Open MaiteBenitez opened 8 months ago
@Asanfe @MaiteBenitez
Con respecto al tema de la estandarización, os propondría lo que comentábamos el otro día: añadirle un parámetro a la función que pueda tomar 3 valores:
std = 0 sería utilizar las piuntuaciones directas de la wimpgrid std = 1 sería utilizar puntuaciónes z (media = 0 y desviación típica = 1) std = 2 Min-Max, Escalar las puntuaciones a valores entre -1 y 1 ¿Tal vez sea la más reveladora al representar gráficamente?
Me encuentro con un par de obstáculos que tienen que ver con mi ineptitud : ) 1) Cómo probar mi código sin cargarme la función 2) ¿El usuario usuario sólo verá los 2 parámetros de la función si nosotros le ponemos
cyr_index <- function(wimp, std = 0) {
# Alineamos el objeto 'wimp'
wimp <- .align.wimp(wimp)
# Estandarización según 'std'
if (std == 1) {
# Estandarización puntuación z
wimp$scores$weights <- scale(wimp$scores$weights)
} else if (std == 2) {
# Estandarización Min-Max
wimp$scores$weights <- (wimp$scores$weights - min(wimp$scores$weights)) /
(max(wimp$scores$weights) - min(wimp$scores$weights))
}
consequence <- apply(wimp$scores$weights, MARGIN = 1, FUN = sum)
feedback <- wimp$scores$weights * t(wimp$scores$weights)
feedback <- apply(feedback, MARGIN = 1, FUN = sum)
result <- data.frame(feedback, consequence)
return(result)
}
Os va porr email también, quería escribiros por aquí y me temo que esta no es la manera
Nombre de la función cyr_index
Objetivo de la función Calcular consecuencias y retroalimentaciones para cada constructo
Parámetros de la función
Resultado de la función dataframe con las consecuencias y retroalimentaciones para cada constructo
Requisitos previos reflexionar sobre la estandarización, valorar la influencia de la centralidad
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