Una breve introducción a los modelos de clases jerárquicas (HICLAS)

Autores/as

  • Iwin Leenen

DOI:

https://doi.org/10.1016/j.riem.2015.09.003

Palabras clave:

Clases jerárquicas, Clustering, Datos binarios, Modelos componenciales, Hierarchical classes, Binary data, Componential models

Resumen

En este artículo, se presenta una introducción no técnica a la familia de modelos de clases jerárquicas (HICLAS, abreviados por sus siglas en inglés). El modelo HICLAS original, propuesto por De Boeck y Rosenberg en 1988, permite analizar una matriz de datos binarios; es decir, analiza una tabla con valores de 0 o 1. Contrario a otros métodos de clasificación, HICLAS proporciona como resultado del análisis (a) dos clasificaciones jerárquicas, una de los «objetos» (las filas de la tabla) y otra de los «atributos» (las columnas), y (b) una asociación de dichas clasificaciones a partir de la cual se puede pronosticar (o reconstruir) el valor en cada celda de la tabla. Se ilustran los beneficios de los modelos HICLAS con ejemplos en el ámbito de la educación médica, explicando los diversos pasos en la aplicación de este método y con especial énfasis en la interpretación de los resultados.

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Biografía del autor/a

Iwin Leenen

Instituto Nacional para la Evaluación de la Educación, México D.F., México

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Publicado

01-10-2015

Cómo citar

Leenen, I. (2015). Una breve introducción a los modelos de clases jerárquicas (HICLAS). Investigación En Educación Médica, 4(16), 242–251. https://doi.org/10.1016/j.riem.2015.09.003

Número

Sección

Metodología de Investigación en Educación Médica

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