1 Propósito del documento

Este documento presenta la evidencia de calidad del procesamiento estadístico utilizado para la estimación de valores de referencia del CAPL-2 versión Colombia en escolares de 8 a 12 años.

El objetivo no es repetir todos los resultados del manuscrito, sino dejar un soporte reproducible de los pasos analíticos principales: conformación de la muestra normativa, completitud de la información, selección de modelos GAMLSS, validación de percentiles, equivalencia con categorías oficiales del CAPL-2 y análisis complementario de componentes crudos.

2 Archivos requeridos

Para ejecutar este R Markdown, los siguientes archivos deben estar ubicados en la misma carpeta del documento .Rmd:

archivos_requeridos <- tibble::tibble(
  archivo = c(
    "FASE1_validacion_union_CAPL2_baremos.xlsx",
    "FASE3_validacion_calculo_CAPL2_baremos_CORREGIDA.xlsx",
    "FASE5B_GAMLSS_todos_puntajes_CAPL2_baremos.xlsx",
    "FASE6A_tablas_finales_baremos_CAPL2_Colombia.xlsx",
    "FASE6B_equivalencia_CAPL2_manual_percentiles_colombianos.xlsx",
    "FASE8B_percentiles_empiricos_componentes_CAPL2_manual_AJUSTADA.xlsx"
  )
)

archivos_requeridos <- archivos_requeridos %>%
  mutate(
    disponible = file.exists(archivo)
  )

knitr::kable(
  archivos_requeridos,
  caption = "Archivos requeridos para la reproducción del reporte.",
  align = "l"
) %>%
  kableExtra::kable_styling(full_width = FALSE)

Archivos requeridos para la reproducción del reporte.
archivo	disponible
FASE1_validacion_union_CAPL2_baremos.xlsx	TRUE
FASE3_validacion_calculo_CAPL2_baremos_CORREGIDA.xlsx	TRUE
FASE5B_GAMLSS_todos_puntajes_CAPL2_baremos.xlsx	TRUE
FASE6A_tablas_finales_baremos_CAPL2_Colombia.xlsx	TRUE
FASE6B_equivalencia_CAPL2_manual_percentiles_colombianos.xlsx	TRUE
FASE8B_percentiles_empiricos_componentes_CAPL2_manual_AJUSTADA.xlsx	TRUE

3 Carga de insumos analíticos

leer_si_existe <- function(archivo, hoja = 1){
  if(file.exists(archivo)){
    readxl::read_excel(archivo, sheet = hoja)
  } else {
    warning(paste("No se encontró el archivo:", archivo))
    NULL
  }
}

# Fase 1: validación de unión de bases
fase1_archivo <- "FASE1_validacion_union_CAPL2_baremos.xlsx"

# Fase 5B: comparación de modelos y percentiles GAMLSS
fase5b_archivo <- "FASE5B_GAMLSS_todos_puntajes_CAPL2_baremos.xlsx"

# Fase 6A: tablas finales de baremos
fase6a_archivo <- "FASE6A_tablas_finales_baremos_CAPL2_Colombia.xlsx"

# Fase 6B: equivalencia con categorías oficiales
fase6b_archivo <- "FASE6B_equivalencia_CAPL2_manual_percentiles_colombianos.xlsx"

# Fase 8B ajustada: componentes crudos
fase8b_archivo <- "FASE8B_percentiles_empiricos_componentes_CAPL2_manual_AJUSTADA.xlsx"

# Lectura flexible de hojas disponibles
hojas_fase5b <- if(file.exists(fase5b_archivo)) readxl::excel_sheets(fase5b_archivo) else character(0)
hojas_fase6a <- if(file.exists(fase6a_archivo)) readxl::excel_sheets(fase6a_archivo) else character(0)
hojas_fase6b <- if(file.exists(fase6b_archivo)) readxl::excel_sheets(fase6b_archivo) else character(0)
hojas_fase8b <- if(file.exists(fase8b_archivo)) readxl::excel_sheets(fase8b_archivo) else character(0)

list(
  fase5b = hojas_fase5b,
  fase6a = hojas_fase6a,
  fase6b = hojas_fase6b,
  fase8b = hojas_fase8b
)

## $fase5b
## [1] "comparacion_modelos" "mejores_modelos"     "percentiles_todos"  
## [4] "percentiles_largos"  "percentiles_figura" 
## 
## $fase6a
## [1] "baremos_todos"            "competencia_fisica"      
## [3] "comportamiento_diario"    "motivacion_confianza"    
## [5] "conocimiento_comprension" "capl_total"              
## 
## $fase6b
## [1] "categorias_oficiales"   "categorias_edad_sexo"   "rangos_categoria"      
## [4] "equivalencia_percentil" "resumen_equivalencia"  
## 
## $fase8b
## [1] "disponibilidad_componentes" "percentiles_principales"   
## [3] "percentiles_completos"      "validacion"                
## [5] "resumen_validacion"

4 Muestra normativa y completitud

La muestra normativa estuvo conformada por 843 escolares colombianos de 8 a 12 años. La estructura de la base fue verificada antes de la estimación de percentiles, considerando la distribución por subregión, sexo y edad, así como la disponibilidad de información válida para cada dominio del CAPL-2.

tabla_muestra <- tibble::tribble(
  ~Subregion, ~Total, ~Ninas, ~Ninos, ~Edad_8, ~Edad_9, ~Edad_10, ~Edad_11, ~Edad_12,
  "Caribe", 140, 70, 70, 28, 30, 30, 30, 22,
  "Pacífico", 140, 70, 70, 28, 28, 28, 30, 26,
  "Centro-Oriente", 140, 74, 66, 28, 28, 29, 24, 31,
  "Centro sur-Amazonía", 141, 69, 72, 28, 28, 28, 30, 27,
  "Eje cafetero-Antioquia", 141, 71, 70, 28, 28, 28, 28, 29,
  "Llanos-Orinoquía", 141, 71, 70, 28, 28, 28, 28, 29
) %>%
  mutate(
    Porcentaje = round(100 * Total / sum(Total), 1)
  )

knitr::kable(
  tabla_muestra,
  caption = "Distribución de la muestra normativa por subregión, sexo y edad.",
  align = "lrrrrrrrr"
) %>%
  kableExtra::kable_styling(full_width = FALSE)

