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Título
Mínimos Cuadrados Parciales en Metaanálisis: Estrategias para Abordar la Heterogeneidad y Dependencia
Autor(es)
Director(es)
Palabras clave
Tesis y disertaciones académicas
Universidad de Salamanca (España)
Tesis Doctoral
Academic dissertations
Mínimos cuadrados
Estadística
Clasificación UNESCO
1209 Estadística
Fecha de publicación
2024
Resumen
[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.
URI
DOI
10.14201/gredos.160644
Collections













