A measure of one-dimensional asymmetry for qualitative variables
Descripción del Articulo
This methodological investigation aims to define a concept of asymmetry for qualitative variables, quantify it, and show its validity. A panel of five expert judges and Monte Carlo simulations were used. The statistic Mean Difference in Frequency (MDF) between pairs of categories ordered by frequenc...
| Autor: | |
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| Formato: | artículo |
| Fecha de Publicación: | 2022 |
| Institución: | Pontificia Universidad Católica del Perú |
| Repositorio: | Revistas - Pontificia Universidad Católica del Perú |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:revistaspuc:article/24627 |
| Enlace del recurso: | http://revistas.pucp.edu.pe/index.php/psicologia/article/view/24627 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Skewness Discrete distribution Nominal scale Qualitative variable Monte Carlo simulation Asimetría Distribución discreta Escala nominal Variable cualitativa Simulación Monte Carlo Asymétrie Distribution discrète Échelle nominale Variable qualitative Simulation Monte Carlo Assimetria Distribuição discreta Variável qualitativa Simulação de Monte Carlo |
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A measure of one-dimensional asymmetry for qualitative variables Una medida de asimetría unidimensional para variables cualitativas Une mesure d’asymétrie unidimensionnelle pour les variables qualitatives Uma medida de assimetria unidimensional para variáveis qualitativas |
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A measure of one-dimensional asymmetry for qualitative variables Moral de la Rubia, José Skewness Discrete distribution Nominal scale Qualitative variable Monte Carlo simulation Asimetría Distribución discreta Escala nominal Variable cualitativa Simulación Monte Carlo Asymétrie Distribution discrète Échelle nominale Variable qualitative Simulation Monte Carlo Assimetria Distribuição discreta Escala nominal Variável qualitativa Simulação de Monte Carlo |
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This methodological investigation aims to define a concept of asymmetry for qualitative variables, quantify it, and show its validity. A panel of five expert judges and Monte Carlo simulations were used. The statistic Mean Difference in Frequency (MDF) between pairs of categories ordered by frequency homogeneity was defined. The MDF statistic showed a behavior adjusted to expectations with different variants of the binomial distribution. The correlation between the mean skewness score of the judges and MDF was very high. To obtain interpretive guiding cutoffs, 20,000 samples of sizes 20, 40, 100, 200, 500, and 1000 were simulated, drawn from a binomial distribution. It is concluded that MDF is validity to measure asymmetry in qualitative variables. |
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Revista de Psicología; Vol. 40 Núm. 1 (2022); 519-551 2223-3733 0254-9247 reponame:Revistas - Pontificia Universidad Católica del Perú instname:Pontificia Universidad Católica del Perú instacron:PUCP |
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A measure of one-dimensional asymmetry for qualitative variablesUna medida de asimetría unidimensional para variables cualitativasUne mesure d’asymétrie unidimensionnelle pour les variables qualitativesUma medida de assimetria unidimensional para variáveis qualitativasMoral de la Rubia, JoséSkewnessDiscrete distributionNominal scaleQualitative variableMonte Carlo simulationAsimetríaDistribución discretaEscala nominalVariable cualitativaSimulación Monte CarloAsymétrieDistribution discrèteÉchelle nominaleVariable qualitativeSimulation Monte CarloAssimetriaDistribuição discretaEscala nominalVariável qualitativaSimulação de Monte CarloThis methodological investigation aims to define a concept of asymmetry for qualitative variables, quantify it, and show its validity. A panel of five expert judges and Monte Carlo simulations were used. The statistic Mean Difference in Frequency (MDF) between pairs of categories ordered by frequency homogeneity was defined. The MDF statistic showed a behavior adjusted to expectations with different variants of the binomial distribution. The correlation between the mean skewness score of the judges and MDF was very high. To obtain interpretive guiding cutoffs, 20,000 samples of sizes 20, 40, 100, 200, 500, and 1000 were simulated, drawn from a binomial distribution. It is concluded that MDF is validity to measure asymmetry in qualitative variables.Esta investigación metodológica tiene como objetivo definir un concepto de asimetría para variables cualitativas, cuantificarlo y mostrar su validez. Se usó un panel de cinco jueces expertos y simulaciones Monte Carlo. Se definió el estadístico diferencia promedio de frecuencia (dpf) entre pares de categorías ordenadas por homogeneidad de frecuencia. El estadístico dpf mostró un comportamiento ajustado a las expectativas con distintas variantes de la distribución binomial. La correlación entre el promedio de las puntuaciones de asimetría de los jueces y dpf fue muy alta. Para obtener normas orientativas de interpretación, se simularon 20,000 muestras de tamaños 20, 40, 100, 200, 500 y 1000 extraídas de una distribución binomial. Se concluye que dpf es válido para medir asimetría en variables cualitativas.Cette recherche méthodologique vise à définir un concept d’asymétrie pour les variables qualitatives, à le quantifier et à montrer sa validité. Un panel de cinq juges experts et des simulations Monte Carlo ont été utilisés. La différence moyenne de fréquence (dmf) entre les paires de catégories classées par homogénéité de fréquence a été définie. La statistique dmf a montré un comportement ajusté aux attentes avec différentes variantes de la distribution binomiale. La corrélation entre les scores moyens d’asymétrie des juges et le dmf était très élevée. Pour obtenir des lignes directrices pour l’interprétation, 20 000 échantillons de tailles 20, 40, 100, 200, 500 et 1000 ont été simulés, tirés d’une distribution binomiale. Il est conclu que dmf est valide pour mesurer l’asymétrie dans les variables qualitatives.Esta pesquisa metodológica visa definir um conceito de assimetria para variáveis qualitativas, quantificá-lo e mostrar sua validade. Um painel de cinco juízes especialistas e simulações de Monte Carlo foram usados. Foi definida a diferença média de frequência (dmf) entre pares de categorias ordenadas por homogeneidade de frequência. A estatística dmf mostrou um comportamento ajustado às expectativas com diferentes variantes da distribuição binomial. A correlação entre os escores médios de assimetria dos juízes e dmf foi muito alta. Para obter diretrizes de interpretação, foram simuladas 20.000 amostras dos tamanhos 20, 40, 100, 200, 500 e 1000, extraídas de uma distribuição binomial. Conclui-se que dmf é válido para medir a assimetria em variáveis qualitativas.Pontificia Universidad Católica del Perú2022-01-03info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttp://revistas.pucp.edu.pe/index.php/psicologia/article/view/2462710.18800/psico.202201.017Revista de Psicología; Vol. 40 Núm. 1 (2022); 519-5512223-37330254-9247reponame:Revistas - Pontificia Universidad Católica del Perúinstname:Pontificia Universidad Católica del Perúinstacron:PUCPspahttp://revistas.pucp.edu.pe/index.php/psicologia/article/view/24627/23379Derechos de autor 2023 Revista de Psicologíahttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessoai:revistaspuc:article/246272023-09-28T15:19:31Z |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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