Investigación de Mercados II Tema: Analisis Multivariante Alumno: Najhely Cali Rocha Docente: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos

1. NajhelyCali Rocha
Docente:Mgrs. Jose RamiroZapata Barrientos
Materia: Investigacionde MercadosII
Grupo: 09
“LIBEREMOS BOLIVIA ”
3.ANALISIS MULTIVARIADO
“Todo es editable.”
Mgrs. Jose Ramiro Zapata Barrientos
1.INTRODUCCION
En este tema se vera el concepto de Analisis Mulyivariado , los objetivos que sigue este analisis,
tambien en cuantos tipos se clasifica y su descripcion correspondiente a cada una.
En este analisis se observara las etapas que contiene y que en total son 6. Las cuales son muy
importantes para seguir correctamente y sin fallas el analisis.
2.DESARROLLO
2.1. ¿Qué es?
Es el conjunto de metodos estadisticos cuya finalidad es analizar simultaneamente conjuntos de
datos multivariantes en el sentido de que varias variables medidas para cada individuo u objeto
estudiado.
Su razon de ser radica en un mejor entendimiento del fenomeno objeto de estudio obteniendo
informacionque losmetodosestadisticosunivarriantes y bivariantes son incapaces de conseguir.
2.2. Los objetivos
Pueden sintetizarse en dos:
o Proporcionar metodos cuya finalidad es el estudio conjunto de datos multivariantes,
que el analisis estadistico uni y bidimensional es incapaz de conseguir.
o Ayudar al analista a tomar decisiones optimas en el contexto en el que se encuentre
teniendo en cuenta la informacion disponible por el conjunto de datos analizados.1
2.3. Tipos de analisis multivariante
los métodos multivariantes pueden subdividirse según diferentes aspectos. En primer lugar, se
diferencianenfunciónde si se debe descubriroverificaruna estructura con ellos.Losmétodosde
determinación de la estructura incluyen el dominio:
o Análisis factorial: Reduce la estructura a datos relevantes y variables individuales. Los
estudiosfactorialesse centranendiferentesvariables,porloque se subdividenenanálisis
de componentes principales y análisis de correspondencia.
o Análisis de clusters: Las observaciones se asignan gráficamente a grupos de variables
individuales y se clasifican sobre la base de ellas. Los resultados son segmentos, como el

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Grupo: 09
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número de compradores de un producto en particular, que tienen entre 35 y 47 años y
tienen un alto nivel de ingresos.
o Análisisde regresión:Investigalainfluenciade dostiposde variablesunasobre la otra. Se
hablade variablesdependientesynodependientes.Lasprimerassonlasllamadasvariables
explicadas, 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.
o Análisis de desviaciones: Determina la influencia de varias variables o de variables
individuales en grupos calculando promedios estadísticos. Aquí se pueden comparar
variablesdentrode ungrupoasí como diferentesgrupos,dependiendode dónde se deben
suponer las desviaciones
o Análisisdiscriminante:Se utilizaenel contextodelanálisisde desviacionesparadiferenciar
entre grupos que se pueden describir con características similares o idénticas.2
2.4. Etapas de una analisis multivariante
Pueden sintetizarse en 6:
1) Objetivos del análisis
Se define el problemaespecificandolosobjetivosylastécnicas multivariantesque se vana
utilizar
El investigador debe establecer el problema en términos conceptuales definiendo los
conceptos y las relaciones fundamentales que se van a investigar. Se deben establecer si
dichasrelacionesvanaserrelacionesdedependenciaode interdependencia.Contodoesto
se determinan las variables a observar.
2) Diseño del análisis.
Se determina el tamaño muestral, las ecuaciones a estimar (si procede), las distancias a
calcular(si procede) ylastécnicasde estimacióna emplear.Unavezdeterminadotodoesto
se proceden a observar los datos
3) Hipótesis del análisis
Se evaluan lashipótesissubyacentesalatécnicamultivariante.Dichashipótesispuedenser
de normalidad,linealidad,independencia,homocedasticidad,etc. Tambiénse debe decidir
qué hacer con los datos missing
4) Realización del análisis

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Se estima el modelo y se evalúa el ajuste a los datos. En este paso pueden aparecer
observaciones atípicas (outliers) o influyentes cuya influencia sobre las estimaciones y la
bondad de ajuste se debe analizar.
5) Interpretación de los resultados
Dichas interpretacionespuedenllevarareespecificacionesadicionalesde lasvariablesodel
modelo con lo cual se puede volver de nuevo a los pasos 3) y 4)
6) Validación del análisis
Consiste en establecer la validez de los resultados obtenidos analizando sí los resultados
obtenidosconlamuestrase generalizaralapoblaciónde laque procede.Paraellose puede
dividirlamuestraenvariaspartesenlasqueel model se vuelve a estimaryse compararnlos
resultados. Otras técnicas que se pueden utilizar aquí son las técnicas de remuestreo.3
3.CONCLUSIONES
El analisismultivariadose conceptualizaen analizara un conjuntode datos multivariantes,unolos
objetivosaseguirescolaborara tomar decisionescorrectasyoptimasal analistaque se enfrentaa
una serie de analisisde datos. Las etapas del analisis multivariadoson de suma importancia y que
cada etapa no debe olvidarse o reemplazarse, se tiene que seguir paso a paso, por ejemplo la
hipotesislacual esuna suposicionalasoluciondel problemaplanteadolacual nuncadebe seruna
solucion a priori, si no se perderia el valor ala investigacion y su analisis,
4.REFERENCIAS
1. https://es.slideshare.net/federicodonneysg/analisis-multivariado-8829215
2. https://es.ryte.com/wiki/An%C3%A1lisis_Multivariante
3. http://www.ciberconta.unizar.es/leccion/anamul/inicio.html

4. NajhelyCali Rocha
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5.VIDEOS
https://youtu.be/6xNe1uklDHM
https://youtu.be/__NwvXa3zjQ
https://youtu.be/_3YKNZW2HNc