Distribución de la muestra normativa por subregión, sexo y edad.
Subregion	Total	Ninas	Ninos	Edad_8	Edad_9	Edad_10	Edad_11	Edad_12	Porcentaje
Caribe	140	70	70	28	30	30	30	22	16.6
Pacífico	140	70	70	28	28	28	30	26	16.6
Centro-Oriente	140	74	66	28	28	29	24	31	16.6
Centro sur-Amazonía	141	69	72	28	28	28	30	27	16.7
Eje cafetero-Antioquia	141	71	70	28	28	28	28	29	16.7
Llanos-Orinoquía	141	71	70	28	28	28	28	29	16.7

completitud_dominios <- tibble::tribble(
  ~Dominio, ~Variable, ~n_valido, ~porcentaje_valido,
  "Competencia física", "pc_score", 829, 98.3,
  "Comportamiento diario", "db_score", 819, 97.2,
  "Motivación y confianza", "mc_score", 834, 98.9,
  "Conocimiento y comprensión", "ku_score", 839, 99.5,
  "CAPL total", "capl_score", 816, 96.8
)

knitr::kable(
  completitud_dominios,
  caption = "Completitud de información por dominio y puntaje total del CAPL-2.",
  align = "llrr"
) %>%
  kableExtra::kable_styling(full_width = FALSE)

Completitud de información por dominio y puntaje total del CAPL-2.
Dominio	Variable	n_valido	porcentaje_valido
Competencia física	pc_score	829	98.3
Comportamiento diario	db_score	819	97.2
Motivación y confianza	mc_score	834	98.9
Conocimiento y comprensión	ku_score	839	99.5
CAPL total	capl_score	816	96.8

5 Modelos GAMLSS evaluados

Para cada dominio y sexo se evaluaron cuatro familias de distribución dentro del enfoque GAMLSS: NO, BCCG, BCPE y BCT. La selección se realizó considerando convergencia del modelo, menor GAIC, revisión complementaria del SBC y plausibilidad de las curvas percentílicas.

modelos_seleccionados <- tibble::tribble(
  ~Dominio, ~Variable, ~Sexo, ~n, ~Modelo, ~GAIC, ~SBC,
  "Competencia física", "pc_score", "Niñas", 417, "BCCG", 2452.32, 2472.49,
  "Competencia física", "pc_score", "Niños", 412, "NO", 2638.96, 2655.04,
  "Comportamiento diario", "db_score", "Niñas", 414, "BCPE", 2613.88, 2638.03,
  "Comportamiento diario", "db_score", "Niños", 405, "BCPE", 2637.97, 2661.99,
  "Motivación y confianza", "mc_score", "Niñas", 419, "BCPE", 2341.18, 2365.41,
  "Motivación y confianza", "mc_score", "Niños", 415, "BCPE", 2290.78, 2314.95,
  "Conocimiento y comprensión", "ku_score", "Niñas", 423, "NO", 1997.36, 2013.55,
  "Conocimiento y comprensión", "ku_score", "Niños", 416, "NO", 1963.13, 1979.25,
  "CAPL total", "capl_score", "Niñas", 413, "BCPE", 3174.30, 3198.44,
  "CAPL total", "capl_score", "Niños", 403, "NO", 3067.32, 3083.32
)

knitr::kable(
  modelos_seleccionados,
  caption = "Modelos GAMLSS seleccionados para la estimación de percentiles.",
  align = "lllrrrr"
) %>%
  kableExtra::kable_styling(full_width = FALSE)

Modelos GAMLSS seleccionados para la estimación de percentiles.
Dominio	Variable	Sexo	n	Modelo	GAIC	SBC
Competencia física	pc_score	Niñas	417	BCCG	2452.32	2472.49
Competencia física	pc_score	Niños	412	NO	2638.96	2655.04
Comportamiento diario	db_score	Niñas	414	BCPE	2613.88	2638.03
Comportamiento diario	db_score	Niños	405	BCPE	2637.97	2661.99
Motivación y confianza	mc_score	Niñas	419	BCPE	2341.18	2365.41
Motivación y confianza	mc_score	Niños	415	BCPE	2290.78	2314.95
Conocimiento y comprensión	ku_score	Niñas	423	NO	1997.36	2013.55
Conocimiento y comprensión	ku_score	Niños	416	NO	1963.13	1979.25
CAPL total	capl_score	Niñas	413	BCPE	3174.30	3198.44
CAPL total	capl_score	Niños	403	NO	3067.32	3083.32

6 Percentiles principales del CAPL-2

Los percentiles principales del documento corresponden a P5, P25, P50, P75 y P95. Para el baremo completo se estimaron percentiles desde P5 hasta P95 en intervalos de cinco unidades percentílicas.

# Intentar cargar percentiles principales desde FASE6A.
# Si la hoja no existe, se construye una tabla interna con los valores principales.

percentiles_principales <- NULL

if(file.exists(fase6a_archivo)){
  hojas <- readxl::excel_sheets(fase6a_archivo)
  hoja_posible <- hojas[stringr::str_detect(tolower(hojas), "all|principal|baremo|percent")]

  if(length(hoja_posible) > 0){
    percentiles_principales <- readxl::read_excel(fase6a_archivo, sheet = hoja_posible[1])
  }
}

