Análisis multivariado

1. Alumno: Cruz Mamani Nataly Mariel
Docente: Mgr. José Ramiro Zapata
Tema: Análisis Multivariado
Materia: Investigaciónde mercadosII
“LIBEREMOS BOLIVIA”
ANÁLISIS MULTIVARIADO
“El secreto del éxitodesde una perspectivaempresarial es teneruna incansable,eterna e inextinguible
sedde informacióny conocimiento.”
Autor: Paul Tudor Jones,empresario.
1. INTRODUCCIÓN
1.1. Que es el análisismultivariado
El análisismultivariante oanálisismultivariado esunmétodo estadísticoutilizadoparadeterminarla
contribuciónde variosfactoresenunsimple eventooresultado.
En la evaluaciónyrecopilaciónde datosestadísticosse utilizanmétodosde análisismultivariantes para
aclarar y explicarlasrelacionesentrelasdiferentesvariablesque puedenestarasociadasconestos
datos.
El análisismultivariante siempre se utilizacuandohay más de tres variablesinvolucradas yel contextode
su contenidonoestáclaro.El objetivoesdetectarunaestructuraporun lado,yverificarlosdatosde las
estructuraspor otro.
En el contextode lausabilidadde unaweb,se puedenutilizarmétodosde análisismultivariante para
aumentarsistemáticamentelausabilidad.Mientrasque las pruebasA/Bsiempre aíslansólounapágina
web,losmétodosmultivariantesmuestranlasrelacionese interaccionesde varioselementos dentrode
una páginaweb. La expresividaddepende de qué ycuántoselementosde lawebse utilicen.Todoslos
elementosde lawebque permitenal usuariointeractuarconel sitioweba travésde la interfazde
usuariose considerangeneralmente variables.Estoincluye,enparticular,losque tienenun impactoen
el tipode conversión.
Originalmente,enlasestadísticasse utilizabanmétodosde pruebayanálisismultivariante paradescubrir
lasrelacionescausales.Dadoque loscálculosmanualessonmuycomplejos,losmétodossóloson
practicablesenotroscamposde aplicaciónconel desarrollodel hardware ysoftware correspondiente.
Hoy endía se utilizanmétodosde análisismultivarianteenáreasmuydiferentes:
Lingüística,CienciasNaturalesyHumanidades.
Economía, segurosyserviciosfinancieros.
Minería de datos, bigdata y basesde datosrelacionales.
Hoy endía, losanálisismultivariantesse suelenllevaracabo mediante el usode software conel finde
hacer frente alas enormescantidadesde datosycontrolarlas variablesmodificadasenaplicaciones
prácticas comolas pruebasde usabilidad.Sinembargo,laspruebasmultivariante tambiénpueden
contribuirsignificativamente amejorarlafacilidadde usoamenorescala.

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1.2. Importancia para la usabilidad
Comométodocuantitativo,el análisismultivarianteesunode los métodosmásefectivosparaprobarla
usabilidad. Al mismotiempo,esmuycomplejoyavecescostoso.Se puede utilizarsoftware paraayudar,
perolas pruebascomotalessonconsiderablemente máscomplejasque laspruebasA/Bentérminosde
diseñode estudios.Laventajadecisivaradicaenel númerode variablesque puedenconsiderarse ysu
ponderacióncomomedidade laimportanciade determinadasvariables.
Inclusocuatro versionesdiferentesde los titularesde unartículopuedendarlugara tasasde clics
completamentediferentes.Lomismose aplicaal diseñode losbotonesoal color de fondodel
formulariode pedido.Encasosindividuales,porlotanto,vale lapenaconsiderardesde unaperspectiva
multivariantetambiéndesde el puntode vistafinanciero,especialmenteparalaswebscon orientación
comercial,comolastiendasonline olossitiosweb,que debenamortizarse atravésde la publicidad
2. DESAROLLO
2.1. Importancia para la usabilidadPara qué sirve el análisismultivariado
1. Representardatosde formainteligible.
2. Esclarecerla distribuciónreal de “variasvariables”.
3. Desarrollarunmodelode predicciónbasadoenmúltiplesvariables.
4. Hallar lasrelacionesde causa-efectoentre variables.
2.2. Objetivodel análisismultivariado
Puedensintetizarseendosprincipalmente:
1. Proporcionarmétodoscuyafinalidadesel estudiode conjuntode datosmultivariantes,que el análisis
estadísticouníy bidimensional sonincapacesde conseguir.
2. Ayudaral analistao investigadoratomar decisionesóptimasenel contextoenel que se encuentre,
teniendoencuentalainformacióndisponible porel conjuntode datosanalizado.
2.3. Tipos de técnicas multivalentes
MÉTODOS DE DEPENDENCIA
Éstos suponenque lasvariablesanalizadasestándivididasendosgrupos:lasvariablesdependientesylas
variablesindependientes.
El objetivode losmétodosde dependenciaconsiste endeterminarsi el conjuntode variables
independientesafectaal conjuntode variablesdependientesyde qué forma.
Dependenciamétrica.
1. Análisisde Regresión.

