El Análisis multivariado se refiere a todos los métodos estadísticos que analizan medidas múltiples de cada individuo u objeto sometido a investigación.

1. Auca Viracochea Franz Wilson
Docente:Mgr. José RamiroZapata Barrientos
Materia: Investigación de Mercados II
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“LIBEREMOS BOLIVIA”
3.ANALISIS MULTIVARIADO
“No hay enseñanza sin investigación, ni investigación sin enseñanza”
Paulo Freire
INTRODUCCION
Se refiere atodoslosmétodosestadísticosque analizan simultáneamentemedidasmúltiplesde
cada individuouobjetosometidoainvestigación.Cualquieranálisissimultáneode másde dos
variablespuede serconsideradoaproximadamente comounanálisismultivariante. Ensentido
estricto,muchastécnicasmultivariantessonextensionesdelanálisisunivariante(análisisde
distribucionesde unasolavariable) ydel análisisbivariante(clasificacionescruzadas,correlación,
análisisde lavarianzay regresionessimplesutilizadasparaanalizardosvariables).1
Es un métodoestadísticoutilizadoparadeterminarlacontribuciónde variosfactores enunsimple
eventooresultado.2
DESARROLLO
En la evaluaciónyrecopilaciónde datosestadísticosse utilizanmétodosde análisismultivariantes
para aclarar y explicarlasrelacionesentrelasdiferentesvariablesque puedenestarasociadascon
estosdatos.
El análisismultivariante siempre se utilizacuandohaymás de tresvariablesinvolucradasyel
contextode sucontenidonoestáclaro. El objetivoesdetectaruna estructura, porun lado,y
verificarlosdatosde lasestructuraspor otro.
En el contextode lausabilidadde unaweb,se puedenutilizarmétodosde análisismultivariante
para aumentarsistemáticamente lausabilidad.Mientrasque laspruebasA/Bsiempre aíslansólo
una páginaweb,losmétodosmultivariantesmuestranlasrelacionese interaccionesde varios
elementosdentrode unapáginaweb.Laexpresividaddependede qué ycuántoselementosde la
webse utilicen.Todosloselementosde lawebque permitenal usuariointeractuarconel sitio
weba travésde lainterfazde usuariose considerangeneralmente variables.Estoincluye,en
particular,losque tienenunimpactoenel tipode conversión.3

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Tiposde métodosde análisismultivariante
 Análisisfactorial: Reduce laestructuraa datos relevantesyvariablesindividuales.Los
estudiosfactorialesse centranendiferentesvariables,porloque se subdividenenanálisis
de componentesprincipalesyanálisisde correspondencia.
 Análisisde clúster: Las observacionesse asignangráficamenteagruposde variables
individualesyse clasificansobre labase de ellas.Losresultadosson clústerysegmentos,
como el númerode compradoresde unproductoen particular,que tienenentre35 y 47
años ytienen unaltonivel de ingresos.
 Análisisde regresión:Investigalainfluenciade dostiposde variablesunasobre laotra. Se
hablade variablesdependientesynodependientes.Lasprimerassonlasllamadas
variablesexplicadas,mientrasque lassegundasson variablesexplicativas.El primero
describe el estadoreal sobre labase de losdatos,el segundoexplicaestosdatospor
mediode relacionesde dependenciaentre lasdosvariables.
 Análisisde desviaciones:Determinalainfluenciade variasvariablesode variables
individualesengruposcalculandopromediosestadísticos.Aquíse puedencomparar
variablesdentrode un grupo, así como diferentesgrupos,dependiendode dónde se
debensuponerlasdesviaciones
 Análisisdiscriminante:Se utilizaenel contexto del análisisde desviacionespara
diferenciarentre gruposque se puedendescribirconcaracterísticassimilaresoidénticas.3
Las Técnicasmultivariantesse utilizanparaestudiarel conjuntode datosde consumidoresy
estudiosde mercado,control de calidadyaseguramientode lacalidad,optimizaciónde procesosy
control de procesos,lainvestigaciónyel desarrollo. Estastécnicassonespecialmenteimportantes
enla investigaciónde lascienciassociales,porqueloscientíficossocialesengeneral,puedenusar
losexperimentosde laboratorioaleatorios,talescomolosque se utilizanenlamedicinaylas
cienciasnaturales.Aquítécnicasmultivariantespuedenestimarestadísticamente larelaciónentre
lasdistintasvariables,ycorrelacionarlaimportanciade cadauno de ellosesel resultadofinal ysi
hay dependenciasentreellos.
Ventajas
Permitenalosinvestigadoresobservanlasrelacionesentrelasvariablesde unamanerageneral y
cuantificarlasrelacionesentre lasvariables.Se puede comprobar laasociaciónentre lasvariables
mediante tabulacionescruzadas,correlaciónparcial yregresionesmúltiples,e introducirotras
variablesparadeterminarlosvínculosentre lasvariablesindependientesydependientesopara
especificarlascondicionesen lasque laasociaciónllevaacabo. Esto da unaspectomucho más
rico y realistaauna solavariable yproporcionaunapoderosapruebade significaciónconrespecto
a las técnicasunivariantes.4