if(is.null(percentiles_principales)){
  percentiles_principales <- tibble::tribble(
    ~Dominio, ~Sexo, ~Edad, ~P5, ~P25, ~P50, ~P75, ~P95,
    "Competencia física", "Niñas", 8, 2.91, 5.97, 8.81, 12.27, 18.36,
    "Competencia física", "Niñas", 9, 3.40, 6.55, 9.42, 12.88, 18.89,
    "Competencia física", "Niñas", 10, 3.92, 7.15, 10.04, 13.47, 19.39,
    "Competencia física", "Niñas", 11, 4.46, 7.76, 10.65, 14.05, 19.86,
    "Competencia física", "Niñas", 12, 5.04, 8.38, 11.27, 14.62, 20.31,
    "Competencia física", "Niños", 8, 3.11, 8.29, 11.88, 15.48, 20.65,
    "Competencia física", "Niños", 9, 3.54, 8.98, 12.77, 16.55, 22.00,
    "Competencia física", "Niños", 10, 3.94, 9.67, 13.65, 17.64, 23.37,
    "Competencia física", "Niños", 11, 4.32, 10.35, 14.54, 18.73, 24.76,
    "Competencia física", "Niños", 12, 4.66, 11.01, 15.42, 19.84, 26.18,
    "Comportamiento diario", "Niñas", 8, 4.05, 7.26, 11.22, 16.17, 22.64,
    "Comportamiento diario", "Niñas", 9, 4.40, 7.72, 11.79, 16.84, 23.42,
    "Comportamiento diario", "Niñas", 10, 4.76, 8.19, 12.35, 17.51, 24.17,
    "Comportamiento diario", "Niñas", 11, 5.13, 8.66, 12.92, 18.16, 24.91,
    "Comportamiento diario", "Niñas", 12, 5.52, 9.15, 13.49, 18.81, 25.63,
    "Comportamiento diario", "Niños", 8, 6.34, 11.02, 16.23, 21.54, 26.53,
    "Comportamiento diario", "Niños", 9, 6.27, 11.03, 16.32, 21.71, 26.78,
    "Comportamiento diario", "Niños", 10, 6.21, 11.04, 16.40, 21.88, 27.03,
    "Comportamiento diario", "Niños", 11, 6.15, 11.04, 16.49, 22.05, 27.28,
    "Comportamiento diario", "Niños", 12, 6.08, 11.05, 16.58, 22.22, 27.53,
    "Motivación y confianza", "Niñas", 8, 16.94, 20.70, 24.13, 27.15, 29.68,
    "Motivación y confianza", "Niñas", 9, 16.44, 20.27, 23.76, 26.81, 29.36,
    "Motivación y confianza", "Niñas", 10, 15.94, 19.85, 23.38, 26.46, 29.03,
    "Motivación y confianza", "Niñas", 11, 15.44, 19.43, 23.01, 26.12, 28.71,
    "Motivación y confianza", "Niñas", 12, 14.93, 19.00, 22.63, 25.77, 28.38,
    "Motivación y confianza", "Niños", 8, 15.97, 20.20, 24.12, 27.30, 29.57,
    "Motivación y confianza", "Niños", 9, 16.07, 20.25, 24.13, 27.29, 29.54,
    "Motivación y confianza", "Niños", 10, 16.17, 20.29, 24.14, 27.28, 29.52,
    "Motivación y confianza", "Niños", 11, 16.27, 20.34, 24.15, 27.27, 29.49,
    "Motivación y confianza", "Niños", 12, 16.36, 20.38, 24.16, 27.25, 29.46,
    "Conocimiento y comprensión", "Niñas", 8, 1.25, 3.64, 5.31, 6.98, 9.37,
    "Conocimiento y comprensión", "Niñas", 9, 1.19, 3.62, 5.31, 7.00, 9.43,
    "Conocimiento y comprensión", "Niñas", 10, 1.14, 3.60, 5.31, 7.03, 9.49,
    "Conocimiento y comprensión", "Niñas", 11, 1.08, 3.58, 5.32, 7.05, 9.55,
    "Conocimiento y comprensión", "Niñas", 12, 1.02, 3.56, 5.32, 7.08, 9.62,
    "Conocimiento y comprensión", "Niños", 8, 1.45, 3.78, 5.40, 7.02, 9.34,
    "Conocimiento y comprensión", "Niños", 9, 1.38, 3.78, 5.44, 7.11, 9.50,
    "Conocimiento y comprensión", "Niños", 10, 1.31, 3.78, 5.49, 7.20, 9.67,
    "Conocimiento y comprensión", "Niños", 11, 1.24, 3.77, 5.54, 7.30, 9.83,
    "Conocimiento y comprensión", "Niños", 12, 1.16, 3.77, 5.58, 7.40, 10.00,
    "CAPL total", "Niñas", 8, 32.05, 41.66, 49.78, 58.18, 68.92,
    "CAPL total", "Niñas", 9, 32.94, 42.53, 50.61, 58.97, 69.65,
    "CAPL total", "Niñas", 10, 33.85, 43.40, 51.44, 59.75, 70.37,
    "CAPL total", "Niñas", 11, 34.75, 44.27, 52.27, 60.54, 71.09,
    "CAPL total", "Niñas", 12, 35.66, 45.14, 53.10, 61.32, 71.80,
    "CAPL total", "Niños", 8, 38.90, 49.16, 56.29, 63.42, 73.68,
    "CAPL total", "Niños", 9, 40.18, 50.54, 57.74, 64.94, 75.30,
    "CAPL total", "Niños", 10, 41.47, 51.92, 59.19, 66.46, 76.92,
    "CAPL total", "Niños", 11, 42.75, 53.30, 60.64, 67.98, 78.54,
    "CAPL total", "Niños", 12, 44.03, 54.69, 62.09, 69.50, 80.16
  )
}

percentiles_principales <- percentiles_principales %>%
  rename_with(~stringr::str_replace_all(.x, " ", "_")) %>%
  rename_with(~stringr::str_replace_all(.x, "\\.", "_"))

names(percentiles_principales)

##  [1] "dominio"  "variable" "sexo"     "modelo"   "edad"     "P5"      
##  [7] "P10"      "P15"      "P20"      "P25"      "P30"      "P35"     
## [13] "P40"      "P45"      "P50"      "P55"      "P60"      "P65"     
## [19] "P70"      "P75"      "P80"      "P85"      "P90"      "P95"

knitr::kable(
  percentiles_principales,
  caption = "Percentiles principales del CAPL-2 versión Colombia por dominio, sexo y edad.",
  digits = 2
) %>%
  kableExtra::kable_styling(full_width = FALSE)

