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Items a retirar del analisis

Que hace ExGraf

ExGraf es una aplicacion para realizar Exploratory Graph Analysis (EGA) e identificar la estructura dimensional de datos psicometricos mediante metodos basados en redes.

⚠️ Para correr Measurement Invariance, tu dataset debe incluir al menos una variable categorica (ej. sexo).

Reparto de respuestas

Ancho (in):

Alto (in):

Resolucion (dpi):

UVA - Variable pairs by wTO cutoffs

Salida equivalente a summary(UVA(datos_actuales)). Se actualiza al retirar items en la fase 1.

UVA Summary

Ajustes de la red

Tipo de correlacion

Modelo de red

Algoritmo de comunidades

Parametro de resolucion

Funcion objetivo

Medidas de descarga

Ancho (in):

Alto (in):

Resolucion (dpi):

Resumen del modelo

Ajustes del remuestreo

Replicas

Semilla

Tipo de remuestreo

Depurar los items inestables

Tras el BootEGA inicial, los items con estabilidad empirica bajo el umbral se eliminan iterativamente hasta que todos lo alcancen (o hasta llegar al max de iteraciones).

Umbral de estabilidad

Maximo de iteraciones

Replicas por iteracion

Medidas de descarga

Ancho (in):

Alto (in):

Resolucion (dpi):

Modelo depurado (M2)

Consistencia por iteracion

Estabilidad final de cada item

Cargas de red: M1 frente a M2

Ajustes de invariancia

p adjustment

p-value

Configural threshold

Replicas:

Semilla:

Medidas de descarga

Ancho (in):

Alto (in):

Resolucion (dpi):

Jerarquia de dimensiones
Efectos de redaccion

Jerarquia de dimensiones

La jerarquia se calcula sola al abrir esta pestana.

Medidas de descarga

Ancho (in):

Alto (in):

Resolucion (dpi):

Efectos de redaccion

Medidas de descarga

Ancho (in):

Alto (in):

Resolucion (dpi):

Redactar el informe con IA

Esta seccion genera automaticamente secciones academicas de metodos y resultados usando la API de ChatGPT.

Pasos:

Completa los analisis en las fases anteriores
Ingresa tu OpenAI API key (obtenla en OpenAI Platform)
Elige el idioma del reporte
Click "Generate Report" y espera los resultados

Nota: La app usa el modelo fijo GPT-4.1.

OpenAI API Key:

Tu API key no se guarda y se usa solo durante esta sesion

Report Language:

Debug Info

Generated Report

Data Analysis Section

Results Section

JSON Data Export

R Code for API Integration

Como citar ExGraf

Si usas ExGraf en investigacion o docencia, citala asi:

Ventura-Leon, J., Lino-Cruz, C., Tocto-Munoz, S., & Sanchez-Villena, A. R. (2025). ExGraf: A Shiny Interface for Accessible Exploratory Graph Analysis in Psychological and Behavioral Research (Version 2.0) [Shiny application].

Recommended References

Christensen, A. P., Garrido, L. E., & Guerra-Peña, K. (2024). Comparing community detection algorithms in psychometric networks: A Monte Carlo simulation. Behavior Research Methods, 56, 1485-1505. https://doi.org/10.3758/s13428-023-02106-4
Christensen, A. P., & Golino, H. (2021). Estimating the stability of psychological dimensions via Bootstrap Exploratory Graph Analysis. Psych, 3(3), 479-500. https://doi.org/10.3390/psych3030032
Golino, H. F., & Epskamp, S. (2017). Exploratory graph analysis: A new approach for estimating the number of dimensions in psychological research. PLoS ONE, 12(6), e0174035. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0174035
Jamison, L., Christensen, A. P., & Golino, H. F. (2024). Metric invariance in Exploratory Graph Analysis via permutation testing. Methodology, 20(2), 144-186. https://doi.org/10.5964/meth.12877
Jimenez, M., Abad, F. J., Garcia-Garzon, E., Golino, H., Christensen, A. P., & Garrido, L. E. (2023). Dimensionality assessment in bifactor structures with multiple general factors. Psychological Methods. Advance online publication. https://doi.org/10.1037/met0000590

Conversa con el asistente IA sobre tus resultados de EGA. El asistente conoce el contexto del analisis (red, cargas, refinamiento, invariancia).

Sugerencias

Resume mi modelo refinado en 3 puntos. Como interpreto la consistencia estructural? Que items perdi en el refinamiento y por que? Compara las cargas M1 vs M2.

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