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Estas sonalgunasde lasventajasde lostestmultivariante:
 Evitantenerque realizarmuchostestA/Bconsecutivos.Estote ahorrará
muchísimotiempoyaque lostestmultivariante sonesencialmenteunaserie de
testA/B realizadosde formasimultáneaenlamismapáginaweb.
 Determinanlacontribuciónde cada variable al resultadodel test.
 Midenla interacciónentre varioselementossupuestamente independientescomo
el títulode lapáginay una imagen.5
Desventajas
Técnicasmultivariantessoncomplejose implicanlasmatemáticasde altonivel que requierende
un programaestadísticopara analizarlosdatos.Estos programasestadísticossongeneralmente
caros.
Los resultadosdel análisismultivariadonosiempresonfácilesde interpretar,ytiendenabasarse
enhipótesisque puedenserdifícilesde evaluar. Paralastécnicasmultivariantesparadar
resultadossignificativos,necesitanunaampliamuestrade datos,de locontrariolosresultadosno
tienensentidodebidoaerroresenaltonivel. Loserroresestándardeterminanel gradode
confianzaque puede estarenlosresultados,yustedpuedetenermásconfianzaenlosresultados
de una muestragrande de uno pequeño.Realizaciónde programasde estadísticaesbastante
simple,perorequiere unestadísticoparadar sentidoala salida.
 La primeradesventajatieneque verconel volumende usuariosque esnecesariopara
obtenerresultadosfiables.Al multiplicarel númerode variablesyposibilidadesque se
prueban,rápidamenteobtienesungrannúmerode combinacionesy,portanto,el tráfico
de tu sitiowebdebe repartirse entre todaslasvariacionesque quieresprobar.Enlavida
real,estosignificaque,cuantasmásvariablesyvariacionespruebes,mástráfico
necesitaráspararealizarel testy mástardarás en obtenerresultadossi cuentasconpoco
tráfico. Esto esinclusomásevidente si realizastestmultivariante enpáginasconpoco
tráficoya de por sí, como son algunaspáginasdel embudode conversión.
 El segundoaspectonegativotiene que verconlarazón porla que algunaspersonas
escogeneste tipode testenlugarde otros. En algunoscasos,se debe simplemente auna
faltade ideas.Algunosusuariosnosabenqué testearypiensanque al testearmuchos
elementosal mismotiempoencontraránalgoque funcione.
 La terceradesventajade se debe asucomplejidad.RealizaruntestA/Bes muchomás fácil
que realizaruntestmultivariante ysuanálisistambiénesmássencilloyaque notienes
que pensarenpor qué un elementointeractúapositivamente conotro.Seguirunproceso
simple yfácil de ejecutarte permitirárealizarmástesty optimizartuwebcada vezmás y
más rápido.4

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Tiposde test multivariante
Existendostiposgeneralesde testmultivariante:
 Factorial: Este es el tipode testmultivariante másusado.Siguiendoeste método,cada
combinaciónposible de variablesse pruebaenpartesigualesde tráfico.Si,porejemplo,
testeasdosvariacionesde unelementoy3 de otro, cada una de las6 variacionesrecibirá
el 16.66% de tu tráfico.
 Factorial fraccionado: Comoel nombre sugiere,solose testeaunafracciónde lasposibles
combinacionesentutráfico.La tasa de conversiónde lascombinacionesque nose
pruebanse deduce de formaestadísticaenbase a aquellasque síhan sido probadas.Este
métodotiene ladesventajade sermenospreciso,perorequiere menostráficopara
alcanzar unresultado.5
Métodos
En aras a extraerlainformaciónde losdatos,se establece unasecuencialógicade pasosparala
aplicaciónde lastécnicasde análisismultivariado.
1. Recolecciónde datos
En este caso se utilizanlosdatoscorrespondientesalasnotasfinalesde losestudiantesde un
determinadoaño.Comoel principal objetivoescontarconinformaciónsobre losestudiantesque
van a ingresara losproyectosde desarrollode software,se sugiere que lasasignaturas
seleccionadasseanlasque aportenmásala formacióntécnicadel estudiante.
2. Preparaciónde los datos
Para procesarlos datosse debe tenerencuentael tipode datos enque vienenexpresadaslas
variables(lasnotasdel sistemaeducacionalcubanose expresanenunaescalaordinal,sin
intervalode magnituddefinidae igual entre cualquierparde nivelesconsecutivosde lavariable
por tanto,se debentransformaranumérico.
3. Reducción
Permite laexploraciónyreducciónde ladimensiónde losdatos,ayudaa losinvestigadoresaque
adquieranciertapercepciónrespectoaunconjuntode datos,y a encontrarla verdadera.

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3.CONCLUSIONES
Yo concluyoque el análisismultivariado noesunatarea muy fácil comootros creenporque las
investigacionesyaseana losconsumidoresoal mercadoensu totalidadesmuyamplioyextenso
donde si debemosrecabarmuchísimainformación.
Podemosdecirque sontécnicasestadísticasque se encargande estudiarlosdatosde los
consumidorescomodel mercadopotencialsobre el control de sucalidad,analizanestos
resultadosyaseaenindividuosuobjetosbajotodainvestigación.
En un análisismultivariadotodaslasvariablesdebenseraleatoriasy relacionadasde maneraque
el efectoque estosproducennopuedanserinterpretadode maneraindividualsi noal contrario
de manera general.
4.REFERENCIAS
1.http://www.cyta.com.ar/biblioteca/bddoc/bdlibros/guia_multivariante/guia_multivariante.htm
2.https://es.wikipedia.org/wiki/An%C3%A1lisis_multivariante
3.https://es.ryte.com/wiki/An%C3%A1lisis_Multivariante
4.https://www.abtasty.com/es/blog/ventajas-y-desventajas-de-los-test-multivariante/
5.https://www.abtasty.com/es/blog/ventajas-y-desventajas-de-los-test-multivariante/
6.http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1815-59362013000200003
5.VIDEO
https://www.youtube.com/watch?v=dRLj3rCWHjQ

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