Este documento provee una introducción al análisis multivariado. Explica que el análisis multivariado se refiere a métodos estadísticos que analizan múltiples medidas de cada individuo u objeto de estudio simultáneamente. Luego describe algunas técnicas multivariadas comunes como el análisis factorial, análisis de clusters, análisis de regresión y análisis discriminante. Finalmente, discute las ventajas e inconvenientes del uso de técnicas multivariadas.

1. “LIBEREMOS BOLIVIA”
GUTIERREZ CONDORIIRISLAURA
Docente:Mgtr. José RamiroZapata Barrientos
Materia: Investigaciónde MercadosII
GRUPO: 09
ANÁLISIS MULTIVARUADO
INTRODUCCION
El análisismultivariante noesfácil de definir.Enunsentidoamplio,se refiere atodoslosmétodos
estadísticosque analizansimultáneamente medidasmúltiplesde cadaindividuouobjeto
sometidoainvestigación.Cualquieranálisissimultáneode másde dosvariablespuede ser
consideradoaproximadamente comounanálisismultivariante.Ensentidoestricto,muchas
técnicasmultivariantessonextensionesdel análisisunivariante (análisisde distribucionesde una
solavariable) ydel análisisbivariante(clasificacionescruzadas,correlación,análisisde lavarianzay
regresionessimplesutilizadasparaanalizardosvariables).Porejemplo,unaregresiónsimple (con
una variable predictor) se extiendeal casomultivarianteparaincluirvariasvariablespredictor.De
la mismaforma, lavariable dependiente que se encuentraenel análisisde lavarianzase extiende
para incluirmúltiplesvariablesdependientesenel análisismultivariante de lavarianza,Como
veremosmásadelante,enmuchasocasioneslastécnicasmultivariantessonun mediode
representarenunanálisissimple aquelloque requirióvariosanálisisutilizandotécnicas
univariantes.Otrastécnicasmultivariantes,sinembargo,estándiseñadasexclusivamentepara
tratar con problemasmultivariantes,talescomoel análisisfactorial que sirveparaidentificarla
estructurasubyacente de unconjuntode variablesoel análisisdiscriminanteque sirve para
diferenciarentre gruposbasadosenunconjuntode variables2
.
El análisismultivariante oanálisismultivariadoesunmétodo estadísticoutilizadoparadeterminar
la contribuciónde variosfactoresenunsimple eventooresultado1
.
 Los factoresde estudiosonlosllamadosfactoresde riesgo(bioestadística),variables
independientesovariablesexplicativas.
 El resultadoestudiadoesel evento,lavariable dependienteolavariable respuesta.
DESARROLLO
PARA QUE SE UTILIZA
Técnicasmultivariantesse utilizanparaestudiarel conjuntode datosde consumidoresy estudios
de mercado,control de calidadyaseguramientode lacalidad,optimizaciónde procesos ycontrol
de procesos,lainvestigaciónyel desarrollo.Estastécnicassonespecialmenteimportantesenla
investigaciónde lascienciassociales,porqueloscientíficossocialesen general,puedenusarlos
experimentosde laboratorioaleatorios, talescomolosque se utilizan enlamedicinaylasciencias
naturales.Aquítécnicasmultivariantespuedenestimarestadísticamentelarelaciónentre las
distintasvariables,ycorrelacionarlaimportanciade cada unode ellosesel resultadofinal ysi hay
dependenciasentre ellos.2
OBJETIVOS Proporcionarmétodosparaestudiardatosmultivariantes que el análisisestadístico
uni y bidimensionalesincapazde conseguir.

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Docente:Mgtr. José RamiroZapata Barrientos
Materia: Investigaciónde MercadosII
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Ayudaral investigadoratomar decisionesóptimasenel contextoenel que se encuentre teniendo
encuenta lainformacióndisponible porel conjuntode datosanalizado.3
ESCALAS DE MEDICION
 VARIABLECUANTITATIVA OMETRICA:es aquellaque identificaal sujetocomodiferente
a los demásencuantoa cantidado grado.
 VARIABLECUALITATIVA ONOMETRICA: se va a identificaral objetode estudiopor
Características,propiedades,categoríasoatributosque posee.
 Para variablesmétricasse utilizanintervalosyrazones.
 Para variablesnométricasse utilizannominalesy ordinales.
 ESCALA NOMINAL:asignaun númeroa una característicao atributo.
 ESCALA ORDINAL:jerarquizalosdatosenrelaciónala cantidadque poseen.
 Los intervalosylasrazonessonigualessoloque lasrazonestienensentidofísicoylos
intervalospuedentenerunsentidoarbitrario.1
METODOS
METODOS DE DEPENDENCIA
 Suponenque lasvariablesanalizadasestándivididasendosgrupos:lasvdependientesy
lasvariablesindependientes.
 El objetivoconsiste endeterminarsi el conjuntode variablesindependientesafectaal
conjuntode variablesdependientesyde qué forma.3
1.2.5.2. METODOS DE INTERDEPENDENCIA
identificarqué variablesestánrelacionadas,cómoloestánypor qué.3
METODOS ESTRUCTURALES
 Suponenque lasvariablesestándivididasen dosgrupos:el de lasvariables dependientesy
el de las independientes.
 El objetivoesanalizarcomolasvariablesindependientesafectanalasvariables
dependientesylas relacionesde lasvariablesde losdosgruposentre sí.3
TECNICAS
Los métodosmultivariantespuedensubdividirse segúndiferentesaspectos.Enprimerlugar,se
diferencianenfunciónde si se debe descubriroverificarunaestructuracon ellos.Losmétodosde
determinaciónde laestructuraincluyenel dominio: ANALISISFACTORIAL

