Desarrollo de técnicas de visualización múltiple en el programa ViStaejemplo de aplicación al análisis de componentes principales

  1. Ledesma, Rubén Daniel
  2. Molina Ibáñez, J. Gabriel
  3. Young, F. W.
  4. Valero Mora, Pedro Miguel
Revista:
Psicothema

ISSN: 0214-9915

Año de publicación: 2007

Volumen: 19

Número: 3

Páginas: 497-505

Tipo: Artículo

Otras publicaciones en: Psicothema

Resumen

La visualización múltiple (VM) es una técnica gráfica de análisis de datos que cuenta con escasa difusión en la práctica a pesar de su potencial aplicado aparente. En este trabajo: (1) se describe la VM como técnica gráfica aplicada al contexto del análisis estadístico de datos; (2) se plantean una serie de principios relativos al diseño de una VM; (3) se muestra el esquema general de desarrollo de una VM en un entorno informático concreto, el sistema estadístico ViSta; (4) se ilustra este desarrollo a través de un ejemplo de VM aplicada al análisis de componentes principales; y, por último, (5) se discuten algunas cuestiones asociadas al desarrollo y aplicación de la VM como técnica gráfica.

Referencias bibliográficas

  • Becker, R.A., y Cleveland, W.S. (1987). Brushing scatterplots. Technometrics, 29, 127-142.
  • Ben-Ari, O., Mikulincer, M., y Gillath, O. (2004) The multidimensional driving style inventory scale construct and validation. Accident Analysis and Prevention, 36, 323-332.
  • Cattell, R.B. (1966). The scree test of the number of significant factors. Multivariate Behavioral Research, 1, 140-161.
  • Cleveland, W.S. (1993). Visualizing data.Murray Hill, NJ: AT&T Bell Lab.
  • Cleveland, W.S., y McGill, M.E. (1988). Dynamic graphics for statistics. Belmont, CA: Wadsworth.
  • DataDescription Inc. (2005). DataDesk, v. 5 [programa informático]. Disponible en: http.//www.datadesk.com.
  • Friedman, J.H., y Stuetzle, W. (2002) John W. Tukey’s work on interactive graphics. The Annals of Statistics, 30, 1629-1639.
  • Friendly, M. (2006). Milestones in the history of thematic cartography, statistical graphics and data visualization. Disponible en: URL:http://www.math.yorku.ca/SCS/Gallery/milestone/
  • Gabriel, K.R. (1981). Biplot display of multivariate matrices for inspection of data and diagnosis. En V. Barnet (ed.): Interpreting multivariate data (pp. 147-174). Chichester: Willey.
  • Horn, J.L. (1965). A rationale and test for the number of factors in factoranalysis. Psychometrika, 30,179-185.
  • Insightful Co. (2006). S-Plus, v. 7 [programa informático]. Disponible en:http://www.insightful.com.
  • Keeling, K. (2000). A regression equation for determining the dimensionality of data. Multivariate Behavioral Research, 35, 457-468.
  • Molina, J.G., Ledesma, R., Valero-Mora, P., y Young, F.W. (2005). A Video Tour through ViSta 6.4, a Visual Statistical System based on Lisp-Stat. Journal of Statistical Software, 13(8), 1-10.
  • R Development Core Team (2006). The R Project for Statistical Computing, v. 2.2 [programa informático]. Disponible en: http://www.r-pro-ject.org/
  • Rivas, T., y Martínez Arias, R. (1991). Relación entre escalamiento multidimensional métrico y análisis de componentes principales Psicothema, 3, 443-451.
  • Ruiz, M.A., y San Martín, R. (1992). Una simulación sobre el comportamiento de la regla K1 para la estimación del número de factores. Psicothema, 2, 543-550.
  • Spss Inc. (2006) SPSS 14.0 Base user’s guide. NJ: Prentice Hall.
  • StatSoft Inc. (2005). Statistica Base [programa informático]. Disponibleen: http://www.statsoft.com.
  • Swayne, D., Lang, D.T., Buja, A., y Cook, D. (2003) GGOBI: Evolving from XGobi into an extensible framework for interactive data visualization. Computational Statistics & Data Analysis, 43,423-444.
  • Tierney, L. (1990). Lisp-Stat An Object-Oriented Environment for Statisti-cal Computing and Dynamic Graphics. NY: John Wiley & Sons.
  • Tukey, J.K. (1977). Exploratory data analysis. MA: Addison-Wesley.
  • Tukey, J.K. (1980). We need both exploratory and confirmatory. American Statistician, 34, 23-25.
  • Valero-Mora, P., y Udina, F. (eds.) (2005). Special volume: Lisp-Stat, Past,Present and Future. Journal of Statistical Software, 13. Disponible en:http://www.jstatsoft.org.
  • Wainer, H., y Velleman, P. (2001). Statistical graphics: Mapping the path-ways of science. Annual Review of Psychology, 52,305-35.
  • Young, F.W., Valero-Mora, P., y Friendly, M. (2006). Visual statistics. Seeingdata with dynamic interactive graphics. NJ: Wiley & Sons.
  • Young, F.W. (2006). ViSta «The Visual Statistics System»[programa informático]. Disponible en http://www.visualstats.org.Young,
  • F.W., Faldowski, R.A., y McFarlane, M.M. (1993). Multivariate statistical visualization in computational statistics. En C.R. Rao (ed.):Handbook of Statistics, 9,959-998. Amsterdam: Elsevier Science.
  • Young, F.W., Valero-Mora, P., Faldowski, R., y Bann, C.M. (2003). Gos-sip: The arquitecture of spreadplots. Journal of Computational and Graphical Statistics, 12,80-100