El análisis reticular de coincidencias

Resumen

El propósito de este artículo es la propuesta de un nuevo marco para el estudio de las estructuras de datos basado en la combinación de diversos análisis multivariantes y de redes sociales. Mediante estas técnicas se obtienen qué sucesos son los más frecuentes en un conjunto de escenarios y con qué otros sucesos tienden a ocurrir. A este respecto pueden distinguirse diversos gradientes de coincidencias entre los sucesos estudiados, que van desde la nula coincidencia hasta la coincidencia total pasando por las coincidencias estadísticamente probables con nivel de confianza prefijado. La estructura de aparición del conjunto de los sucesos estudiados conforme al gradiente de coincidencia seleccionado puede ser convenientemente representada mediante un grafo. Además de sus fundamentos, se presentan tres programas gratuitos con los que cualquier usuario podría aplicarlo: coin, netcoin y webcoin. Este tipo de procedimiento puede ser aplicado al análisis exploratorio de cuestionarios, al estudio de redes semánticas, a la revisión de bases de datos e incluso a la comparación de distintas técnicas de análisis estadísticos de interdependencia, al hacer uso de métodos factoriales, clasificatorios y distintos modelos de representación de grafos basados en fuerzas de atracción-repulsión como los de Fruchterman-Reingold y Kamada-Kawai.

The goal of this paper is the proposal of a new framework for the study of data structures based on the combination of several types of multivariate and social network analysis. By means of these techniques we obtain the most frequent events in a given set of scenarios as well as those events that tend to occur with them. In this respect we can define several coincidence gradients for the events under study. Ranging from zero to total coincidence and passing through statistically probable coincidences with predetermined confidence levels. The appearance structure of the set of events studied according to the selected coincidence gradient can be conveniently represented by a graph. In addition to its rationale, three free software programs are shown so that any user could apply this framework: coin, netcoin and webcoin. This type of procedure can be applied to the exploratory analysis of questionnaires, to the study of semantic networks, to the revision of databases and even to the comparison of different techniques of statistical analysis of interdependence. This is made posible by using factorial and classificatory methods and different methods for representing graphs based on attraction-repulsion forces, like those of Fruchterman-Reingold and Kamada-Kawai.