Abstract
Las redes bayesianas son herramientas de modelado estadístico destinadas a
representar un conjunto de incertidumbres relacionadas. Su estructura gráfica y su
fundamento probabilístico las hace apropiadas para modelar sistemas multivariados
orientados a la clasificación, el diagnóstico y la toma de decisiones. En este trabajo se
describen los pasos a seguir para estimar y validar redes bayesianas utilizando el software
Netica. En concreto, se describe cómo construir la estructura gráfica del modelo, cómo
estimar sus parámetros, cómo usar el modelo para evaluar el impacto de evidencias sobre las
variables que contiene y cómo evaluar su bondad de ajuste. Todos los pasos se describen
intentando hacerlos comprensibles para los investigadores en ciencias del comportamiento y
la salud.
A Bayesian net is a kind of statistic modelling tool designed to represent a set of
related uncertainties. It is based on a graphical structure and a set of conditional probability
distributions which makes it is useful to model multivariate systems oriented to classification,
diagnostic and making decisions tasks. In this work, the steps to build and validate Bayesian
networks using Netica application are described. Specifically, graphical structure
development, parameters estimation methods and some goodness of fit tests are described.
Every step has been described trying to make them understandable to researchers in health
and behaviour sciences.