Técnicas multivariantes para el enlace de encuestas
- Autores: María Jesús Bárcena Ruiz
- Directores de la Tesis: Fernando Jorge Tusell Palmer (dir. tes.), Karmele Fernández Aguirre (dir. tes.)
- Lectura: En la Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea ( España ) en 2001
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: José María Caridad y Ocerín (presid.), Eva Ferreira García (secret.), Ludovic Lebart (voc.), J.F. Steel Mark (voc.), Tomàs Aluja Banet (voc.)
- Materias:
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- Resumen
Este trabajo aborda el problema de imputación en dos encuestas que sobre distintos temas se han realizado en una misma población, cara a enlazar la información que contienen, Las encuestas tienen un grupo de variables en común y cada una serie, además, otro grupo de variables específicas.
Se estudian técnicas de inserción y fusión.
La inserción se realiza mediante métodos de análisis factorial descriptivo mutlivariante. Consiste en proyectar las variables específicas de las dos encuestas sobre un subespacio común de representación, formado por los ejes obtenidos del análisis de las variables comunes.Se estudian formas de determinar si existe ese subespacio común de representación. Describimos dos métodos de inserción e ilustramos su funcionamiento insertando los dos ficheros que contienen los datos de la Encuesta de Presupuestos de Tiempo. EPT (realizada en la Comunidad Autónoma Vasca, en los años 1992-1993).
Por último, mediante bootstrap parcial, estudiamos la estabilidad de los resultados de esta inserción.
Fusionar encuestas consiste en imputar los valores de las variables específicas de una encuesta para los individuos de la otra, en función de los valores de las variables comunes. Es un caso particular de análisis de datos incompletos. Por ello, se estudia la aplicación de varios métodos de análisis de datos no completos a la fusión de encuestas. Proponemos dos métodos para llevar a cabo la imputación conjunta mediante árboles de regresión y/o clasificación. Ambos se aplican a datos de EPT. Se realiza imputación múltiple. Se evaluán los resultados y se comparan con los logrados al repetir el mismo experimento de imputación utilizando redes neuronales.Por útlimo, se estudia el comportamiento de los métodos de imputación mediantes árboles (métodos no paramétricos) en relación a un método paramétrico en diferentes situaciones.Para ello, se aplicabamos tipos de técnicas apra compeltar