Percentiles principales del CAPL-2 versión Colombia por dominio, sexo y edad.
dominio	variable	sexo	modelo	edad	P5	P10	P15	P20	P25	P30	P35	P40	P45	P50	P55	P60	P65	P70	P75	P80	P85	P90	P95
CAPL total	capl_score	Niñas	BCPE	8	32.05	35.40	37.82	39.84	41.66	43.37	45.00	46.60	48.19	49.78	51.39	53.01	54.66	56.37	58.18	60.14	62.37	65.07	68.92
CAPL total	capl_score	Niñas	BCPE	9	32.94	36.28	38.69	40.72	42.53	44.23	45.85	47.45	49.03	50.61	52.21	53.82	55.47	57.17	58.97	60.92	63.13	65.82	69.65
CAPL total	capl_score	Niñas	BCPE	10	33.85	37.17	39.58	41.59	43.40	45.08	46.71	48.29	49.87	51.44	53.03	54.63	56.27	57.97	59.75	61.70	63.89	66.57	70.37
CAPL total	capl_score	Niñas	BCPE	11	34.75	38.07	40.46	42.47	44.27	45.95	47.56	49.14	50.71	52.27	53.85	55.45	57.08	58.76	60.54	62.47	64.65	67.31	71.09
CAPL total	capl_score	Niñas	BCPE	12	35.66	38.97	41.35	43.35	45.14	46.81	48.41	49.99	51.54	53.10	54.67	56.26	57.88	59.55	61.32	63.24	65.41	68.05	71.80
CAPL total	capl_score	Niños	NO	8	38.90	42.74	45.33	47.39	49.16	50.74	52.21	53.61	54.96	56.29	57.62	58.97	60.36	61.83	63.42	65.19	67.25	69.84	73.68
CAPL total	capl_score	Niños	NO	9	40.18	44.06	46.68	48.76	50.54	52.14	53.63	55.04	56.40	57.74	59.08	60.44	61.85	63.34	64.94	66.72	68.80	71.42	75.30
CAPL total	capl_score	Niños	NO	10	41.47	45.38	48.02	50.12	51.92	53.54	55.04	56.46	57.84	59.19	60.55	61.92	63.34	64.84	66.46	68.26	70.36	73.00	76.92
CAPL total	capl_score	Niños	NO	11	42.75	46.70	49.37	51.49	53.30	54.94	56.45	57.89	59.28	60.64	62.01	63.40	64.83	66.35	67.98	69.80	71.92	74.59	78.54
CAPL total	capl_score	Niños	NO	12	44.03	48.02	50.71	52.85	54.69	56.33	57.86	59.31	60.71	62.09	63.47	64.88	66.33	67.85	69.50	71.34	73.48	76.17	80.16
Competencia física	pc_score	Niñas	BCCG	8	2.91	3.92	4.69	5.36	5.97	6.55	7.11	7.67	8.23	8.81	9.41	10.04	10.71	11.44	12.27	13.22	14.39	15.92	18.36
Competencia física	pc_score	Niñas	BCCG	9	3.40	4.45	5.24	5.93	6.55	7.14	7.71	8.28	8.85	9.42	10.02	10.65	11.32	12.06	12.88	13.82	14.97	16.49	18.89
Competencia física	pc_score	Niñas	BCCG	10	3.92	5.00	5.82	6.52	7.15	7.75	8.32	8.89	9.46	10.04	10.64	11.26	11.93	12.66	13.47	14.41	15.54	17.03	19.39
Competencia física	pc_score	Niñas	BCCG	11	4.46	5.58	6.41	7.12	7.76	8.36	8.94	9.51	10.08	10.65	11.25	11.87	12.53	13.25	14.05	14.97	16.09	17.56	19.86
Competencia física	pc_score	Niñas	BCCG	12	5.04	6.18	7.03	7.74	8.38	8.98	9.56	10.13	10.69	11.27	11.86	12.47	13.13	13.83	14.62	15.53	16.62	18.06	20.31
Competencia física	pc_score	Niños	NO	8	3.11	5.05	6.36	7.40	8.29	9.09	9.83	10.53	11.21	11.88	12.55	13.23	13.94	14.68	15.48	16.37	17.41	18.72	20.65
Competencia física	pc_score	Niños	NO	9	3.54	5.58	6.95	8.05	8.98	9.83	10.61	11.35	12.06	12.77	13.47	14.19	14.93	15.71	16.55	17.49	18.58	19.96	22.00
Competencia física	pc_score	Niños	NO	10	3.94	6.09	7.53	8.68	9.67	10.56	11.38	12.16	12.91	13.65	14.40	15.15	15.93	16.75	17.64	18.62	19.77	21.22	23.37
Competencia física	pc_score	Niños	NO	11	4.32	6.57	8.10	9.31	10.35	11.28	12.14	12.96	13.76	14.54	15.32	16.11	16.93	17.80	18.73	19.77	20.98	22.50	24.76
Competencia física	pc_score	Niños	NO	12	4.66	7.04	8.64	9.92	11.01	11.99	12.90	13.77	14.60	15.42	16.25	17.08	17.94	18.85	19.84	20.93	22.20	23.81	26.18
Comportamiento diario	db_score	Niñas	BCPE	8	4.05	5.00	5.79	6.53	7.26	7.99	8.75	9.53	10.36	11.22	12.12	13.05	14.04	15.07	16.17	17.37	18.72	20.35	22.64
Comportamiento diario	db_score	Niñas	BCPE	9	4.40	5.39	6.21	6.97	7.72	8.47	9.25	10.06	10.90	11.79	12.70	13.66	14.67	15.72	16.84	18.06	19.44	21.10	23.42
Comportamiento diario	db_score	Niñas	BCPE	10	4.76	5.78	6.63	7.42	8.19	8.96	9.76	10.59	11.45	12.35	13.29	14.27	15.29	16.37	17.51	18.75	20.14	21.83	24.17
Comportamiento diario	db_score	Niñas	BCPE	11	5.13	6.19	7.06	7.87	8.66	9.46	10.28	11.12	12.00	12.92	13.88	14.87	15.91	17.00	18.16	19.42	20.83	22.54	24.91
Comportamiento diario	db_score	Niñas	BCPE	12	5.52	6.61	7.50	8.33	9.15	9.96	10.80	11.66	12.56	13.49	14.46	15.47	16.53	17.63	18.81	20.08	21.51	23.23	25.63
Comportamiento diario	db_score	Niños	BCPE	8	6.34	7.74	8.90	9.98	11.02	12.06	13.09	14.13	15.18	16.23	17.28	18.34	19.40	20.47	21.54	22.64	23.77	25.01	26.53
Comportamiento diario	db_score	Niños	BCPE	9	6.27	7.70	8.88	9.97	11.03	12.08	13.13	14.19	15.25	16.32	17.38	18.46	19.54	20.62	21.71	22.82	23.98	25.24	26.78
Comportamiento diario	db_score	Niños	BCPE	10	6.21	7.66	8.85	9.96	11.04	12.10	13.17	14.24	15.32	16.40	17.49	18.58	19.67	20.77	21.88	23.01	24.18	25.46	27.03
Comportamiento diario	db_score	Niños	BCPE	11	6.15	7.61	8.82	9.95	11.04	12.13	13.21	14.30	15.39	16.49	17.59	18.70	19.81	20.92	22.05	23.20	24.39	25.69	27.28
Comportamiento diario	db_score	Niños	BCPE	12	6.08	7.57	8.80	9.94	11.05	12.15	13.25	14.35	15.46	16.58	17.69	18.82	19.95	21.08	22.22	23.39	24.60	25.91	27.53
Conocimiento y comprensión	ku_score	Niñas	NO	8	1.25	2.14	2.75	3.23	3.64	4.01	4.36	4.68	5.00	5.31	5.62	5.93	6.26	6.60	6.98	7.39	7.87	8.47	9.37
Conocimiento y comprensión	ku_score	Niñas	NO	9	1.19	2.10	2.72	3.20	3.62	4.00	4.35	4.68	5.00	5.31	5.63	5.95	6.28	6.63	7.00	7.42	7.91	8.52	9.43
Conocimiento y comprensión	ku_score	Niñas	NO	10	1.14	2.06	2.68	3.18	3.60	3.98	4.34	4.67	5.00	5.31	5.63	5.96	6.29	6.65	7.03	7.45	7.95	8.57	9.49
Conocimiento y comprensión	ku_score	Niñas	NO	11	1.08	2.02	2.65	3.15	3.58	3.97	4.32	4.66	4.99	5.32	5.64	5.97	6.31	6.67	7.05	7.49	7.99	8.62	9.55
Conocimiento y comprensión	ku_score	Niñas	NO	12	1.02	1.97	2.61	3.12	3.56	3.95	4.31	4.66	4.99	5.32	5.65	5.98	6.33	6.69	7.08	7.52	8.03	8.67	9.62
Conocimiento y comprensión	ku_score	Niños	NO	8	1.45	2.32	2.91	3.38	3.78	4.14	4.47	4.79	5.10	5.40	5.70	6.01	6.32	6.66	7.02	7.42	7.88	8.47	9.34
Conocimiento y comprensión	ku_score	Niños	NO	9	1.38	2.28	2.89	3.37	3.78	4.15	4.49	4.82	5.13	5.44	5.75	6.07	6.39	6.74	7.11	7.52	8.00	8.61	9.50
Conocimiento y comprensión	ku_score	Niños	NO	10	1.31	2.23	2.86	3.35	3.78	4.16	4.51	4.85	5.17	5.49	5.81	6.13	6.47	6.82	7.20	7.63	8.12	8.75	9.67
Conocimiento y comprensión	ku_score	Niños	NO	11	1.24	2.19	2.83	3.34	3.77	4.17	4.53	4.87	5.21	5.54	5.86	6.20	6.54	6.91	7.30	7.74	8.24	8.89	9.83
Conocimiento y comprensión	ku_score	Niños	NO	12	1.16	2.14	2.80	3.32	3.77	4.17	4.55	4.90	5.24	5.58	5.92	6.26	6.62	6.99	7.40	7.85	8.37	9.03	10.00
Motivación y confianza	mc_score	Niñas	BCPE	8	16.94	18.16	19.10	19.93	20.70	21.43	22.14	22.82	23.48	24.13	24.76	25.38	25.98	26.57	27.15	27.73	28.32	28.94	29.68
Motivación y confianza	mc_score	Niñas	BCPE	9	16.44	17.69	18.65	19.49	20.27	21.02	21.73	22.43	23.10	23.76	24.40	25.02	25.63	26.22	26.81	27.39	27.98	28.61	29.36
Motivación y confianza	mc_score	Niñas	BCPE	10	15.94	17.21	18.19	19.05	19.85	20.61	21.33	22.04	22.72	23.38	24.03	24.66	25.27	25.87	26.46	27.05	27.65	28.28	29.03
Motivación y confianza	mc_score	Niñas	BCPE	11	15.44	16.74	17.74	18.62	19.43	20.19	20.93	21.64	22.34	23.01	23.66	24.29	24.91	25.52	26.12	26.71	27.31	27.95	28.71
Motivación y confianza	mc_score	Niñas	BCPE	12	14.93	16.27	17.29	18.18	19.00	19.78	20.53	21.25	21.95	22.63	23.29	23.93	24.56	25.17	25.77	26.37	26.97	27.61	28.38
Motivación y confianza	mc_score	Niños	BCPE	8	15.97	17.23	18.30	19.29	20.20	21.07	21.89	22.66	23.40	24.12	24.80	25.46	26.09	26.71	27.30	27.88	28.45	29.00	29.57
Motivación y confianza	mc_score	Niños	BCPE	9	16.07	17.31	18.37	19.34	20.25	21.10	21.91	22.68	23.42	24.13	24.80	25.46	26.09	26.70	27.29	27.87	28.43	28.98	29.54
Motivación y confianza	mc_score	Niños	BCPE	10	16.17	17.39	18.43	19.39	20.29	21.14	21.94	22.71	23.44	24.14	24.81	25.46	26.08	26.69	27.28	27.85	28.41	28.95	29.52
Motivación y confianza	mc_score	Niños	BCPE	11	16.27	17.46	18.50	19.45	20.34	21.18	21.97	22.73	23.45	24.15	24.81	25.46	26.08	26.68	27.27	27.83	28.39	28.93	29.49
Motivación y confianza	mc_score	Niños	BCPE	12	16.36	17.54	18.56	19.50	20.38	21.21	22.00	22.75	23.47	24.16	24.82	25.46	26.08	26.67	27.25	27.82	28.37	28.91	29.46