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Reduce laestructuraa datosrelevantesyvariablesindividuales.Losestudiosfactorialesse centran
endiferentesvariables,porloque se subdividenenanálisisde componentes principales yanálisis
de correspondencia.Porejemplo:¿Qué elementosde lawebinfluyenmásenel comportamiento
de compra?4
ANÁLISISDECLUSTERS
Las observacionesse asignangráficamenteagruposde variablesindividualesyse clasificansobre
la base de ellas.Losresultadossonclustersysegmentos,comoel númerode compradore de un
productoenparticular,que tienenentre 35 y47 añosy tienenunaltoni vel de ingresos.4
ANALISISDEREGRESION
Investigalainfluenciade dostiposde variablesunasobre laotra. Se hablade variables
dependientesynodependientes.Lasprimerassonlasllamadas variablesexplicadas,mientras que
lassegundassonvariablesexplicativas.El primerodescribe el estadoreal sobre labase de los
datos,el segundoexplicaestosdatospormediode relacionesde dependenciaentre lasdos
variables.Enlapráctica, varioscambiosde loselementos de lapáginawebcorrespondena
variablesindependientes,mientrasque losefectossobre latasade conversiónseríanlavariable
dependiente.4
ANALISISDE DESVIACIONES
Determinalainfluenciade variasvariablesode variablesindividualesengruposcalculando
promediosestadísticos.Aquíse puedencompararvariablesdentrode ungrupoasí como
diferentesgrupos,dependiendode dónde se debensuponerlasdesviaciones.Porejemplo:
¿Qué gruposhacen cliccon más frecuenciaenel botón"Comprarahora"de sucesta de la
compra?4
ANALISIS DISCRIMINANTE
Se utilizaenel contextodel análisisde desviacionesparadiferenciarentre gruposque se pueden
describirconcaracterísticas similaresoidénticas.Porejemplo, ¿enqué variablesdifierenlos
diferentesgruposde compradores?4
PORQUE SE UTILIZANLAS TECNICASMULTIVARIANTES
Dado que la mayoría de losanálisisde datostrata de responderapreguntascomplejasque
involucranmásde dos variables,estascuestionesse abordan mejorcontécnicasestadísticas
multivariantes.Existenvariastécnicasmultivariantesparaelegir,conbase ensupuestossobre la
naturalezade losdatosy el tipode análisisde asociación.Cadatécnicapondráapruebalos
modelosteóricosde unasolicitudde investigaciónsobre lasasociacionescontralosdatos

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observados.Losmodelosteóricosse basanenhechos,así comonuevashipótesisplausibles sobre
lasasociaciones entre variables.
VENTAJAS
Técnicasmultivariantespermitenalosinvestigadoresobservanlas relacionesentre lasvariables
de una manerageneral ycuantificarlasrelacionesentre lasvariables.Se puedecomprobarla
asociaciónentre lasvariablesmediante tabulacionescruzadas,correlaciónparcial yregresiones
múltiples,e introducirotrasvariablesparadeterminarlosvínculosentre lasvariables
independientesydependientesoparaespecificarlascondicionesenlasque laasociaciónlleva
a cabo. Esto da un aspectomuchomás rico y realistaauna solavariable yproporcionauna
poderosapruebade significaciónconrespectoalastécnicasunivariantes.2
DESVENTAJAS
Técnicasmultivariantesson complejas e implicanlasmatemáticasde altonivel que requierende
un programaestadísticopara analizarlosdatos.Estos programasestadísticosson generalmente
caros. Los resultadosdel análisismultivariadonosiempre sonfácilesde interpretar,ytiendena
basarse enhipótesisque puedenserdifícilesde evaluar.Paralastécnicas multivariantesparadar
resultadossignificativos,necesitanuna ampliamuestrade datos,de lo contrariolosresultadosno
tienensentidodebidoaerroresenaltonivel.Loserroresestándar determinanel gradode
confianzaque puede estarenlosresultados,yustedpuedetenermás confianzaenlosresultados
de una muestragrande de uno pequeño.Realizaciónde programas de estadísticaesbastante
simple,perorequiere unestadístico paradar sentidoala salida.2. ETAPAS
OBJETIVOS DEL ANALISIS
De dependencia

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CONCLUSION
la selecciónde personalesunprocesovital que tiene influenciadirectaenel éxitode cualquier
organización.Eneste trabajotiene comoobjetivogenerarinformaciónde soporte aladecisiónen
la selecciónde estudiantesparasuvinculaciónaproyectosde software.Paraeste finse aplican
técnicasdel análisismultivariadosalascalificacionesobtenidasporestudiantesde segundoaño
de la carrera Ingenieríaen CienciasInformáticas.Parareducirlacantidadde variablesenestudio
se utilizael análisisde componentesprincipalesybasadoenla informaciónresumida,se empleael
análisisde clusterparaformar3 grupos.A travésdel análisisfactorial común,se lograron
identificar3 factoreslatentesque actúansobre diferentesgruposde asignaturas.Lainformación
generadaesutilizadacomosoporte ala tomade decisionesparaformularestrategiasenel trabajo
de formacióndesde laproducción.
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)
VIDEO