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文章基本信息

  • 标题:Una breve introducción a los modelos de clases jerárquicas (HICLAS)
  • 其他标题:A brief introduction to hierarchical classes (HICLAS) models
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  • 作者:Leenen, Iwin ; Leenen, Iwin
  • 期刊名称:Investigación en educación médica
  • 印刷版ISSN:2007-5057
  • 出版年度:2015
  • 卷号:4
  • 期号:16
  • 页码:242-251
  • DOI:10.1016/j.riem.2015.09.003
  • 出版社:Universidad Nacional Autónoma de México, Facultad de Medicina
  • 摘要: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.
  • 其他摘要:This article presents a nontechnical introduction to the family of hierarchical classes (HICLAS) models. The original HICLAS model, proposed by De Boeck and Rosenberg in 1988, is suited for the analysis of a binary data matrix; that is, it analyses a two-way table with values equal to 0 or 1. Unlike other classification methods, the output of a HICLAS analysis includes (a) two hierarchical classifications, one for the “objects” (the table's rows) and another for the “attributes” (the columns), and (b) an association of these classifications from which it is possible to predict (or reconstruct) the value in each cell of the table. The advantages of HICLAS models are illustrated with examples in the field of medical education, with an explanation of the different steps in the application of the model, as well as special emphasis on the interpretation of the results.
  • 关键词:Clases jerárquicas;Clustering;Datos binarios;Modelos componenciales
  • 其他关键词:Hierarchical classes;Clustering;Binary data;Componential models
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