Mejora de la visualización de gráficos PRINCALS en R: Un estudio de caso sobre "La Violencia contra la Mujer durante el 2018"

Descripción del Articulo

Violence against women is a global public health issue. In Peru, the number of reported cases continues to rise, and studies addressing this problem often involve a wide variety of qualitative variables. The aim of this study is to optimize the quality of the graphs generated through categorical pri...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Villaseca Robertson, Andrea, Nolberto Sifuentes, Violeta, Solís Benites, José Augusto
Formato: artículo
Fecha de Publicación:2025
Institución:Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Repositorio:Revistas - Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe:article/30103
Enlace del recurso:https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/matema/article/view/30103
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Principal Component Analysis
Optimal Scaling
Violence Against Women
Gifi
g.princals
Análisis de componentes principales
escalamiento óptimo
violencia contra la mujer
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spelling Mejora de la visualización de gráficos PRINCALS en R: Un estudio de caso sobre "La Violencia contra la Mujer durante el 2018"Enhancing PRINCALS Graph Visualization in R: A Case Study on "Violence Against Women during 2018"Villaseca Robertson, AndreaNolberto Sifuentes, VioletaSolís Benites, José AugustoVillaseca Robertson, AndreaNolberto Sifuentes, VioletaSolís Benites, José AugustoPrincipal Component AnalysisOptimal ScalingViolence Against WomenGifig.princalsAnálisis de componentes principalesescalamiento óptimoviolencia contra la mujerGifig.princalsViolence against women is a global public health issue. In Peru, the number of reported cases continues to rise, and studies addressing this problem often involve a wide variety of qualitative variables. The aim of this study is to optimize the quality of the graphs generated through categorical principal component analysis (PRINCALS) using the R programming language, focusing on cases of economic and other types of violence during the year 2018. The text outlines the foundations of the PRINCALS method and highlights the advantages of optimal scaling for transforming qualitative variables into quantitative ones, enabling a deeper analysis of categorical data. Finally, the graphs produced using the Gifi package are compared to those generated with g.princals, demonstrating signi_cant improvements in visual clarity, axis alignment, and reduction of label overlap.La violencia contra la mujer es un problema de salud pública a nivel mundial, en el Perú el número de casos se incrementan y la caracterización de este tipo de investigaciones utiliza una gran diversidad de variables cualitativas. El presente estudio tiene como objetivo optimizar la calidad de los gráficos generados por el análisis de componentes principales categórico (PRINCALS) empleando el programa R para el caso de violencia de económica y otros tipos de violencia durante el año 2018. En el desarrollo del texto se explican las bases del método PRINCALS y se detallan las ventajas del escalamiento óptimo para transformar variables cualitativas en cuantitativas, permitiendo un análisis más profundo de los datos categóricos. Finalmente, se comparan los gráficos obtenidos con el paquete Gifi frente a los generados con g.princals, evidenciando mejoras significativas en la claridad visual, alineación de ejes y reducción del traslape de etiquetas.Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ciencias Matemáticas2025-06-30info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/matema/article/view/3010310.15381/pesquimat.v28.i1.30103Pesquimat; Vol. 28 No. 1 (2025); 66-80Pesquimat; Vol. 28 Núm. 1 (2025); 66-801609-84391560-912Xreponame:Revistas - Universidad Nacional Mayor de San Marcosinstname:Universidad Nacional Mayor de San Marcosinstacron:UNMSMspahttps://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/matema/article/view/30103/22444Derechos de autor 2025 Andrea Villaseca Robertson, Violeta Nolberto Sifuentes, José Augusto Solís Beniteshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessoai:revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe:article/301032025-07-21T16:39:33Z
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description Violence against women is a global public health issue. In Peru, the number of reported cases continues to rise, and studies addressing this problem often involve a wide variety of qualitative variables. The aim of this study is to optimize the quality of the graphs generated through categorical principal component analysis (PRINCALS) using the R programming language, focusing on cases of economic and other types of violence during the year 2018. The text outlines the foundations of the PRINCALS method and highlights the advantages of optimal scaling for transforming qualitative variables into quantitative ones, enabling a deeper analysis of categorical data. Finally, the graphs produced using the Gifi package are compared to those generated with g.princals, demonstrating signi_cant improvements in visual clarity, axis alignment, and reduction of label overlap.
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