1. Carrera: ingenieríacomercial Docente:Mgr. José RamiroZapata Barrientos
Materia: investigaciónde mercadosII Nombre: EdwinAmachuyAvila
Grupo: 09
“LIBEREMOS BOLIVIA “
ANALISIS MULTIVARIADO
EN TRES TIEMPOS SE DIVIDE LA VIDA: EN PRESENTE, PASADO Y FUTURO. DE ÉSTOS, EL PRESENTE ES
BREVÍSIMO; EL FUTURO, DUDOSO; EL PASADO, CIERTO.
-Seneca-
1.- INTRODUCCIÓN
El Análisis Multivariado es el conjunto de métodosestadísticoscuya finalidad es analizar simultáneamente
conjuntosde datosmultivariantesen el sentidode que hay varias variables medidaspara cada individuoú
objeto estudiado. Su razón de ser radica en un mejor entendimiento del fenómeno objeto de estudio
obteniendoinformaciónquelos métodosestadísticos invariantes y bivariantessonincapacesde conseguir.
El análisis multivalente mediante técnicas de proyección sobre variables latentes tiene muchas ventajas
sobre los métodos de regresión tradicionales1
se puede utilizar la información de múltiples variables de entrada, aunque éstas no sean linealmente
independientes
puede trabajar con matrices que contengan más variables que observaciones
puede trabajar con matrices incompletas, siempre que los valores faltantes estén aleatoriamente
distribuidos y no superen un 10%
2.- DESARROLLO
¿QUÉ ES UN ANÁLISIS MULTIVARIADO?
El análisis multivalente o análisis multivariado es un método estadístico utilizado para determinar la
contribución de varios factores en un simple evento o resultado. Los factores de estudio son los llamados
factores de riesgo, variables independientes o variables explicativas2
TIPOS DE MÉTODOS DE ANÁLISIS MULTIVARIADO
Los métodosmultivalentespueden subdividirsesegún diferentes aspectos. En primer lugar, se diferencian
en función de si se debe descubriro verificar una estructuracon ellos. Los métodosde determinaciónde la
estructura incluyen el dominio:3
2. Carrera: ingenieríacomercial Docente:Mgr. José RamiroZapata Barrientos
Materia: investigaciónde mercadosII Nombre: EdwinAmachuyAvila
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Análisis factorial: Reduce la estructura a datos relevantes y variables individuales. Los estudios
factoriales se centranen diferentes variables, porlo que se subdividenenanálisis de componentes
principales y análisis de correspondencia. Por ejemplo: ¿Qué elementos de laweb influyen másen
el comportamiento de compra?3
Análisis de clusters:Lasobservacionesseasignangráficamente a gruposde variables individualesy
se clasifican sobre la base de ellas. Los resultados son clusters y segmentos, como el número de
compradoresde unproductoen particular, que tienen entre 35 y 47 añosy tienen unalto nivel de
ingresos.3
Análisis de regresión:Investigalainfluencia de dostipos de variables unasobre la otra. Se hablade
variables dependientes y no dependientes. Las primeras son las llamadas variables explicadas,
mientras que las segundas son variables explicativas. El primero describe el estado real sobre la
basede los datos, elsegundoexplica estosdatospormedio derelaciones de dependenciaentre las
dos variables. En la práctica, varios cambios de los elementos de la página web corresponden a
variables independientes, mientras que los efectos sobre la tasa de conversión serían la variable
dependiente.4
Análisis de desviaciones: Determina la influencia de varias variables o de variables individuales en
gruposcalculando promediosestadísticos. Aquíse puedencompararvariables dentro de ungrupo
así como diferentes grupos, dependiendo de dónde se deben suponer las desviaciones. Por
ejemplo: ¿Qué grupos hacen clic con más frecuencia en el botón "Comprar ahora" de su cesta de
la compra?4
Análisis discriminante: Se utiliza en el contexto del análisis de desviaciones para diferenciar entre
grupos que se pueden describir con características similares o idénticas. Por ejemplo, ¿en qué
variables difieren los diferentes grupos de compradores?4
IMPORTANCIA DEL ANALISIS MULTIVARIADO
Como método cuantitativo, el análisis multivariante es uno de los métodos más efectivos para probar la
usabilidad. Al mismo tiempo, es muy complejo y a veces costoso. Se puede utilizar software para ayudar,
pero las pruebas como tales son considerablemente más complejas que las pruebas A/B en términos de
diseño de estudios. La ventaja decisiva radica en el número de variables que pueden considerarse y su
ponderación como medida de la importancia de determinadas variables.5
3. Carrera: ingenieríacomercial Docente:Mgr. José RamiroZapata Barrientos
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3.- CONCLUSION
En conclusión podemos decir que el análisis multivariado es el conjunto de métodos estadísticos cuya
finalidad es analizar simultáneamente el conjunto de datos multivariantes en el sentido de que hay varias
variables medidas para cada individuo o objeto estudiado. Su razón de ser radica en un mejor
entendimiento del fenómeno objeto de estudio o teniendo información que los métodos estadísticos
invariantes o bivariantes son incapaces de conseguir
4.-REFERENCIAS
1. https://es.wikipedia.org/wiki/An%C3%A1lisis_multivariante
2. https://es.ryte.com/wiki/An%C3%A1lisis_Multivariante
3. https://www.sac.org.ar/cuestion-de-metodo/que-es-el-analisis-multivariado-parte-1/
4. https://papers.uab.cat/article/view/v37-lozares-lopez
5. http://allman.rhon.itam.mx/~lnieto/index_archivos/Modulo61
5.-VIDEOS
https://www.youtube.com/watch?v=__NwvXa3zjQ
https://www.youtube.com/watch?v=6xNe1uklDHM
