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Psicothema was founded in Asturias (northern Spain) in 1989, and is published jointly by the Psychology Faculty of the University of Oviedo and the Psychological Association of the Principality of Asturias (Colegio Oficial de Psicólogos del Principado de Asturias).
We currently publish four issues per year, which accounts for some 100 articles annually. We admit work from both the basic and applied research fields, and from all areas of Psychology, all manuscripts being anonymously reviewed prior to publication.

PSICOTHEMA
  • Director: Laura E. Gómez Sánchez
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  • ISSN: 0214-9915
  • Digital Edition:: 1886-144X
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Psicothema, 2007. Vol. Vol. 19 (nº 3). 497-505




Desarrollo de técnicas de visualización múltiple en el programa ViSta: ejemplo de aplicación al análisis de componentes principales

Rubén Ledesma, J. Gabriel Molina*, Forrest W. Young (+)** y Pedro Valero-Mora*

CONICET (Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas) (Argentina), * Universidad de Valencia y* University of North Carolina at Chapel Hill (USA)

La visualización múltiple (VM) es una técnica gráfica de análisis de datos que cuenta con escasa difusión en la práctica a pesar de su potencial aplicado aparente. En este trabajo: (1) se describe la VM como técnica gráfica aplicada al contexto del análisis estadístico de datos; (2) se plantean una serie de principios relativos al diseño de una VM; (3) se muestra el esquema general de desarrollo de una VM en un entorno informático concreto, el sistema estadístico ViSta; (4) se ilustra este desarrollo a través de un ejemplo de VM aplicada al análisis de componentes principales; y, por último, (5) se discuten algunas cuestiones asociadas al desarrollo y aplicación de la VM como técnica gráfica.

Multiple visualisation in data analysis: A ViSta application for principal component analysis. Multiple visualisation (MV) is a statistic graphical method barely applied in data analysis practice, even though it provides interesting features for this purpose. This paper: (1) describes the application of the MV graphical method; (2) presents a number of rules related to the design of an MV; (3) introduces a general outline for developing MVs and shows how MV may be implemented in the ViSta statistical system; (4) illustrates this strategy by means of an example of MV oriented to principal component analysis; and, finally, (5) discusses some limitations of using and developing MVs.

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