Mínimos Cuadrados Parciales en Metaanálisis: Estrategias para Abordar la Heterogeneidad y Dependencia
[ES] Se ha demostrado que PLS lineal de dos bloques es un método valioso para modelar las relaciones entre dos conjuntos de datos (bloques de datos) . Al mismo tiempo, puede servir para tareas de regresión y clasificación, así como para técnicas de reducción de dimensiones y modelado (Rosipal, 2011)...
| Autor: | |
|---|---|
| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Fecha de publicación: | 2024 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad de Salamanca (USAL) |
| Repositorio: | GREDOS. Repositorio Institucional de la Universidad de Salamanca |
| OAI Identifier: | oai:gredos.usal.es:10366/160644 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10366/160644 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Tesis y disertaciones académicas Universidad de Salamanca (España) Tesis Doctoral Academic dissertations Mínimos cuadrados Estadística Least-Squares Analysis 1209 Estadística análisis de los mínimos cuadrados |
| Sumario: | [ES] Se ha demostrado que PLS lineal de dos bloques es un método valioso para modelar las relaciones entre dos conjuntos de datos (bloques de datos) . Al mismo tiempo, puede servir para tareas de regresión y clasificación, así como para técnicas de reducción de dimensiones y modelado (Rosipal, 2011). Con el conjunto de características y bondades que tiene PLS, desde reducción de la dimensionalidad hasta la posibilidad de clasificación de los datos recogidos en el modelo, invita a su utilización dentro del campo del meta-análisis para el análisis de heterogeneidad, caracterización de grupos y dependencia de resultados. Incluso la dificultad existente para incluir diferentes variables moderadoras dentro de un mismo modelo estadístico para analizar su nivel de influencia puede ser resuelta por PLS. Dadas las consideraciones descritas en los análisis utilizados para resolver la heterogeneidad y dependencia y las características de los mínimos cuadrados parciales se propone en esta tesis la utilización de mínimos cuadrados parciales para analizar datos meta-analíticos donde haya problemas de heterogeneidad y dependencia. |
|---|