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Es la técnicaadecuadasi en el análisishayunao variasvariablesdependientes métricascuyovalor
depende de unaovariasvariablesindependientesmétricas.Porejemplo,intentarpredecirel gastoanual
encine de unapersonaa partir de su nivel de ingresos,niveleducativo,sexoyedad.
2. Análisisde Supervivencia.
Es similaral análisisde regresiónperoconladiferenciade que lavariable independiente esel tiempode
supervivenciade unindividuouobjeto.Porejemplo,intentarpredecirel tiempode permanenciaenel
desempleode unindividuoapartirde su nivel de estudiosyde su edad.
3. Análisisde lavarianza.
Se utilizanensituacionesenlasque lamuestratotal estádivididaenvariosgruposbasadosenunao
variasvariablesindependientesnométricasylasvariablesdependientesanalizadassonmétricas.Su
objetivoesaveriguarsi haydiferenciassignificativasentre dichosgruposencuantoa lasvariables
dependientesse refiere.Porejemplo,¿haydiferenciasenel nivel de colesterolporsexos?¿Afecta,
también,el tipode ocupación?
4. CorrelaciónCanónica.
Su objetivoesrelacionarsimultáneamente variasvariablesmétricasdependientese independientes
calculandocombinacioneslinealesde cada conjuntode variablesque maximicenlacorrelaciónexistente
entre losdosconjuntosde variables.Porejemplo,analizarcómoestárelacionadoel tiempodedicadoal
trabajoy al ociode unapersonacon su nivel de ingresos,suedadysunivel de educación.
Dependencianométrica.
1. AnálisisDiscriminante.
Esta técnicaproporcionareglasde clasificaciónóptimasde nuevasobservacionesde lasque se
desconoce sugrupode procedenciabasándose enlainformaciónproporcionadaporlosvaloresque en
ellatomanlasvariablesindependientes.Porejemplo,determinarlosratiosfinancierosque mejor
permitendiscriminarentre empresasrentablesypocorentables.El objetivodel análisisdiscriminantees,
por tanto,identificarcuálessonlascaracterísticasdistintivasde losindividuosencadagrupoy,
posteriormente,poderutilizarlasparaestimarel grupoal que pertenecenotrosindividuosde losque se
conocendichascaracterísticas,perono su grupode pertenencia.
Este métodode análisispermite,enprimerlugar,determinarcuálessonlasvariables(de entre unaserie
de variablesseleccionadaspreviamente por el investigador) que mejorexplicanlapertenenciade un
individuoaundeterminadogrupo.Ensegundolugar,tambiénpermite determinarel grupoal que
perteneceráunindividuopendiente de clasificaciónsobre labase de lasrespuestasde dichoindividuoa
lasvariablesque másexplicanlapertenenciaacada grupo.Es una técnicamuypotente puestoque
permite considerarmuchasvariablesde formasimultánea.
2. Modelosde regresiónlogística.