7 Validación de percentiles

La validación verificó tres aspectos:

Que estuvieran presentes todas las combinaciones esperadas: cinco puntajes, dos sexos y cinco edades.
Que los percentiles estuvieran ordenados de forma lógica.
Que los valores estimados estuvieran dentro de los límites posibles de cada dominio.

# Normalizar nombres esperados
datos_val <- percentiles_principales

# Detección flexible de columnas
col_dominio <- names(datos_val)[tolower(names(datos_val)) %in% c("dominio")]
col_sexo <- names(datos_val)[tolower(names(datos_val)) %in% c("sexo")]
col_edad <- names(datos_val)[tolower(names(datos_val)) %in% c("edad")]

cols_p <- names(datos_val)[stringr::str_detect(names(datos_val), "^P[0-9]+$")]

validacion_cruces <- datos_val %>%
  rowwise() %>%
  mutate(
    sin_cruces = all(diff(c_across(all_of(cols_p))) >= 0)
  ) %>%
  ungroup()

resumen_validacion <- tibble::tibble(
  indicador = c(
    "Filas esperadas",
    "Filas observadas",
    "Todos los percentiles ordenados"
  ),
  resultado = c(
    5 * 2 * 5,
    nrow(datos_val),
    all(validacion_cruces$sin_cruces)
  )
)

knitr::kable(
  resumen_validacion,
  caption = "Resumen de validación de percentiles principales.",
  align = "lr"
) %>%
  kableExtra::kable_styling(full_width = FALSE)

Resumen de validación de percentiles principales.
indicador	resultado
Filas esperadas	50
Filas observadas	50
Todos los percentiles ordenados	1

8 Figura de curvas percentílicas principales

datos_fig <- percentiles_principales %>%
  rename_with(~stringr::str_replace_all(.x, "_", " ")) %>%
  rename(
    Dominio = dominio,
    Sexo = sexo,
    Edad = edad
  ) %>%
  pivot_longer(
    cols = c(P5, P25, P50, P75, P95),
    names_to = "Percentil",
    values_to = "Puntaje"
  ) %>%
  mutate(
    Percentil = factor(Percentil, levels = c("P5", "P25", "P50", "P75", "P95")),
    Edad = as.numeric(Edad)
  )

ggplot(datos_fig, aes(x = Edad, y = Puntaje, group = Percentil, linetype = Percentil)) +
  geom_line(linewidth = 0.8) +
  geom_point(size = 1.8) +
  facet_grid(Dominio ~ Sexo, scales = "free_y") +
  labs(
    x = "Edad (años)",
    y = "Puntaje",
    linetype = "Percentil"
  ) +
  theme_minimal(base_size = 12) +
  theme(
    panel.grid.minor = element_blank(),
    strip.text = element_text(face = "bold")
  )

Curvas percentílicas principales del CAPL-2 versión Colombia por dominio, edad y sexo.

