domingo, 31 de mayo de 2015

Detección de series temporales anómalas en R: anomalous-acm

En las organizaciones, como puede ser una universidad pública, sus redes informáticas recopilan grandes cantidades de datos todos los días, y frecuentemente es necesario detectar en esas series de tiempo los comportamientos anómalos. Por ejemplo, en la monitorización de los servidores de páginas webs, del correo electrónico, de las aulas informáticas o de los profesores, una tarea común es identificar aquellas máquinas que se comportan de forma inusual. 

viernes, 17 de abril de 2015

Estimar Odds Ratio y los factores de confusión a través del SPSS

La asociación entre un comportamiento considerado problemático, y la exposición a un factor, es un análisis clásico (Herrero, 2015), y frecuentemente susceptible de confusión (relación espuria).
Supongamos el caso siguiente (estudio en el centro de Villabona dirigido por el doctor F.J.Rodríguez de la Universidad de Oviedo), donde se relaciona la reincidencia (comportamiento objetivo) con la exposición a niveles de ingresos bajos en la familia. Usando el SPSS obtenemos la siguiente tabla de frecuencias y su Odds Ratio (OR):
Como el OR es de 2,5 (Ingresos bajos/Ingresos medios altos), con un intervalo de confianza (IC) entre 1,28 y 4,99 (no contiene el 1), podemos asumir relación entre las dos variables estudiadas. Es decir, los ingresos familiares bajos son un factor de riesgo, a la hora de determinar un comportamiento de recidiva (reincidencia) en los sujetos internados en el centro de Villabona.

martes, 24 de marzo de 2015

Odds Ratio y Riesgo relativo en SPSS

En Metodología, frecuentemente usamos algoritmos para considerar una exposición (factor de riesgo) y determinar su relación al comportamiento problemático (por ejemplo , suicidio) . Son útiles a la hora de expresar una cantidad (magnitud) del riesgo de comportamiento problemático para las personas que son expuestas a determinados agentes (Herrero, 2015).

Supongamos como ejemplo los datos siguientes: 

El riesgo se expresa en modelos de probabilidad, de una exposición dada causando un comportamiento. Es decir, la probabilidad de comportamiento problemático en los expuestos con respecto a la probabilidad de comportamiento problemático en los que no han sido expuestos. A esto, se conoce como el riesgo relativo (RR). En nuestro ejemplo el valor es 3.3

viernes, 27 de febrero de 2015

Estimación de la normalidad multivariante: librería MVN en R

La suposición de que los datos multivariantes presentan una distribución normal es un presupuesto fundamental para muchas las técnicas estadísticas utilizadas en el campo de la Psicología. Por tanto, la necesidad de probar la validez de esta hipótesis es de suma importancia antes de realizar los análisis correspondientes. 

Entre las series de pruebas disponibles en la literatura científica,  vamos a recomendar el paquete (MVN), recientemente publicado en R, por Korkmaz et al. (2014 ). Presenta la ventaja de reunir varios procedimientos de una forma muy accesible, incluyendo las pruebas propuestas por Mardia , Henze - Zirkler  y Royston, así como una serie de procedimientos gráficos complementarios muy útiles. 

Referencias.
*Korkmaz, S.; D. Goksuluk, and Zarasiz,G. (2014). An R package for assessing multivariate normality. The R Journal, 6/2, 151-162.

miércoles, 21 de enero de 2015

Efecto Streisand: Ciutat Morta

El denominado Efecto Streisand (reactancia emocional), es un fenómeno ligado a internet, y a la reacción frente a un intento de censura por parte de entidades públicas y/o privadas (Brehm, 1966; Brehm & Brehm, 1981). Produciendo un efecto contrario al deseado por el agente promotor del ocultamiento de la información, ya que, termina siendo ampliamente divulgada. Frecuentemente se dirigen presiones judiciales hacia fotos, archivos o páginas web, que lejos de ser eliminada, recibe gran publicidad, y acaba siendo rápidamente difundida través de Facebook, Twitter, blogs, Youtube, sitios de noticias o sistemas de intercambio tipo P2P.

El último caso reciente, de este tipo de caso, es "Ciutat Morta", reportaje censurado 5 minutos y distribuido por el canal 33 de Cataluña. La reacción de las redes convirtió al programa en el más visto del sábado en esa comunidad, con 569.000 espectadores y una cuota de pantalla del 20%. Además, las redes sociales se convirtieron en el motor de la emisión al sugerir su visión para descubrir unos hechos poco conocidos por la sociedad, indicando además que era accesible también en Youtube de manera íntegra, sin censuras (López, 2015).