamente, ¿vale?
Con pesos,
o si puedes pues con repetición con el bootstrap donde decimos
que hacíamos un montón de réplicas y luego simplemente hacíamos un pull
y nos quedaba un último valor final promedio
de todo la idea que tenemos cuando vayamos a tomar una decisión
y estamos utilizando esto lo importante que tenemos
que tener en cuenta es a ver yo para qué estoy utilizando esto.
Yo estoy utilizando esto
porque esto me está dando un nivel de probabilidades donde refleja
la incertidumbre que yo tengo al asignar un individuo
a unas clases que yo no he visto realmente,
que yo me estoy sacando, no de la manga,
pero que estoy sacando de unos datos observados.
Entonces, yo todo esto son cálculos de error que estoy haciendo
y que, dependiendo de lo buenos que sean los datos, de lo diferentes
que sean las subpoblaciones y demás, van a ser con más certeza
o con menos certeza.
¿Vale?
Es lo mismo que cuando hacemos simplemente la cosa más sencilla
del mundo, ¿no?
El dato que nos sale, la estimación de la diferencia de medias,
no es la poblacional.
Es una estimación.
Dependerá de la característica que tengamos en nuestra muestra.
Y esto lo tenemos que reflejar con un intervalo de confianza.
Pues la idea analógica yo creo que es la misma.
Yo estoy aquí asignando
a unos perfiles que he creado yo a las personas,
pero yo no sé exactamente
qué perfiles tienen realmente estas personas.
Entonces, en función de toda la información que tengo,
creo unas probabilidades de que me vaya a este perfil
o a este no perfil.
Pero claro, aquí tengo dos asunciones que estoy haciendo yo.
Es que los perfiles los he creado yo, en cierta manera,
con un modelo estadístico y demás, pero es un modelo que he creado yo.
Y luego que la asignación la estoy haciendo también.
Entonces, son suposiciones sobre suposiciones.
Que algunas estarán mejor hechas, ¿no?
Veamos en función de si llegamos a una convergencia,
si tenemos una entropía buena, una EPP buena y demás,
si los tamaños parecen coherentes y si la interpretabilidad
es adecuada.
Y esto luego, cuando yo lo quiera trasladar, haga un modelo,
incluso puedo hacer modelos muchísimo más complejos.
Cuando estéis en la literatura
y estáis entrando más en profundidad,
se hacen verdaderas cosas súper fancy con esta información.
Pero siempre tengo que tener en cuenta
que lo que tendría que mantener es esta incertidumbre.
Que estoy utilizando.
¿Y cómo lo hago?
Con las posteriors.
Con las posteriors, siempre.
Entonces, sea de componderación o sea con mucha repetición
de bootstrap, mantengo esta incertidumbre.
Nunca debería pasar al categórico de blanco o negro.
Estupendo.
Por Zoom no veo nada, así que entiendo que no.
No sé.
Vale, nada, pues agradecer a todo el mundo
vuestra participación.
Néstor, tú aunque no lo has estado viendo,
ha estado un montón de gente conectada los dos días,
además de manera muy estable a lo largo
de todas las horas que no han sido pocas.
Así que, bueno, todo el mundo lo dice por el chat que ha sido
una maravilla, que ha servido un montón.
Y además, como te dijimos el primer día,
creemos que combina muy bien con lo que se imparte en el máster
y que complementa muy bien con la formación de los estudiantes.
Así que nada, estamos encantadas.
Y agradecerte de nuevo
y nada, poco más que añadir ahora a todos los asistentes
os voy a mandar un email con el enlace donde podéis encontrar
la grabación de este taller y de este seminario
para que lo podáis consultar y bueno,
Néstor os ha ofrecido varias veces a que le preguntéis cualquier cosa
si os queda duda, cojo su palabra y nada, muchísimas gracias
y que tengáis un buen fin de semana y Néstor,
tú a descansar, te lo mereces muchísimas gracias a vosotros.