Redes de neuronas artificiales versus análisis de conglomerados: un estudio comparativo en una muestra de niños con espina bífida

Abstract

El uso de las redes de neuronas artificiales en análisis de datos en Psicología no es muy frecuente. Aunque la mayoría de las técnicas estadísticas de análisis multivariante pueden implementarse en redes de neuronas artificiales con distintas arquitecturas los investigadores prefieren las técnicas estadísticas. La ausencia de estudios que pongan de manifiesto las ventajas de unos procedimientos frente a otros puede explicar el escaso uso de las RNA. En la línea de los estudios comparativos, en este trabajo hemos utilizado una red competitiva y el algoritmo de clasificación no jerárquico de k-medias para realizar una partición en dos grupos de una muestra de niños con espina bífida en base a las puntuaciones obtenidas en el WISC-R.

The use of ANN in the data analysis in Psychology is not very frequent. The prevalence of multivariate statistical techniques is evident although the majority of these techniques can be implemented in different architectures of ANN. In this work, we have compared the profiles of the clusters obtained using a non-hierarchical classification algorithm (k-means) and those obtained by means of a competitive net. These two analysis procedures have been applied to a sample of children with spinal bifida and who are undergoing treatment at the "Virgin del Rocío" Children's Hospital of Seville.