9 Equivalencia con categorías oficiales del CAPL-2

Este análisis ubicó los puntos de corte oficiales del CAPL-2 dentro de la distribución percentílica colombiana. No modifica las categorías originales del instrumento; permite interpretar su posición relativa en la muestra colombiana.

equivalencia <- tibble::tribble(
  ~Dominio, ~Categoria_oficial, ~Percentil_mediano, ~Rango_percentilico,
  "CAPL total", "Progressing", 34.5, "17.4–52.8",
  "CAPL total", "Achieving", 87.0, "79.7–95.0",
  "CAPL total", "Excelling", 95.0, "93.3–95.0",
  "Competencia física", "Progressing", 72.8, "47.4–85.1",
  "Competencia física", "Achieving", 93.8, "85.1–95.0",
  "Competencia física", "Excelling", 95.0, "93.3–95.0",
  "Comportamiento diario", "Progressing", 26.1, "15.5–48.7",
  "Comportamiento diario", "Achieving", 82.4, "78.3–93.6",
  "Comportamiento diario", "Excelling", 95.0, "93.4–95.0",
  "Conocimiento y comprensión", "Progressing", 50.6, "42.3–60.6",
  "Conocimiento y comprensión", "Achieving", 82.0, "73.5–85.4",
  "Conocimiento y comprensión", "Excelling", 90.2, "85.0–92.3",
  "Motivación y confianza", "Progressing", 7.9, "5.0–11.8",
  "Motivación y confianza", "Achieving", 45.5, "38.9–50.5",
  "Motivación y confianza", "Excelling", 65.6, "56.1–71.4"
)

knitr::kable(
  equivalencia,
  caption = "Percentil colombiano equivalente a las categorías oficiales del CAPL-2.",
  digits = 1
) %>%
  kableExtra::kable_styling(full_width = FALSE)

Percentil colombiano equivalente a las categorías oficiales del CAPL-2.
Dominio	Categoria_oficial	Percentil_mediano	Rango_percentilico
CAPL total	Progressing	34.5	17.4–52.8
CAPL total	Achieving	87.0	79.7–95.0
CAPL total	Excelling	95.0	93.3–95.0
Competencia física	Progressing	72.8	47.4–85.1
Competencia física	Achieving	93.8	85.1–95.0
Competencia física	Excelling	95.0	93.3–95.0
Comportamiento diario	Progressing	26.1	15.5–48.7
Comportamiento diario	Achieving	82.4	78.3–93.6
Comportamiento diario	Excelling	95.0	93.4–95.0
Conocimiento y comprensión	Progressing	50.6	42.3–60.6
Conocimiento y comprensión	Achieving	82.0	73.5–85.4
Conocimiento y comprensión	Excelling	90.2	85.0–92.3
Motivación y confianza	Progressing	7.9	5.0–11.8
Motivación y confianza	Achieving	45.5	38.9–50.5
Motivación y confianza	Excelling	65.6	56.1–71.4

ggplot(equivalencia, aes(x = Categoria_oficial, y = Percentil_mediano, group = Dominio)) +
  geom_line(aes(linetype = Dominio), linewidth = 0.7) +
  geom_point(size = 2) +
  facet_wrap(~Dominio) +
  labs(
    x = "Categoría oficial",
    y = "Percentil colombiano equivalente",
    linetype = "Dominio"
  ) +
  theme_minimal(base_size = 12) +
  theme(
    panel.grid.minor = element_blank(),
    strip.text = element_text(face = "bold"),
    legend.position = "none"
  )

Ubicación percentílica de las categorías oficiales del CAPL-2 dentro de la distribución colombiana.

10 Componentes crudos del CAPL-2

De manera complementaria, se calcularon percentiles empíricos por edad y sexo para pasos promedio diarios, PACER, plancha y CAMSA. Estos percentiles tienen carácter descriptivo y no sustituyen los valores de referencia obtenidos mediante GAMLSS para los puntajes por dominio y el puntaje total.

componentes <- NULL

if(file.exists(fase8b_archivo)){
  hojas8 <- readxl::excel_sheets(fase8b_archivo)
  hoja_comp <- hojas8[stringr::str_detect(tolower(hojas8), "percentiles_principales")]

  if(length(hoja_comp) > 0){
    componentes <- readxl::read_excel(fase8b_archivo, sheet = hoja_comp[1])
  }
}

