Tamaño de muestras para funciones de tablas de contingencia vÃa algoritmos genéticos Pre-print (versión 1; artÃculo en revisión: en espera de revisión)
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Resumen
La metodologÃa GSK propuesta por Grizzle, Starmer y Koch (1969), enmarca su metodologÃa en el análisis de regresión y el método de mÃnimos cuadrados ponderados, para la estimación de parámetros de un modelo donde las variables respuestas son funciones generadas de una tabla de contingencia, y en particular para modelar variables respuestas que tienen una distribución multinomial.
El método de estimación por mÃnimos cuadrados ponderados, debido a la naturaleza asintótica de sus pruebas estadÃsticas, necesita un tamaño maestral mÃnimo para obtener resultados contables. Prácticamente cada procedimiento estadÃstico necesita su propio desarrollo para el cálculo del tamaño maestral requerido. En el análisis de tablas de contingencia, dependiendo del interés del investigador, se debe proceder a realizar cálculos especÃficos al problema de interés.
La metodologÃa GSK permite desarrollar soluciones a muy diversos problemas en el caso de tablas de conteo y la determinación de tamaños muestrales en este caso es un problema complejo, ya que se involucran varias poblaciones multinomiales y funciones de los parámetros de estas poblaciones, que son el objetivo del investigador.
El método de estimación por mÃnimos cuadrados ponderados, debido a la naturaleza asintótica de sus pruebas estadÃsticas, necesita un tamaño maestral mÃnimo para obtener resultados contables. Prácticamente cada procedimiento estadÃstico necesita su propio desarrollo para el cálculo del tamaño maestral requerido. En el análisis de tablas de contingencia, dependiendo del interés del investigador, se debe proceder a realizar cálculos especÃficos al problema de interés.
La metodologÃa GSK permite desarrollar soluciones a muy diversos problemas en el caso de tablas de conteo y la determinación de tamaños muestrales en este caso es un problema complejo, ya que se involucran varias poblaciones multinomiales y funciones de los parámetros de estas poblaciones, que son el objetivo del investigador.
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Palabras Clave
Tablas de Contingencia, Tamaños muestrales, Método GSK, Funciones respuesta
Referencias
Agresti, A. (1990), Categorical Data Analysis, John Wile and Sons.
Agresti, A. (2010), Analysis of Ordinal Categoriacal Data, John Wile and Sons.
Cochran, W. (1977), Sampling Technics, John Wiley y Sons.
Correa Morales, J. C. (2020), Analysis of Contingency Tables Via GSK Using
R:Lecture Notes., Vol. 31, Universidad Nacional de Colombia Sede MedellÃn.
Grizzle, J. E., Starmer, C. F. & Koch, G. G. (1969), `Analysis of categorical data by linear models', Biometrics 25, 489.
Haupt, R. L. & Haupt, S. E. (1998), Practical Genetic Algorithms, John Wiley and Sons.
ICBF, I. C. d. B. F. (2005), Encuesta Nacional de la Situaci_on Nutricional en
Colombia, 2005.
Rochon, J. (1989), `The application of the gsk method to the determination of minimum sample sizes', Biometrics 45(1), 193-205.
Thompson, S. K. (1987), `Sample size for estimating multinomial proportions',
The American Statistician 41(1), 42-46.
Tortora, R. D. (1978), `A note on sample size estimation for multinomial popula-
tions', The American Statistician 32(3), 100-102.
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Tortora, R. D. (1978), `A note on sample size estimation for multinomial popula-
tions', The American Statistician 32(3), 100-102.
Cómo citar
Bustos Polo, O. R. (2021). Tamaño de muestras para funciones de tablas de contingencia vÃa algoritmos genéticos Pre-print (versión 1; artÃculo en revisión: en espera de revisión). Comunicaciones En EstadÃstica, 14(1). Recuperado a partir de https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/6427
Sección
ArtÃculos

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