Modelo de clases latentes multinivel aplicado a un caso

• Autor: Cotrina Salas, Melissa Sheedy
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2015
• Institución: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
• Repositorio: UNMSM-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/4062
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12672/4062
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Modelo de Clases Latentes; Algoritmo EM; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03

El presente trabajo tiene como objetivo investigar el Modelo de Clases Latentes Multinivel (MCLM). Este modelo es una extensión muy importante del Modelo de Clases Latentes (MCL), cuyo objetivo principal es el de construir perfiles, a partir de un conjunto de variables categóricas observadas; bajo el supuesto de independencia entre observaciones, lo que frecuentemente es vulnerado si se analizan datos que presentan cierta jerarquía. El MCLM es un modelo que permite analizar los datos modificando este supuesto, al incorporar variables latentes discretas en todos los niveles de la jerarquía, con la finalidad de conseguir una solución óptima del número de subclases o perfiles que pertenecen a cada una de estas variables latentes. Finalmente se utilizó el MCLM para determinar los niveles de depresión de una muestra de 399 internos pertenecientes a ocho establecimientos penitenciarios del país, Para el análisis se consideró un MCLM con tres clases latentes en el primer nivel, tomando en cuenta los resultados anteriores se consideró segmentar a los establecimientos penitenciarios en tres grupos: el primero, conformado por una mayor proporción de internos que fueron clasificados como “moderadamente afectados” por la depresión (58%); el segundo grupo presentó una mayor proporción de internos “altamente afectados” por esta enfermedad (69%) y el último grupo, conformado exclusivamente por internas que en su mayoría no presentaron episodios depresivos (85%).