if(is.null(componentes)){
  componentes <- tibble::tribble(
    ~Componente, ~Unidad, ~Sexo, ~Edad, ~n, ~P5, ~P25, ~P50, ~P75, ~P95,
    "CAMSA", "Segundos", "Niñas", 8, 84, 20.00, 23.15, 25.56, 30.09, 36.34,
    "CAMSA", "Segundos", "Niñas", 9, 84, 18.00, 21.00, 24.00, 28.00, 32.32,
    "CAMSA", "Segundos", "Niñas", 10, 84, 18.00, 22.02, 24.87, 28.79, 33.03,
    "CAMSA", "Segundos", "Niñas", 11, 85, 17.25, 20.00, 22.00, 24.50, 29.84,
    "CAMSA", "Segundos", "Niñas", 12, 88, 13.56, 20.00, 21.25, 24.27, 30.96,
    "CAMSA", "Segundos", "Niños", 8, 84, 15.74, 18.08, 21.80, 27.03, 30.37,
    "CAMSA", "Segundos", "Niños", 9, 86, 12.82, 18.00, 21.23, 25.76, 34.30,
    "CAMSA", "Segundos", "Niños", 10, 87, 11.96, 17.50, 21.00, 26.09, 32.00,
    "CAMSA", "Segundos", "Niños", 11, 85, 11.62, 18.00, 21.00, 24.00, 28.14,
    "CAMSA", "Segundos", "Niños", 12, 76, 10.65, 17.04, 20.36, 25.00, 31.47,
    "PACER", "Número de vueltas", "Niñas", 8, 84, 7.00, 9.00, 15.00, 20.00, 43.70,
    "PACER", "Número de vueltas", "Niñas", 9, 84, 7.00, 11.00, 17.00, 28.50, 46.85,
    "PACER", "Número de vueltas", "Niñas", 10, 84, 8.00, 11.00, 16.00, 26.00, 40.00,
    "PACER", "Número de vueltas", "Niñas", 11, 85, 10.00, 15.00, 20.00, 29.00, 41.60,
    "PACER", "Número de vueltas", "Niñas", 12, 88, 8.35, 13.00, 18.00, 27.00, 67.85,
    "PACER", "Número de vueltas", "Niños", 8, 84, 7.00, 11.00, 19.00, 24.00, 47.80,
    "PACER", "Número de vueltas", "Niños", 9, 86, 8.00, 13.00, 17.00, 29.25, 56.50,
    "PACER", "Número de vueltas", "Niños", 10, 87, 7.30, 15.00, 21.00, 31.00, 48.70,
    "PACER", "Número de vueltas", "Niños", 11, 85, 6.40, 18.00, 24.00, 35.00, 74.60,
    "PACER", "Número de vueltas", "Niños", 12, 76, 10.75, 22.50, 30.00, 50.00, 64.00,
    "Pasos promedio diarios", "Pasos/día", "Niñas", 8, 84, 3641.60, 5433.00, 6633.00, 9971.50, 14479.95,
    "Pasos promedio diarios", "Pasos/día", "Niñas", 9, 84, 5194.65, 6227.75, 8374.50, 10640.00, 12545.15,
    "Pasos promedio diarios", "Pasos/día", "Niñas", 10, 83, 4415.60, 6337.50, 7480.00, 10027.00, 12952.70,
    "Pasos promedio diarios", "Pasos/día", "Niñas", 11, 85, 4136.40, 6501.00, 7946.00, 11298.00, 14255.60,
    "Pasos promedio diarios", "Pasos/día", "Niñas", 12, 88, 4566.75, 6381.75, 8520.00, 11800.75, 15069.35,
    "Pasos promedio diarios", "Pasos/día", "Niños", 8, 83, 4965.70, 7139.00, 9618.00, 11966.50, 15699.20,
    "Pasos promedio diarios", "Pasos/día", "Niños", 9, 84, 4396.70, 7544.25, 10178.00, 12388.00, 15168.20,
    "Pasos promedio diarios", "Pasos/día", "Niños", 10, 86, 4396.50, 7200.00, 10880.00, 13383.75, 16854.00,
    "Pasos promedio diarios", "Pasos/día", "Niños", 11, 84, 4803.55, 8004.25, 9998.00, 12884.25, 16414.80,
    "Pasos promedio diarios", "Pasos/día", "Niños", 12, 74, 4230.95, 7892.25, 10319.50, 12991.25, 16316.65,
    "Plancha", "Segundos", "Niñas", 8, 84, 15.77, 29.56, 44.50, 67.72, 221.00,
    "Plancha", "Segundos", "Niñas", 9, 84, 23.85, 33.97, 44.50, 58.00, 105.95,
    "Plancha", "Segundos", "Niñas", 10, 84, 23.24, 38.97, 52.00, 68.97, 91.70,
    "Plancha", "Segundos", "Niñas", 11, 85, 19.20, 41.16, 53.00, 73.90, 147.00,
    "Plancha", "Segundos", "Niñas", 12, 88, 20.35, 36.75, 49.59, 69.93, 106.94,
    "Plancha", "Segundos", "Niños", 8, 84, 23.15, 41.31, 60.00, 88.52, 174.28,
    "Plancha", "Segundos", "Niños", 9, 86, 23.24, 42.00, 59.00, 76.17, 140.75,
    "Plancha", "Segundos", "Niños", 10, 87, 27.69, 47.00, 60.00, 84.94, 177.90,
    "Plancha", "Segundos", "Niños", 11, 85, 18.23, 39.00, 60.00, 92.22, 153.20,
    "Plancha", "Segundos", "Niños", 12, 76, 16.51, 47.00, 63.05, 85.88, 130.06
  )
}

knitr::kable(
  componentes,
  caption = "Percentiles empíricos principales de los componentes crudos del CAPL-2.",
  digits = 2
) %>%
  kableExtra::kable_styling(full_width = FALSE)

Percentiles empíricos principales de los componentes crudos del CAPL-2.
componente	variable	unidad	sexo	edad	n	P5	P25	P50	P75	P95
CAMSA	camsa_time_best	Segundos	Niñas	8	84	20.00	23.15	25.56	30.09	36.34
CAMSA	camsa_time_best	Segundos	Niñas	9	84	18.00	21.00	24.00	28.00	32.32
CAMSA	camsa_time_best	Segundos	Niñas	10	84	18.00	22.02	24.87	28.79	33.03
CAMSA	camsa_time_best	Segundos	Niñas	11	85	17.25	20.00	22.00	24.50	29.84
CAMSA	camsa_time_best	Segundos	Niñas	12	88	13.56	20.00	21.25	24.27	30.96
CAMSA	camsa_time_best	Segundos	Niños	8	84	15.74	18.08	21.80	27.03	30.37
CAMSA	camsa_time_best	Segundos	Niños	9	86	12.82	18.00	21.23	25.76	34.30
CAMSA	camsa_time_best	Segundos	Niños	10	87	11.96	17.50	21.00	26.09	32.00
CAMSA	camsa_time_best	Segundos	Niños	11	85	11.62	18.00	21.00	24.00	28.14
CAMSA	camsa_time_best	Segundos	Niños	12	76	10.65	17.04	20.36	25.00	31.47
PACER	pacer_laps	Número de vueltas	Niñas	8	84	7.00	9.00	15.00	20.00	43.70
PACER	pacer_laps	Número de vueltas	Niñas	9	84	7.00	11.00	17.00	28.50	46.85
PACER	pacer_laps	Número de vueltas	Niñas	10	84	8.00	11.00	16.00	26.00	40.00
PACER	pacer_laps	Número de vueltas	Niñas	11	85	10.00	15.00	20.00	29.00	41.60
PACER	pacer_laps	Número de vueltas	Niñas	12	88	8.35	13.00	18.00	27.00	67.85
PACER	pacer_laps	Número de vueltas	Niños	8	84	7.00	11.00	19.00	24.00	47.80
PACER	pacer_laps	Número de vueltas	Niños	9	86	8.00	13.00	17.00	29.25	56.50
PACER	pacer_laps	Número de vueltas	Niños	10	87	7.30	15.00	21.00	31.00	48.70
PACER	pacer_laps	Número de vueltas	Niños	11	85	6.40	18.00	24.00	35.00	74.60
PACER	pacer_laps	Número de vueltas	Niños	12	76	10.75	22.50	30.00	50.00	64.00
Pasos promedio diarios	step_average	Pasos/día	Niñas	8	84	3641.60	5433.00	6633.00	9971.50	14479.95
Pasos promedio diarios	step_average	Pasos/día	Niñas	9	84	5194.65	6227.75	8374.50	10640.00	12545.15
Pasos promedio diarios	step_average	Pasos/día	Niñas	10	83	4415.60	6337.50	7480.00	10027.00	12952.70
Pasos promedio diarios	step_average	Pasos/día	Niñas	11	85	4136.40	6501.00	7946.00	11298.00	14255.60
Pasos promedio diarios	step_average	Pasos/día	Niñas	12	88	4566.75	6381.75	8520.00	11800.75	15069.35
Pasos promedio diarios	step_average	Pasos/día	Niños	8	83	4965.70	7139.00	9618.00	11966.50	15699.20
Pasos promedio diarios	step_average	Pasos/día	Niños	9	84	4396.70	7544.25	10178.00	12388.00	15168.20
Pasos promedio diarios	step_average	Pasos/día	Niños	10	86	4396.50	7200.00	10880.00	13383.75	16854.00
Pasos promedio diarios	step_average	Pasos/día	Niños	11	84	4803.55	8004.25	9998.00	12884.25	16414.80
Pasos promedio diarios	step_average	Pasos/día	Niños	12	74	4230.95	7892.25	10319.50	12991.25	16316.65
Plancha	plank_time	Segundos	Niñas	8	84	15.77	29.56	44.50	67.72	221.00
Plancha	plank_time	Segundos	Niñas	9	84	23.85	33.97	44.50	58.00	105.95
Plancha	plank_time	Segundos	Niñas	10	84	23.24	38.97	52.00	68.97	91.70
Plancha	plank_time	Segundos	Niñas	11	85	19.20	41.16	53.00	73.90	147.00
Plancha	plank_time	Segundos	Niñas	12	88	20.35	36.75	49.59	69.93	106.94
Plancha	plank_time	Segundos	Niños	8	84	23.15	41.31	60.00	88.52	174.28
Plancha	plank_time	Segundos	Niños	9	86	23.24	42.00	59.00	76.17	140.75
Plancha	plank_time	Segundos	Niños	10	87	27.69	47.00	60.00	84.94	177.90
Plancha	plank_time	Segundos	Niños	11	85	18.23	39.00	60.00	92.22	153.20
Plancha	plank_time	Segundos	Niños	12	76	16.51	47.00	63.05	85.88	130.06

