Analisis multivariado

1. “LIBEREMOS BOLIVIA”
GUTIERREZ CONDORIIRISLAURA
Docente:Mgtr. José RamiroZapata Barrientos
Materia: Investigaciónde MercadosII
Grupo: 09
ANÁLISIS MULTIVARIADO
“Cuandomás empeñopongas,máséxitostendrás”
INTRODUCCION
El análisismultivariante noesfácil de definir.Enunsentidoamplio,se refiere atodos los métodos
estadísticos que analizan simultáneamente medidas múltiples de cada individuo u objeto
sometido a investigación. Cualquier análisis simultáneo de más de dos variables puede ser
considerado aproximadamente como un análisis multivariante. En sentido estricto, muchas
técnicasmultivariantessonextensionesdel análisisunivariante (análisis de distribuciones de una
solavariable) ydel análisisbivariante(clasificacionescruzadas,correlación,análisisde lavarianzay
regresionessimplesutilizadasparaanalizardosvariables).Porejemplo,unaregresión simple (con
una variable predictor) se extiendeal casomultivarianteparaincluirvarias variables predictor. De
la mismaforma, lavariable dependiente que se encuentraenel análisisde lavarianza se extiende
para incluir múltiples variables dependientes en el análisis multivariante de la varianza, Como
veremos más adelante, en muchas ocasiones las técnicas multivariantes son un medio de
representar en un análisis simple aquello que requirió varios análisis utilizando técnicas
univariantes. Otras técnicas multivariantes, sin embargo, están diseñadas exclusivamente para
tratar con problemas multivariantes, tales como el análisis factorial que sirve para identificar la
estructura subyacente de un conjunto de variables o el análisis discriminante que sirve para
diferenciar entre grupos basados en un conjunto de variables2
.
El análisismultivariante oanálisismultivariadoesunmétodo estadísticoutilizadoparadeterminar
la contribución de varios factores en un simple evento o resultado1
.
 Los factores de estudio son los llamados factores de riesgo (bioestadística), variables
independientes o variables explicativas.
 El resultado estudiado es el evento, la variable dependiente o la variable respuesta.
DESARROLLO
PARA QUE SE UTILIZA
Técnicasmultivariantesse utilizanparaestudiarel conjuntode datos de consumidores y estudios
de mercado,control de calidadyaseguramientode lacalidad, optimización de procesos y control
de procesos,la investigación y el desarrollo. Estas técnicas son especialmente importantes en la
investigación de las ciencias sociales, porque los científicos sociales en general, pueden usar los
experimentosde laboratorioaleatorios, talescomolosque se utilizan enlamedicina y las ciencias
naturales. Aquí técnicas multivariantes pueden estimar estadísticamente la relación entre las
distintasvariables,ycorrelacionarlaimportanciade cada unode ellosesel resultadofinal y si hay
dependencias entre ellos4
.

2. “LIBEREMOS BOLIVIA”
GUTIERREZ CONDORIIRISLAURA
Docente:Mgtr. José RamiroZapata Barrientos
Materia: Investigaciónde MercadosII
Grupo: 09
OBJETIVOS Proporcionar métodos para estudiar datos multivariantes que el análisis estadístico
uni y bidimensional es incapaz de conseguir.
Ayudaral investigadoratomar decisionesóptimasenel contextoenel que se encuentre teniendo
en cuenta la información disponible por el conjunto de datos analizado5
.
ESCALAS DE MEDICION
 VARIABLE CUANTITATIVA O METRICA: es aquella que identifica al sujeto como diferente
a los demás en cuanto a cantidad o grado.
 VARIABLE CUALITATIVA O NO METRICA: se va a identificar al objeto de estudio por
Características, propiedades, categorías o atributos que posee.
 Para variables métricas se utilizan intervalos y razones.
 Para variables no métricas se utilizan nominales y ordinales.
 ESCALA NOMINAL: asigna un número a una característica o atributo.
 ESCALA ORDINAL: jerarquiza los datos en relación a la cantidad que poseen.
 Los intervalos y las razones son iguales solo que las razones tienen sentido físico y los
intervalos pueden tener un sentido arbitrario.
METODOS
METODOS DE DEPENDENCIA
 Suponen que las variables analizadas están divididas en dos grupos: las variables
dependientes y las variables independientes.
 El objetivo consiste en determinar si el conjunto de variables independientes afecta al
conjunto de variables dependientes y de qué forma5
.
METODOS DE INTERDEPENDENCIA
No distinguenentre variablesdependientese independientesysuobjetivo consiste en identificar
qué variables están relacionadas, cómo lo están y por qué5
.
METODOS ESTRUCTURALES
 Suponenque lasvariablesestándivididasen dosgrupos:el de lasvariables dependientesy
el de las independientes.
 El objetivo es analizar como las variables independientes afectan a las variables
dependientes y las relaciones de las variables de los dos grupos entre sí5
.

