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Revista Colombiana de Estadística

versão impressa ISSN 0120-1751

Resumo

GONZALEZ ROJAS, VICTOR MANUEL. Análisis Factorial Interbaterías vía PLS: el caso de datos faltantes. Rev.Colomb.Estad. [online]. 2016, vol.39, n.2, pp.247-266. ISSN 0120-1751.  https://doi.org/10.15446/rce.v39n2.52724.

En este artículo se desarrolla el Análisis Factorial Interbaterías (AIB) mediante el uso de métodos PLS (Partial Least Squares). Ya que los métodos PLS son algoritmos que iteran hasta la convergencia, permiten ser intervenidos adecuadamente en algunas de sus etapas para tratar problemas tales como datos faltantes. Específicamente se toma la fase iterativa de la regresión PLS y se implementa el principio de "datos disponibles" del algoritmo NIPALS (Non-linear estimation by Iterative Partial Least Squares) para permitir el desarrollo algorítmico del AIB con datos faltantes, proporcionando los elementos básicos para el análisis e interpretación de los resultados. Este nuevo algoritmo para AIB elaborado bajo el entorno de programación R, fundamentalmente realiza secuencias iterativas convergentes de proyecciones ortogonales de vectores emparejados con los datos disponibles y funciona adecuadamente en bases con y sin datos faltantes. Para efectos de presentar los conceptos básicos del AIB y cotejar los resultados derivados de la aplicación algorítmica, se toma la base de datos completa de Linnerud para el análisis clásico; y luego esta base es contaminada con una muestra aleatoria que representa aproximadamente el 7% de los datos no disponibles (NA) para el análisis con datos faltantes. Se comprueba que con datos completos los resultados derivados del algoritmo son idénticos a los obtenidos mediante el desarrollo del método clásico para AIB, y que los resultados con datos faltantes son similares, aunque esto no siempre será así porque ello dependerá de que tanto se afecta la estructura de covarianza factorial ‘original’ ante la cantidad de información ausente; por tanto la interpretación será válida solo en relación con los datos disponibles.

Palavras-chave : algoritmo; convergencia; datos faltantes; regresión con mínimos cuadrados parciales.

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