Visualización de las clasificaciones de liderazgo en datos rectangulares utilizando un modelo de canasta y análisis...

Área de la Ciencia:

• Visualización de datos
• Análisis de la red
• Estadísticas no paramétricas

Sus antecedentes:

• Los conjuntos de datos estructurados a menudo carecen de visualizaciones intuitivas para las clasificaciones y el liderazgo.
• Las estadísticas tradicionales luchan con patrones relacionales en datos ordinales o categóricos.
• Se propone un nuevo marco no paramétrico para visualizar los estilos de liderazgo a través de diagramas de red.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y presentar un nuevo marco no paramétrico para visualizar estilos de liderazgo en conjuntos de datos estructurados.
• Demostrar la capacidad del marco para revelar clasificaciones, interrelaciones y patrones de dominación.
• Comparar la eficacia del método de visualización propuesto con los enfoques tradicionales.

Principales métodos:

• Se utilizó un "modelo de canasta" de tres niveles para transformar los datos rectangulares en matrices de palabras ponderadas.
• Se aplicó un algoritmo de agrupación de seguidores y líderes (FLCA) a los datos de la encuesta HCAHPS de 2023.
• Los diagramas de red de estilo Sankey se generaron para visualizar los tipos de liderazgo (absoluto, relativo, ninguno).

Principales resultados:

• El enfoque ponderado identificó el liderazgo a nivel estatal, con Nebraska como un líder superior.
• Los diagramas de red diferenciaron con éxito entre dominio absoluto, relativo y sin liderazgo.
• El método proporcionó una visión más profunda de la dinámica de rendimiento entre estados que los gráficos de barras o choropleths.

Conclusiones:

• Se presentó un método innovador para visualizar las clasificaciones y el liderazgo en conjuntos de datos rectangulares.
• El marco combina un modelo de cesta de varios niveles, análisis de red de palabras conjuntas y scripts R para diagramas interpretables.
• El enfoque es escalable, personalizable y aplicable a la salud, la educación y la política pública.