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Son modelosde regresiónenlosque lavariable dependiente es nométrica.Se utilizancomo una
alternativaal análisisdiscriminante cuandonohaynormalidad.
3. AnálisisConjoint.
Es una técnicaque analizael efectode variablesindependientesnométricassobre variablesmétricaso
no métricas.La diferenciaconel análisisde laVarianzaradicaendos hechos:lasvariablesdependientes
puedenserno métricasy losvaloresde lasvariablesindependientesnométricassonfijadasporel
analista.Enotras disciplinasse conoce conel nombre de Diseñode Experimentos.Porejemplo,una
empresaquiere diseñarunnuevoproductoypara ellonecesitaespecificarlaformadel envase,su
precio,el contenidoporenvase ysucomposiciónquímica.Presentadiversascomposicionesde estos
cuatro factores.100 clientesproporcionanunrankingde lascombinacionesque se le presentan.Se
quiere determinarlosvaloresóptimosde estos4factores.
MÉTODOS DE INTERDEPENDENCIA
Estos métodosnodistinguenentre variablesdependientese independientesysuobjetivoconsisteen
identificarqué variablesestánrelacionadas,cómoloestánypor qué.
Dependenciamétrica.
1. AnálisisFactorial y Análisisde ComponentesPrincipales.
Se utilizaparaanalizarinterrelacionesentreunnúmeroelevadode variablesmétricasexplicandodichas
interrelacionesentérminosde unnúmeromenorde variablesdenominadasfactores(si son
inobservables) ocomponentesprincipales(si sonobservables).
Así, porejemplo,si unanalistafinancieroquiere determinarcuál esel estadode saludfinancierode una
empresaa partirdel conocimientode unnúmerode ratiosfinancieros,construyendovariosíndices
numéricosque definansusituación,el problemase resolveríamediante unAnálisisde Componentes
Principales.Si unpsicólogoquieredeterminarlosfactoresque caracterizanlainteligenciade un
individuoapartirde susrespuestasaun testde inteligencia,utilizaríapararesolvereste problemaun
AnálisisFactorial.
2. Escalado Multidimensional (MDS).
Esta técnicaha sidouna de las utilizadasparalarealizaciónde este proyectoyaquísólose menciona
brevemente.Se haráundesarrollomásexhaustivoenunapartadoposterior.Suobjetivoestransformar
juiciosde semejanzaopreferenciaendistanciasrepresentadasenunespaciomultidimensional.Como
consecuenciase construye unmapaenel que se dibujanlasposicionesde losobjetoscomparadosde
formaque aquéllospercibidoscomosimilaresestáncercanosunosde otrosyalejadosde objetos
percibidoscomodistintos.Porejemplo,analizar,enel mercadode refrescos,laspercepcionesque un
grupode consumidorestiene acercade unalistade refrescosymarcas con el finde estudiarqué
factoressubjetivosutilizaunconsumidoralahora de clasificardichosproductos.
3. AnálisisCluster.

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Al igual que ocurría conel escalamientomultidimensional,el análisisclustereslasegundatécnica
empleadaenel proyecto.Suobjetivoesclasificarunamuestrade entidades(individuosovariables) en
un númeropequeñode gruposde formaque las observacionespertenecientesaun gruposeanmuy
similaresentre síymuydistintasdel resto.A diferenciadel AnálisisDiscriminantese desconoce el
númeroy lacomposiciónde dichosgrupos.Precisamente,eslautilizaciónde escalamiento
multidimensional,asícomodel análisiscluster,loque permite darrespuestaaesasdosincógnitas. Por
ejemplo, clasificargruposde alimentos(pescados,carnes,vegetalesyleche) enfunciónde susvalores
nutritivos.
Dependencianométrica.
1. Análisisde Correspondencias.
Se aplicaa tablasde contingenciamultidimensionalesypersigueunobjetivosimilaral de lasescalas
multidimensionalesperorepresentandosimultáneamentelasfilasycolumnasde lastablasde
contingencia.Porejemplo,analizarel paroenAragónteniendoencuentalaprovincia,sexo,edadynivel
de estudiosdel parado.
2. Modeloslog-lineales.
Se aplicana tablas de contingenciamultidimensional ymodelizan relacionesde dependencia
multidimensional de lasvariablesobservadasque buscanexplicarlas frecuenciasobservadas
MODELOS ESTRUCTURALES
Suponenque lasvariablesestándivididasendosgrupos:el de lasvariablesdependientesyel de las
independientes.
El objetivode estosmétodosesanalizar,nosólocómolasvariablesindependientesafectan alas
variablesdependientes,sinotambiéncómoestánrelacionadaslasvariablesde losdosgruposentre sí.
En el siguiente esquemase resumenlasdistintastécnicas.
2.4. Etapas de un análisis multivariante
Las etapasnecesariaspararealizarunanálisismultivariante puedensintetizarse en6:
1. Objetivosdel análisis.
Se define el problemaespecificandolosobjetivosylastécnicasmultivariantesque se vana utilizar.
El investigadordebe establecerel problemaentérminosconceptualesdefiniendolosconceptosylas
relacionesfundamentalesque se vana investigar.Se debenestablecersi dichasrelacionesvanaser
relacionesde dependenciaode interdependencia.Contodoestose determinanlasvariables aobservar.
2. Diseñodel análisis.

