Returning to cultural roots with the help of AI: a mid-journey for strengthening Yukpa cultural identity
DOI:
https://doi.org/10.61799/2216-0388.2196Keywords:
Multiple correspondence analysis; categorical data; multivariate distance; STATIS method; Hilbert-Schmidt dot product; DIST-ACM.Abstract
The main objective of this article is to develop a methodology that helps compare categorical data structures observed at different points in time, overcoming the limitations of traditional approaches focused on quantitative variables. Therefore, a diverse measure of multivariate distance is proposed, based on multiple correspondence analysis, aimed at identifying changes in the interrelationship of different categorical variables over time. The methodology used in this article is quantitative, analytical, and methodological, employing a non-experimental design. Data organized on multiple occasions were used, generating a dataset analyzed using DIST-ACM to obtain structural representations. Through this, matrix objects are constructed that synthesize the information at each point in time. Subsequently, a Hilbert-Schmidt dot product is applied to define a distance measure called DIST-ACM, which allows for a comparison of the structures across different points in time. This procedure includes representing the results in reduced spaces, facilitating better interpretation. The methodology proves effective in identifying similarities and differences between data structures. The categorical measure DIST-ACM quantifies changes in the association of variables and analyzes the evolution of individuals in different contexts. Validation with both simulated and real data demonstrates the theoretical consistency and practical application of the method. In conclusion, this study provides a key tool for the multivariate analysis of categorical data in diverse dynamic contexts. The proposal not only expands research possibilities in areas related to education and social sciences, among others, but also allows for understanding the evolution of complex phenomena.
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