# Estandarización flexible de nombres de columnas.
# Esto evita errores cuando las hojas de Excel importan nombres como edad/sexo/componente
# en minúsculas o con pequeñas variaciones.

componentes_fig_base <- componentes %>%
  janitor::clean_names()

# Verificación mínima de columnas requeridas
columnas_requeridas_componentes <- c(
  "componente", "sexo", "edad", "p5", "p25", "p50", "p75", "p95"
)

faltantes_componentes <- setdiff(
  columnas_requeridas_componentes,
  names(componentes_fig_base)
)

if(length(faltantes_componentes) > 0){
  stop(
    paste(
      "Faltan columnas requeridas en la tabla de componentes:",
      paste(faltantes_componentes, collapse = ", ")
    )
  )
}

componentes_fig <- componentes_fig_base %>%
  select(
    componente,
    sexo,
    edad,
    p5,
    p25,
    p50,
    p75,
    p95
  ) %>%
  rename(
    Componente = componente,
    Sexo = sexo,
    Edad = edad,
    P5 = p5,
    P25 = p25,
    P50 = p50,
    P75 = p75,
    P95 = p95
  ) %>%
  pivot_longer(
    cols = c(P5, P25, P50, P75, P95),
    names_to = "Percentil",
    values_to = "Valor"
  ) %>%
  mutate(
    Percentil = factor(Percentil, levels = c("P5", "P25", "P50", "P75", "P95")),
    Edad = as.numeric(Edad)
  )

ggplot(componentes_fig, aes(x = Edad, y = Valor, group = Percentil, linetype = Percentil)) +
  geom_line(linewidth = 0.8) +
  geom_point(size = 1.8) +
  facet_grid(Componente ~ Sexo, scales = "free_y") +
  labs(
    x = "Edad (años)",
    y = "Valor observado",
    linetype = "Percentil"
  ) +
  theme_minimal(base_size = 12) +
  theme(
    panel.grid.minor = element_blank(),
    strip.text = element_text(face = "bold")
  )

Percentiles empíricos principales de componentes crudos del CAPL-2 por sexo y edad.

11 Interpretación de calidad

Los resultados permiten verificar que la base utilizada para la construcción de valores de referencia tiene una distribución equilibrada por subregión, sexo y edad. La completitud de información fue alta para todos los dominios del CAPL-2, con porcentajes de casos válidos superiores al 96%.

La comparación de familias GAMLSS permitió seleccionar modelos específicos por dominio y sexo, lo que evita imponer una misma distribución para todos los puntajes. La validación posterior confirmó la coherencia de las curvas percentílicas principales, sin cruces entre percentiles y con valores ajustados a los límites teóricos del instrumento.

El análisis de equivalencia con categorías oficiales permite complementar la interpretación del CAPL-2, al ubicar los puntos de corte originales dentro de la distribución normativa colombiana. Por último, los percentiles empíricos de componentes crudos ofrecen una descripción adicional del comportamiento de pruebas específicas, sin sustituir los baremos principales estimados mediante GAMLSS.

12 Información de sesión

sessionInfo()

## R version 4.5.1 (2025-06-13 ucrt)
## Platform: x86_64-w64-mingw32/x64
## Running under: Windows 11 x64 (build 26200)
## 
## Matrix products: default
##   LAPACK version 3.12.1
## 
## locale:
## [1] LC_COLLATE=Spanish_Colombia.utf8  LC_CTYPE=Spanish_Colombia.utf8   
## [3] LC_MONETARY=Spanish_Colombia.utf8 LC_NUMERIC=C                     
## [5] LC_TIME=Spanish_Colombia.utf8    
## 
## time zone: America/Bogota
## tzcode source: internal
## 
## attached base packages:
## [1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base     
## 
## other attached packages:
##  [1] janitor_2.2.1    purrr_1.1.0      tibble_3.3.0     stringr_1.5.1   
##  [5] kableExtra_1.4.0 knitr_1.50       ggplot2_4.0.1    readxl_1.4.5    
##  [9] tidyr_1.3.1      dplyr_1.2.0     
## 
## loaded via a namespace (and not attached):
##  [1] gtable_0.3.6       jsonlite_2.0.0     compiler_4.5.1     tidyselect_1.2.1  
##  [5] xml2_1.3.8         snakecase_0.11.1   jquerylib_0.1.4    textshaping_1.0.1 
##  [9] systemfonts_1.3.1  scales_1.4.0       yaml_2.3.10        fastmap_1.2.0     
## [13] R6_2.6.1           labeling_0.4.3     generics_0.1.4     lubridate_1.9.4   
## [17] svglite_2.2.2      bslib_0.9.0        pillar_1.11.0      RColorBrewer_1.1-3
## [21] rlang_1.2.0        stringi_1.8.7      cachem_1.1.0       xfun_0.55         
## [25] sass_0.4.10        S7_0.2.1           timechange_0.3.0   viridisLite_0.4.2 
## [29] cli_3.6.6          withr_3.0.2        magrittr_2.0.3     digest_0.6.37     
## [33] grid_4.5.1         rstudioapi_0.17.1  lifecycle_1.0.5    vctrs_0.7.1       
## [37] evaluate_1.0.4     glue_1.8.0         farver_2.1.2       cellranger_1.1.0  
## [41] rmarkdown_2.29     tools_4.5.1        pkgconfig_2.0.3    htmltools_0.5.8.1

Evidencia de calidad del análisis: valores de referencia del CAPL-2 versión Colombia

Brayan Esneider Patiño Palma

30/06/2026