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Se determinael tamañomuestral,lasecuacionesaestimar(si procede),lasdistanciasacalcular(si
procede) ylastécnicasde estimaciónaemplear.Unavezdeterminadotodoestose procedenaobservar
losdatos.
3. Hipótesisdel análisis.
Se evalúanlashipótesissubyacentesalatécnicamultivariante.Dichashipótesispuedenserde
normalidad,linealidad,independencia,homocedasticidad,etc.Tambiénse debe decidirqué hacercon
losdatos perdidos(missing).
4. Realizacióndel análisis.
Se estimael modeloyse evalúael ajuste alosdatos.En este pasopuedenaparecerobservaciones
atípicas (outliers) oinfluyentes,cuyainfluenciasobre lasestimacionesylabondadde ajuste se debe
analizar.
5. Interpretaciónde los resultados.
Dichasinterpretacionespuedenllevarare-especificacionesadicionalesde lasvariablesodel modelocon
locual se puede volverde nuevoalospasos3) y 4).
6. Validacióndel análisis.
Consiste enestablecerlavalidezde los resultadosobtenidosanalizandosi losresultadosobtenidoscon
la muestrase generalizanalapoblaciónde laque procede.Paraellose puede dividirlamuestraen
variaspartesen lasque el modelose vuelve aestimaryse comparanlos resultados.Otras técnicasque
se puedenutilizaraquísonlastécnicasde remuestreo(jacknife ybootstrap).
3. CONCLUSIÓN
Comoconclusiónllegamosaque el análisismultivariadoes unconjuntode métodosestadísticosy
matemáticos,destinadosadescribire interpretarlosdatosque provienende múltiplesvariables,que
puedensercuantitativas,cualitativasomezcladas. Surazónde ser radicaen unmejorentendimientodel
fenómenoobjetode estudioobteniendoinformaciónque losmétodosestadísticosunivariantesy
bivariantessonincapacesde conseguir
Por otro datose sabe que hoy en día, losanálisismultivariantesse suelenllevaracabo mediante el uso
de software conel finde hacerfrente a lasenormescantidadesde datosycontrolarlas variables
modificadasenaplicacionesprácticascomolaspruebasde usabilidad.Sinembargo,laspruebas
multivariantetambiénpuedencontribuirsignificativamente a mejorarlafacilidadde uso a menorescala.
4. REFERENCIAS
1.1 Links de la introducción
https://es.m.wikipedia.org/wiki/An%C3%A1lisis_multivariante

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Tema: Análisis Multivariado
Materia: Investigaciónde mercadosII
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https://glosariomarketing.com/glosario/analisis-multivariante/amp/
1.2 Links de la parte del desarrollo
http://www.academia.cat/files/425-3397-DOCUMENT/Sancho-9-14Maig12.pdf
https://es.m.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADstica_multivariante
https://www.abc.com.py/articulos/que-es-el-analisis-multivariante-705106.html
http://ciberconta.unizar.es/LECCION/anamul/100.HTM
1.3 Links de vídeos
https://youtu.be/6xNe1uklDHM
https://youtu.be/_3YKNZW2HNc