En 1962, se realizó un experimento psicológico con 30 estudiantes. Afortunadamente, nadie estaba administrando o recibiendo descargas eléctricas (como en el famoso experimento de Milgram que se llevó a cabo en 1961). En cambio, a cada estudiante se le pidió que mirara las fotos de una mujer haciendo caras y calificara las diferencias de expresión facial en términos de emoción y contenido.
Ahora mismo soy una chica de los números (aunque admito un pasado oscuro que incluye una especialización en psicología), y me resulta intrigante cómo los psicólogos pueden hacer inferencias y conclusiones a partir de información cualitativa e inexacta. Puedes pensar que soy el bote que dice que la caldera es negra, ya que el campo de las estadísticas a menudo es acusado de ser inexacto. Pero creo que una mejor manera de interpretar las estadísticas es como una ciencia que abarca la aleatoriedad y la inexactitud para dilucidar patrones sistemáticos. Es probable que los psicólogos entiendan esto mejor que la mayoría y se basen en gran medida en los métodos estadísticos.
Un método popular que es perfecto para convertir las impresiones de imágenes de los estudiantes en datos cuantificables es el Escalamiento Multidimensional (MDS), una técnica multivariable similar al Análisis de Componentes Principales que se incluye en la clase de métodos de reducción de dimensiones. MDS toma un conjunto de diferencias entre varios objetos y encuentra la mejor representación de los objetos como coordenadas, como en un mapa bidimensional, por ejemplo. Un ejemplo clásico es la distancia entre pares entre ciudades. Cuando se aplica MDS a las distancias, el resultado son coordenadas para cada ciudad que se corresponden muy de cerca con sus ubicaciones reales en un mapa. MDS se ha convertido en un método popular en campos como la psicología, la ecología, las estadísticas espaciales y la genética, por nombrar algunos.
Ahora volvamos a nuestro ejemplo de expresiones faciales. Tenemos diferencias entre pares en 13 caras diferentes hechas por la mujer:
1. Duelo por la muerte de la madre
2. Saboreando una Coca
3. Sorpresa muy agradable
4. Amor maternal, bebe en brazos
5. Agotamiento fisico
6. Algo malo con el avion
7. Ira al ver al perro golpeado.
8. Tirando fuerte del asiento de la silla.
9. Inesperadamente se encuentra con el viejo novio.
10. Revulsión
11. Dolor extremo
12. Sabe que el avión se estrellará
13. Sueño ligero
Quiero usar MDS para tratar de entender cómo se perciben estas emociones, pero JMP No tiene una plataforma para realizar MDS. Hay, sin embargo, un procedimiento MDS en SAS así como MDS paquetes en R , y JMP se integra con ambos!
Por suerte para mí, un brillante estadístico que comparte mi nombre ya ha escrito un Complemento JMP que puedo obtener de la Intercambio de archivos JMP para ejecutar MDS a través de SAS o R. Descargo el complemento y lo instalo rápidamente (como funciona un paquete R), ¡y estoy en el negocio! (Usted puede descargar el complemento , también; es gratis, pero necesitará un inicio de sesión SAS para obtenerlo.)
Tengo R instalada en mi máquina, lo que significa que JMP puede conectarse a R, enviar datos y enviar el código R, y puedo recuperar mis resultados en JMP para usar algunas herramientas interactivas dinámicas. Todo lo que debo hacer es abrir mi tabla de datos, ir al menú Complementos y seleccionar el comando Escalamiento multidimensional que fue creado por el complemento. Ejecuto un cuadro de diálogo (se muestra a continuación), completa las diferencias con las que quiero ejecutar MDS, configuro algunas opciones y hago clic en Ejecutar.
JMP se conecta a R (o SAS), ¡y unos segundos más tarde obtengo resultados! La primera trama que se lanzó me dice qué tan bien encajan los datos en las coordenadas para una serie de dimensiones. Decido que quiero ver los resultados de MDS en dos dimensiones, por lo que selecciono el punto correspondiente a 2 en el gráfico y hago clic en el botón debajo del gráfico para mostrar los resultados de MDS.
La pantalla de abajo ahora me da mucha información sobre cómo los estudiantes percibieron las caras emocionales de la mujer. En el gráfico a continuación, los puntos que están más cerca significan que esas expresiones faciales representan emociones más similares. Las expresiones se colorean en función de agrupar las coordenadas para dar una idea de cómo pueden agruparse en una clase general de emoción.
Algunas cosas son predecibles, como los patrones en Dolor, dolor y revulsión, mientras que para otros podemos aprender algo interesante. Yo mismo NO hubiera asociado el encuentro con un viejo novio con amor maternal y una agradable sorpresa, ¡pero creo que la señora que hace las caras ha tenido mejores experiencias!
Una cosa que definitivamente he aprendido es que el uso de JMP junto con SAS o R ofrece posibilidades ilimitadas para el análisis y la exploración de datos. Gracias a la nueva arquitectura de complementos en JMP, los usuarios pueden ampliar sus análisis de esta manera, y animo a todos los programadores de JMP, programadores de SAS y expertos en R a que envíen sus propios complementos a la Intercambio de archivos JMP para que otros puedan beneficiarse de su investigación y experiencia!
Para aprender más sobre Complementos JMP e integración con SAS o R, echa un vistazo a algunos de los documentos y charlas para Foro Global SAS , las próximas reuniones de grupos de usuarios en Las Vegas.
Kelci Miclaus, Clay Barker, Jun Ge. 2011 "JMP® como un centro de análisis: uso de JMP para crear aplicaciones personalizadas a través de SAS® y R." Actas de la Conferencia del Foro Global de SAS 2011. Cary, Carolina del Norte: SAS Institute Inc. Disponible en http://support.sas.com/resources/papers/proceedings11/TOC.html .
Eric Hill. 2011. “Complementos JMP 9: Llevar la visualización de los datos de SAS a New Heights”. Actas de la conferencia SAS Global Forum 2011. Cary, Carolina del Norte: SAS Institute Inc. Disponible en http://support.sas.com/resources/papers/proceedings11/TOC.html .
Nicole Burnett escribió:
Este es un gran complemento y he tenido mucho éxito explorando mis datos con él. Sin embargo, he querido ir un poco más lejos y esperaba que alguien supiera cómo hacerlo y ¿Análisis de similitudes (ANOSIM) después de generar un gráfico de superposición de MDS?
