- Para poder realizar esta actividad debes haber revisado la lectura correspondiente a la semana.
- Crea una carpeta de trabajo y guarda todos los archivos correspondientes (notebook y csv).
- Una vez terminada la actividad, comprime la carpeta y sube el
.zipa la sección correspondiente.
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Para esta actividad utilizaremos un subconjunto de 25 items de la International Personality Item Pool, aplicados a 2800 individuos. El objetivo de esta información es desarrollar perfiles de personalidad en base a una serie de oraciones asociadas a las características Amabilidad, Escrupolisidad, Extroversión, Neuroticismo, Apertura Los individuos deben responder qué tan adecuada es la oración respecto a su personalidad en base a 6 categorías:
- 1: No me representa para nada.
- 2: No me representa.
- 3: Algunas cosas no me representan.
- 4: Algunas cosas me representan.
- 5: Me representa.
- 6: Me representa completamente.
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Las 25 preguntas son:
A1Soy indiferente a los sentimientos de otros.A2Me preocupo del bienestar de otros.A3Sé cómo confortar a otros.A4Me agradan los niños.A5Hago sentir tranquila a la gente.C1Soy exacto en mi trabajo.C2Sigo con mis tareas hasta que todo esté perfecto.C3Hago cosas siguiendo un plan.C4Hago cosas con el mínimo esfuerzo.C5Pierdo mi tiempo.E1No hablo mucho con las personas.E2Me es dificil acercarme a otros.E3Sé cómo cautivar gente.E4Hago amigos de forma fácil.E5Puedo tomar el cargo de las cosas.N1Me enojo con facilidad.N2Me irrito con facilidad.N3Tengo cambios de humor frecuentes.N4Usualmente me siento melancólico.N5Entro en pánico con facilidad.O1Estoy lleno de ideas.O2Evito leer material difícil.O3Tiendo a llevar la conversación a niveles más altos.O4Dedico tiempo a la reflexión de cosas.O5No profundizaré sobre una materia específica.
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Se registraron una serie de covariables sobre características demográficas de los encuestados:
genderHombre = 1, Mujer =2.education1 = Educación Media Incompleta, 2 = Educación Media Completa, 3 = Educación Universitaria Incompleta, 4 = Educación Universitaria Completa 5 = Estudios de Postgrado.ageEdad en Años.
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Implementaremos un modelo de extracción factorial para identificar los principales perfiles psicológicos.
- Importe las librerías necesarias para el análisis factorial siguiendo las convenciones.
- Importe la base de datos
bfi.csvy asígnela a un objetodf. - Solicite las primeras 5 observaciones con
head.
- Elimine las columnas redundantes de la base, tal como
'Unnamed: 0'. - Analice el patrón de datos perdidos con
missingno. Comente cuáles son las principales variables con mayores tasas de valores perdidos. - Genere un nuevo objeto donde almacenará la base sin valores perdidos.
- Separe en un nuevo objeto
DataFramela batería de preguntas a extraer. - Reporte las medias para cada uno de las preguntas de la batería. Esto lo puede lograr con un dotplot.
- Genere una matriz de correlaciones con este nuevo objeto. Visualícelo con
heatmap. Comente sobre los principales patrones de correlación entre las preguntas de la batería.
- Antes de iniciar la extracción de factores, inspeccione la ideonidad de la batería de preguntas para realizar un análisis factorial mediante la prueba de esferacidad de Barlett y Kaiser-Meyer-Olkin. Comente los resultados.
- Instancie un objeto con
FactorAnalyzer()donde se estimen 10 dimensiones latentes y no se aplique rotación. - Genere un scree plot entre los eigenvalues del modelo y la cantidad de dimensiones estimables.
- Refactorice el objeto con
FactorAnalyzer()para incluir la cantidad de dimensiones válidas que informó el scree plot. - Extraiga las cargas
$\lambda$ del modelo e identifique qué items están asociados a cada factor. Comente sobre qué significa cada factor construído.
- Extraiga los puntajes del modelo factorial a su base de datos.
- Grafique la densidad de cada uno con
kdplot. - Modele y comente brevemente sobre cuáles son los principales determinantes de cada factor en base al siguiente modelo estimable:
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent