Browsing by Subject "Statistical models"

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    Downscaling de variables climáticas a partir del reanálisis NCEP/NCAR en el sudoeste de la provincia de Buenos Aires (Argentina
    (2016-01-21) Ferrelli, Federico; Luján Bustos, María; Piccolo, María Cintia; Huamantinco Cisneros, María Andrea; Perillo, Gerardo Miguel Eduardo
    El objetivo de este estudio fue proponer una manera sencilla de utilizar la información del Reanalysis (NCEP/NCAR) para estimar la temperatura del aire, la humedad relativa y las precipitaciones en aquellas regiones con escasez de registros in situ. El área de estudio correspondió al sudoeste de la provincia de Buenos Aires, Argentina. Se aplicaron técnicas estadísticas sobre la información de nueve estaciones meteorológicas y datos estimados con el Reanalysis. En períodos cortos (10 años), el mejor ajuste se presentó para la temperatura del aire, específicamente en otoño y primavera, mientras que la humedad relativa y la precipitación manifestaron algunas diferencias. Por otro lado, en períodos largos (30 años) los datos estimados fueron útiles para realizar un estudio climático ya que se presentó una alta correlación entre los datos in situ y los del Reanalysis.
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    La Gomera: la utilidad de estimar un modelo integrador entre su demanda turística y sus atributos y recursos turísticos
    (Universidad de Murcia. Servicio de publicaciones, 2024) Rodríguez Barroso, Carlos
    En este trabajo, partimos de la hipótesis de que el éxito de La Gomera como destino turístico está basado en la sintonía existente entre su ̈particular ̈ demanda turística y los atributos y recursos del destino. Para confirmar esta afirmación, realizamos, por un lado, el análisis de las características de la demanda turística de la isla y, por otro, su relación con los atributos y recursos. Con esta información estimamos, a través del nivel de satisfacción obte-nida con el viaje, un modelo estadístico que permite cuantificar y explicar esa relación entre la demanda y la oferta. Modelo que puede coadyuvar a la toma decisiones que, en pro de la sostenibilidad, prevengan, eviten o mitiguen todo tipo de impactos y externalidades negati-vas que la actividad turística ocasiona sobre la propia demanda y los recursos del destino
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    Reliability generalization meta‑analysis: comparing different statistical methods
    (Springer, 2024-01-22) López‑Ibáñez, Carmen; López Nicolás, Rubén; Blázquez‑Rincón, Desirée M.; Sánchez Meca, Julio; Psicología Básica y Metodología; Facultad de Psicología y Logopedia
    Reliability generalization (RG) is a kind of meta-analysis that aims to characterize how reliability varies from one test application to the next. A wide variety of statistical methods have typically been applied in RG meta-analyses, regarding statistical model (ordinary least squares, fixed-effect, random effects, varying-coefficient models), weighting scheme (inverse variance, sample size, not weighting), and transformation method (raw, Fisher’s Z, Hakstian and Whalen’s and Bonett’s transformation) of reliability coefficients. This variety of methods compromise the comparability of RG meta-analyses results and their reproducibility. With the purpose of examining the influence of the different statistical methods applied, a methodological review was conducted on 138 published RG meta-analyses of psychological tests, amounting to a total of 4,350 internal consistency coefficients. Among all combinations of procedures that made theoretical sense, we compared thirteen strategies for calculating the average coefficient, eighteen for calculating the confidence intervals of the average coefficient and calculated the heterogeneity indices for the different transformations of the coefficients. Our findings showed that transformation methods of the reliability coefficients improved the normality adjustment of the coefficient distribution. Regarding the average reliability coefficient and the width of confidence intervals, clear differences among methods were found. The largest discrepancies were found between the different strategies for calculating confidence intervals. Our findings point towards the need for the meta-analyst to justify the statistical model assumed, as well as the transformation method of the reliability coefficients and the weighting scheme.