análisis multivariado

1. Rondo Mendoza Pamela Karen
Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Materia: Investigación De Mercados II
Grupo 09
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“LIBEREMOS BOLIVIA”
Pensamiento:“laesenciade la verdad es la verdad de la esencia
Autor: Martin Heidegger
1. INTRODUCCION
El análisismultivariante oanálisismultivariado esunmétodoestadísticoutilizadoparadeterminar
la contribución de varios factores en un simple evento o resultado.
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.
El análisismultivariante mediante técnicas de proyección sobre variables latentes tiene muchas
ventajas sobre los métodos de regresión tradicionales:
 se puede utilizarlainformación 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%
 puesto que se basan en la extracción secuencial de los factores, que extraen la mayor
variabilidad posible de la matriz de las X (variables explicativas, tienen que ser
dependientes) puedensepararlainformacióndel ruido. Se asume que las X se miden con
ruido.
El análisismultivariante puede contribuiraenriquecerel debate públicosobre losfenómenos que
son objetode interésparalosprofesionalesy los investigadores, gracias a la oportunidad que les
ofrece para llevaracabo un análisiscomplejode losdatosobtenidosensusestudios.Al serviciode
la investigacióncuantitativa,ycomoextensiónde lastécnicasde análisis univariante y bivariante,
el análisismultivariantetiene comoobjetivoprincipal modelarlasmúltiples relaciones existentes
entre diversas variables de manera simultánea.
1.1 ANTECEDENTES
El origendel análisismultivariadose remontaaloscomienzosdel sigloXX,conPearsonySperman,
época en la cual se empezaron a introducir los conceptos de la estadística moderna. Las bases
definitivas de este tipo de análisis se establecieron en la década 1930-40 con Hotelling, Wilks,
Fisher, Mahalanobis, y Bartlett1
Sin embargo, el establecimiento definitivo de la mayoría del
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análisis multivariable se ubicaenlosañostreintaconlosestudiosde Hotelling(1931, 1933); Willes
(1932, 1935); Fisher(1935, 1936); Mahalanobis(1936) y Bartlett(1939). En cuanto a la maduración
de los fundamentos del análisis multivariable, este se debe a los pioneros de la estadística
modernaque inicioenInglaterra(Galton,Pearson,Fisher,Snecodor) Posteriormente,el centro de
gravedad se desplazó hacia los Estados Unidos (Hotelling, Wilks, Bartlett), aunque sin dejar de
considerar las aportaciones que se dieron con el nacimiento de otras escuelas tan importantes
como la escuela india (Mahalanobis, Roy, Krishnaah), la escuela francesa surgida en los años
sesenta(Benzecri,Lebart,Morineau,Fenelon,etc.) y la escuela sueca surgida en los años setenta
(Jöreskog y Sörborn).
2. DESARROLLO
2.1 DEFINICION
El análisismultivariableesunconjuntode técnicasestadísticasque analizansimultáneamentemás
de dos variables en una muestra de observaciones. Cuya finalidad es analizar simultáneamente
conjuntos de datos multivariantes en el sentido de que hay varias variables medidas para cada
individuo u objeto estudiado. Su razón de ser radica en un mejor entendimiento del fenómeno
objetode estudioobteniendoinformaciónque losmétodosestadísticosunivariantesybivariantes
son incapaces de conseguir.2
Su razón de ser radica en un mejor entendimiento del fenómeno objeto de estudio obteniendo
informaciónque losmétodosestadísticosunivariantes y bivariantes son incapaces de conseguir.2
2.2 VENTAJAS
Con los test multivariante puedes comprobar una hipótesis mientras que modificas varios
elementosde unapáginawebal mismotiempoydescubresqué combinación de estas variables y
modificacioneseslaganadora.Si cambiasdosvariablesycada una tiene tresvariacionesposibles,
tendrás 9 combinaciones que debes probar para descubrir cuál es la que mejor funciona.
Númerode combinaciones = número de variables x número de variaciones. Estas son algunas de
las ventajas de los test multivariante:
 Evitan tener que realizar muchos test A/B consecutivos. Esto te ahorrará muchísimo
tiempoyaque los testmultivariante son esencialmente unaserie de testA/Brealizadosde
forma simultánea en la misma página web.
 Determinan la contribución de cada variable al resultado del test.
 Miden la interacción entre varios elementos supuestamente independientes como el
título de la página y una imagen.