3. “LIBEREMOS BOLIVIA”
GUTIERREZ CONDORIIRISLAURA
Docente:Mgtr. José RamiroZapata Barrientos
Materia: Investigaciónde MercadosII
Grupo: 09
TECNICAS
Los métodos multivariantes pueden subdividirse según diferentes aspectos. En primer lugar, se
diferencianenfunciónde si se debe descubriroverificarunaestructuracon ellos.Los métodos de
determinación de la estructura incluyen el dominio:
ANALISIS FACTORIAL
Reduce laestructuraa datosrelevantesyvariablesindividuales.Losestudiosfactorialesse centran
endiferentesvariables,porloque se subdividenenanálisisde componentesprincipales y análisis
de correspondencia.Porejemplo:¿Qué elementosde laweb influyen más en el comportamiento
de compra3
.
ANÁLISIS DE CLUSTERS
Las observacionesse asignangráficamenteagruposde variables individuales y se clasificansobre
la base de ellas. Los resultados son clusters y segmentos, como el número de compradore de un
producto en particular, que tienen entre 35 y 47 años y tienen un alto nivel de ingresos3
.
ANALISIS DE REGRESION
Investiga la influencia de dos tipos de variables una sobre la otra. Se habla de variables
dependientesynodependientes.Lasprimerassonlasllamadas variablesexplicadas,mientras que
las segundas son variables explicativas. El primero describe el estado real sobre la base de los
datos, el segundo explica estos datos por medio de relaciones de dependencia entre las dos
variables. En la práctica, varios cambios de los elementos de la página web corresponden a
variablesindependientes, mientras que los efectos sobre la tasa de conversión serían la variable
dependiente3
.
ANALISIS DE DESVIACIONES
Determina la influencia de varias variables o de variables individuales en grupos calculando
promedios estadísticos. Aquí se pueden comparar variables dentro de un grupo 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
compra3
.
ANALISIS DISCRIMINANTE
Se utilizaenel contextodel análisisde desviaciones para diferenciar entre grupos que se pueden
describir con características similares o idénticas. Por ejemplo, ¿en qué variables difieren los
diferentes grupos de compradores3
.
PORQUE SE UTILIZAN LAS TECNICAS MULTIVARIANTES

4. “LIBEREMOS BOLIVIA”
GUTIERREZ CONDORIIRISLAURA
Docente:Mgtr. José RamiroZapata Barrientos
Materia: Investigaciónde MercadosII
Grupo: 09
Dado que la mayoría de los análisis de datos trata de responder a preguntas complejas que
involucran más de dos variables, estas cuestiones se abordan mejor con técnicas estadísticas
multivariantes. Existenvariastécnicas multivariantes para elegir, con base en supuestos sobre la
naturaleza de los datos y el tipo de análisis de asociación. Cada técnica pondrá a prueba los
modelos teóricos de una solicitud de investigación sobre las asociaciones contra los datos
observados.Losmodelosteóricosse basanenhechos,así comonuevashipótesisplausibles sobre
las asociaciones entre variables.
VENTAJAS
Técnicasmultivariantespermitena los investigadores observan las relaciones entre las variables
de una manera general y cuantificar las relaciones entre las variables. Se puede comprobar la
asociación entre las variables mediante tabulaciones cruzadas, correlación parcial y regresiones
múltiples, e introducir otras variables para determinar los vínculos entre las variables
independientes y dependientes o para especificar las condiciones en las que la asociación lleva
a cabo. Esto da un aspecto mucho más rico y realista a una sola variable y proporciona una
poderosa prueba de significación con respecto a las técnicas univariantes4
.
DESVENTAJAS
Técnicasmultivariantesson complejas e implican las matemáticas de alto nivel que requieren de
un programa estadístico para analizar los datos. Estos programas estadísticos son generalmente
caros. Los resultados del análisis multivariado no siempre son fáciles de interpretar, y tienden a
basarse enhipótesisque puedenserdifícilesde evaluar. Para las técnicas multivariantes para dar
resultadossignificativos,necesitanuna ampliamuestrade datos,de lo contrario los resultados no
tienen sentido debido a errores en alto nivel. Los errores estándar determinan el grado de
confianzaque puede estarenlosresultados,yustedpuedetenermás confianza en los resultados
de una muestra grande de uno pequeño. Realización de programas de estadística es bastante
simple, pero requiere un estadístico para dar sentido a la salida4
.
ETAPAS
OBJETIVOS DEL ANALISIS
 Define el problema
 Especifica los objetivos
 Escoge las técnicas multivariantes
 Establecer el problema en términos conceptuales definiendo:
 Los conceptos
 Las relaciones fundamentales
 Establecer si dichas relaciones son:
 De dependencia

5. “LIBEREMOS BOLIVIA”
GUTIERREZ CONDORIIRISLAURA
Docente:Mgtr. José RamiroZapata Barrientos
Materia: Investigaciónde MercadosII
Grupo: 09
 De interdependencia
CONCLUSION
La selecciónde personal es un proceso vital que tiene influencia directa en el éxito de cualquier
organización.Eneste trabajotiene comoobjetivogenerarinformaciónde soporte a la decisión en
la selección de estudiantes para su vinculación a proyectos de software. Para este fin se aplican
técnicasdel análisismultivariados a las calificaciones obtenidas por estudiantes de segundo año
de la carrera IngenieríaenCiencias Informáticas. Para reducir la cantidad de variables en estudio
se utilizael análisisde componentesprincipalesybasadoenla informaciónresumida,se empleael
análisis de cluster para formar 3 grupos. A través del análisis factorial común, se lograron
identificar3 factoreslatentesque actúan sobre diferentes grupos de asignaturas. La información
generadaesutilizadacomosoporte ala tomade decisionesparaformularestrategiasenel trabajo
de formación desde la producción6
.
REFERENCIAS
1) http://www.cyta.com.ar/biblioteca/bddoc/bdlibros/guia_multivariante/guia_multivaria
nte.htm
2) https://es.wikipedia.org/wiki/An%C3%A1lisis_multivariante
3) https://es.ryte.com/wiki/An%C3%A1lisis_Multivariante
4) http://bueno-saber.com/aficiones-juegos-y-juguetes/ciencia-y-naturaleza/tecnicas-
multivariantes-ventajas-y-desventajas.php
5) http://www.uco.es/zootecniaygestion/img/pictorex/16_11_29_8_multivariante.pdf
6) http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1815-59362013000200003
VIDEO
https://www.youtube.com/watch?v=dRLj3rCWHjQ
En este video se observa una breve descripción del análisis multivariado