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ATENCIÓN, ESTA PÁGINA ES PARTE DE UN TRABAJO EN CURSO, Y POR TANTO SUS CONTENIDOS SE ENCUENTRAN SUJETOS A REVISIONES Y CAMBIOS SIN PREVIO AVISO. |
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Al permutar los registros se pierde una parte de la información relacional, esto es, datos que antes estaban asociados entre sí por pertenecer al mismo individuo, pasan a estar desasociadosdisociados. Es esencial que el reutilizador entienda la información relacional que se pierde, y la información relacional que se preserva. Esto viene expresado por las dos siguientes afirmaciones:
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PÉRDIDA DE INFORMACIÓN | VARIABLES PIVOTE | BLOQUE 1 | BLOQUE 2 | BLOQUE 3 | |||||
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TITULACIÓN | CENTRO | AÑO NACIMIENTO | GÉNERO | CRÉDITOS MATRICULADOS | CRÉDITOS PRESENTADOS | CRÉDITOS SUPERADOS | |||
VARIABLES PIVOTE | TITULACIÓN | 37,5% |
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CENTRO | 37,5% |
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BLOQUE 1 | AÑO NACIMIENTO | 0% |
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BLOQUE 2 | GÉNERO | 0% |
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BLOQUE 3 | CRÉDITOS MATRICULADOS | 0% |
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CRÉDITOS PRESENTADOS | 0% |
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CRÉDITOS SUPERADOS | 0% |
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La tabla de diferencial de privacidad nos indica, por ejemplo, las siguientes cosas:
El dataset anonimizado final nos permitirá realizar cualquier cálculo (recuentos, medias, máximos, mínimos, etc.) sobre cualquier variable usando como criterio de agrupación la Titulación, el Centro, o ambos.
El dataset anonimizado nos permitirá calcular, por ejemplo, la tasa de éxito (créditos superados respecto a créditos matriculados), al haberse conservado la relación entre ambas variables (puesto que ambas pertenecen al mismo bloque de coherencia, lo que se denota con un
en la tabla)El dataset anonimizado NO nos permitirá calcular, por ejemplo, la media de créditos matriculados por Género, al NO haberse conservado la relación entre las variables implicadas (“género” y “créditos matriculados” pertenecen a distintos bloques de coherencia, lo que se denota con un
en la tabla)Las variables “Titulación” y “Campo” han perdido el 37,5% de sus valores (NOTA: en los datasets reales esta pérdida suele ser marginal)
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