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2.3 TIPOS DE TEST MULTIVARIANTE
Existen dos tipos generales de test multivariante:
 Factorial: Este es el tipo de test multivariante más usado. Siguiendo este método, cada
combinación posible de variables se prueba en partes iguales de tráfico. Si, por ejemplo,
testeasdosvariaciones de unelemento y 3 de otro, cada una de las 6 variaciones recibirá
el 16.66% de tu tráfico.
 Factorial fraccionada: Comoel nombre sugiere, solose testeaunafracciónde las posibles
combinaciones en tu tráfico. La tasa de conversión de las combinaciones que no se
prueban se deduce de formaestadísticaenbase a aquellas que sí han sido probadas. Este
método tiene la desventaja de ser menos preciso, perore quiere menos tráfico para
alcanzar un resultado.
2.4 METODOS DE ANALISIS MULTIVARIANTE
El análisismultivariante siempre se utilizacuandohaymás de tresvariablesinvolucradasyel
contextode sucontenidonoestáclaro. El objetivoesdetectarunaestructurapor unlado,y
verificarlosdatosde lasestructuraspor otro.
 Métodosde dependencia
Suponen que las variables analizadas están divididas en dos grupos: las variables
dependientes y las variables independientes.
El objetivo de los métodos de dependencia consiste en determinar si el conjunto de
variables independientes afecta al conjunto de variables dependientes y de qué forma.
 Métodos de interdependencia
Estos métodosnodistinguenentre variables dependientese independientes y su objetivo
consiste en identificar qué variables están relacionadas, cómo lo están y por qué.
 Métodos estructurales
Suponenque lasvariablesestándivididasendosgrupos:el de lasvariablesdependientesy
el de las independientes. El objetivo de estos métodos es analizar, no sólo como las
variablesindependientesafectan a las variables dependientes, sino también cómo están
relacionadas las variables de los dos grupos entre sí.6
2.5 DESVENTAJAS
 La primeradesventajatieneque verconel volumen de usuariosque es necesario para obtener
resultados fiables. Al multiplicar el número de variables y posibilidades que se prueban,
rápidamente obtienes ungrannúmerode combinaciones y,portanto, el tráficode tu sitio web
debe repartirse entre todas las variaciones que quieres probar. En la vida real, esto significa
que,cuantas más variables yvariaciones pruebes, mástráficonecesitarás para realizar el test y
más tardarás en obtenerresultados si cuentas conpocotráfico. Esto esinclusomás evidente si

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realizas test multivariante en páginas con poco tráfico ya de por sí, como son algunas páginas
del embudo de conversión.
 El segundo aspecto negativo tiene que ver con la razón por la que algunas personas escogen
este tipo de testenlugar de otros. En algunos casos, se debe simplemente aunafalta de ideas.
Algunos usuarios no saben qué testear y piensan que al testear muchos elementos al mismo
tiempo encontrarán algo que funcione.
 La tercera desventaja se debe a su complejidad. Realizar un test A/B es mucho más fácil que
realizaruntestmultivariante y suanálisis tambiénesmássencilloyaque no tienes que pensar
enpor qué un elemento interactúapositivamente con otro. Seguirun proceso simple y fácil de
ejecutar, te permitirá realizar más test y optimizar tu web cada vez más y más rápido.
3. CONCLUCIONES
En conclucionel análisismultivariable nossirve paraanalizargrandesmasade datos para analizar
y explicarlasrelacionesentre lasdiferentesvariables.
Hoy día, losanálisismultivariantesse suelenllevaracabo mediante el usode software conel fin
de hacer frente alas enormescantidadesde datosycontrolarlasvariablesmodificadasen
aplicaciones.
4. REFERENCIA
 https://es.wikipedia.org/wiki/An%C3%A1lisis_multivariante
 https://www.doctormetrics.com/test-ab-o-multivariante-que-son-y-cual-aplicar/
 https://es.ryte.com/wiki/An%C3%A1lisis_Multivariante
 https://www.ecured.cu/An%C3%A1lisis_multivariados
 http://www.ciberconta.unizar.es/leccion/anamul/inicio.html

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5. VIDEOS
https://www.youtube.com/watch?v=rxd6LGPEl7o
Pretende explicarel comportamientode unavariable omasvariable en términosde lasotras.
https://www.youtube.com/watch?v=6xNe1uklDHM&t=69s