Ajustes de datos: manejo de datos ausentes y de rezagados.

Presentación del tema: "Ajustes de datos: manejo de datos ausentes y de rezagados."— Transcripción de la presentación:

1 Ajustes de datos: manejo de datos ausentes y de rezagados.
Capítulo 7 de McCune y Grace 2002

2 Cotejo de errores de datos
Errores ocurren a menudo al pasar datos de hojas de datos a computadora. Casi siempre se encuentran luego de comenzado los análisis. Conviene hacer el cotejo antes de comenzar cualquier ajuste de datos o análisis.

3 Datos ausentes Decisiones sobre qué hacer con datos ausentes dependerá de la cantidad y el patrón de esos datos.

4 Decisiones según la cantidad de datos ausentes
Si son muchos: ¿conviene analizar dichos datos? Si son pocos: Eliminar variables (e.g., especies) objetos (e.g., unidades de muestra) O sustituir con valores razonables

5 Decisiones según el patrón de datos ausentes
Si concentrados en columnas o filas particulares considerar eliminarlas. Si son pocos pero regados por la matriz considerar: Sustituir por conocimiento previo Sustitutuir por promedio o mediana Sustituir por valor esperado según una regresión

6 Rezagados Rezagados = unidades de muestreo que tienen…
valores extremos para especies particulares o combinaciones inusuales de valores para más de una especie

7 Causas para unidades de muestreo rezagadas
Uno o más valores altos Totales de unidad de muestreo bien altos Totales de unidad de muestreo bien bajos Coincidencia de especies raras

8 Detección de rezagados
Criterio general: localizados > 2 desviaciones estándar de distribución de valores o de distribución de distancias

9 Detección de rezagados

10 Detección de rezagados
Herramientas en Pcord: Outlier analysis: calcula distancias promedio, examina aquellas muestras (o especies) que quedan > cierto # de desviaciones estándar del promedio. Correr ordenación y buscarlos visualmente.

11 Manejo de rezagados Cotejar datos sean correctos
Considerar si realmente pertencen a la población de interés Si no es así, eliminar Si pertenecen a la poblacion de interes, considerar transformar datos, o considerar analizar con y sin los rezagados para ver su impacto.