class: front <!--- Para correr en ATOM - open terminal, abrir R (simplemente, R y enter) - rmarkdown::render('static/docpres/07_interacciones/7interacciones.Rmd', 'xaringan::moon_reader') About macros.js: permite escalar las imágenes como [scale 50%](path to image), hay si que grabar ese archivo js en el directorio. ---> .pull-left[ # R para el análisis de datos ## **Kevin Carrasco** ## Sociología - UAH ## 1er Sem 2024 ## [.green[R-data-analisis.netlify.com]](https://R-data-analisis.netlify.com) ] .pull-right[ .right[ <br> ## .yellow[Sesión 6: Índices y escalas]  ] ] --- class: inverse, bottom, right # .red[Sesión 5] <br> .yellow[Repaso sesión anterior] Índices Escalas <br> <br> <br> <br> --- layout: true class: animated, fadeIn --- class: inverse, center <br> ## ¿Cómo puedo saber si una variable se encuentra asociada a otra variable? -- ### Si ambas varían de manera **similar** (covarían) --- # Asociación: covarianza / correlación .pull-left[ _¿Se relaciona la variación de una variable, con la variación de otra variable?_ ] .pull-right[ .center[] ] --- # Correlación - Medida de co-variación lineal estandarizada -- <br> <br> .center[¿En qué rango varía una correlación?] -- - Varía entre -1 y +1 --- ## Correlación - Da cuenta de: - *Intesidad*: mientras más cercana a |1|, más intensa - *Sentido*: positiva o negativa -- - Gráficamente se expresa en *nubes de puntos* --- .center[] --- class: inverse, bottom, right # .red[Sesión 5] <br> Repaso sesión anterior .yellow[Índices] Escalas <br> <br> <br> <br> --- ## ¿Qué es un índice? -- * Es una medida estadística que permite agregar una o más variables de **distinta** naturaleza para sintetizar la parte esencial de la información contenida en un fenómeno. * Se utiliza para simplificar y resumir datos complejos en una forma más manejable y comprensible --- ## ¿Qué es un índice? * Suelen tener un punto de referencia (por ejemplo, 100) que representa una línea base o un punto de comparación -- * Pueden ser índices ponderados (distinto *peso* en cada dimensión y/o variable) o no ponderados (mismo *peso* en cada dimensión y/o variable). Depende de si las variables individuales tienen diferente importancia. * Ejemplo: Índice de precios al consumidor; Índice de desarrollo humano --- .pull-left-narrow[ ### Ejemplo índice no ponderado] .pull-right-wide[ .center[] ] --- .pull-left-narrow[ ### Ejemplo índice ponderado] .center[] --- class: inverse, bottom, right # .red[Sesión 5] <br> Repaso sesión anterior Índices .yellow[Escalas] <br> <br> <br> <br> --- ## ¿Qué es una escala? -- * Medida de una serie de categorías ordenadas que se utilizan para medir o calificar un atributo específico. * Se construye generalmente combinando las respuestas o puntuaciones de diferentes variables en una sola medida. * Cada variable puede contribuir de forma distinta a la evaluación general de un atributo, pero el objetivo principal sigue siendo medir un atributo en específico. --- .pull-left-narrow[ ### Ejemplo de escala] .center[] --- ## Alfa de Chronbach -- * Estadístico que permite estimar la **fiabilidad** de una escala por **consistencia interna**. * Ventajas: Fácil de estimar * Desventajas: - Puede aumentar artificalmente al incorporar muchos ítems parecidos - Asume que el constructo es unidimensional - Es afectado por ítems, número de alternativas de respuesta y la varianza del test --- ## Alfa de Chronbach * Para interpretarlo: - Mínimo para investigación básica exploratorio: >.7 - Mínimo para investigación asociativa: >.8 - Investigación con decisiones muy importantes: >.9 * A mayor valor, más consistente es la escala: - Mínimo a considerar: >0.6 --- class: inverse # RESUMEN - Correlación de Pearson - Índices - Escalas --- class: front .pull-left[ # R para el análisis de datos ## **Kevin Carrasco** ## Sociología - UAH ## 1er Sem 2024 ## [.green[R-data-analisis.netlify.com]](https://R-data-analisis.netlify.com) ] .pull-right[ .right[ <br> ## .yellow[Sesión 6: Índices y escalas]  ] ]