ANALISIS MULTIVARIADO DOCENTE: Mgr. José Ramiro Zapata ESTUDIANTE: Alvarez Mamani Estefani Blanca

1. Estefani Blanca Alvarez Mamani
Mgr. José Ramiro Zapata
Materia: Investigación de Mercados II
“LIBEREMOS BOLIVIA” 1
ANALISIS MULTIVARIADO
“La enseñanza que deja huella no es la que se hace de cabeza a cabeza, sino de corazón a
corazón." del profesor estadounidense Howard G. Hendricks.
1. INTRODUCCIÓN
El origen del análisis multivariado se remonta a los comienzos del siglo XX, con Pearson y Sperman,
época en la cual se empezaron a introducir los conceptos de la estadística moderna.
Originalmente, en las estadísticas se utilizaban métodos de prueba y análisis multivariante para
descubrir las relaciones causales. Dado que los cálculos manuales son muy complejos, los métodos
sólo son practicables en otros campos de aplicación con el desarrollo del hardware y software
correspondiente. Hoy en día se utilizan métodos de análisis multivariante en áreas muy diferentes:
 Lingüística, Ciencias Naturales y Humanidades.
 Economía, seguros y servicios financieros.
 Minería de datos, big data y bases de datos relacionales.
Hoy en día, los análisis multivariantes se suelen llevar a cabo mediante el uso de software con el fin
de hacer frente a las enormes cantidades de datos y controlar las variables modificadas en
aplicaciones prácticas como las pruebas de usabilidad. Sin embargo, las pruebas multivariante
también pueden contribuir significativamente a mejorar la facilidad de uso a menor escala.
2. DESARROLLO
2.1 Definición
El Análisis Multivariante es el conjunto de métodos estadísticos cuya finalidad es analizar
simultáneamente conjuntos de datos multivariantes en el sentido de que hay varias variables
medidas para cada individuo ú objeto estudiado.
Su razón de ser radica en un mejor entendimiento del fenómeno objeto de estudio obteniendo
información que los métodos estadísticos univariantes y bivariantes son incapaces de conseguir.
En la evaluación y recopilación de datos estadísticos se utilizan métodos de análisis
multivariantes para aclarar y explicar las relaciones entre las diferentes variables que pueden estar
asociadas con estos datos.
El análisis multivariante siempre se utiliza cuando hay más de tres variables involucradas y el
contexto de su contenido no está claro. El objetivo es detectar una estructura por un lado, y verificar
los datos de las estructuras por otro.
En el contexto de la usabilidad de una web, se pueden utilizar métodos de análisis multivariante
para aumentar sistemáticamente la usabilidad. Mientras que las pruebas A/B siempre aíslan sólo
una página web, los métodos multivariantes muestran las relaciones e interacciones de varios
elementos dentro de una página web. La expresividad depende de qué y cuántos elementos de la
web se utilicen. Todos los elementos de la web que permiten al usuario interactuar con el sitio web
a través de la interfaz de usuario se consideran generalmente variables. Esto incluye, en particular,
los que tienen un impacto en el tipo de conversión.

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2.2. Tipos de Métodos Multivariantes
Los métodos multivariantes pueden subdividirse según diferentes aspectos. En primer lugar, se
diferencian en función de si se debe descubrir o verificar una estructura con ellos. Los métodos de
determinación de la estructura incluyen el dominio:
 Análisis factorial: Reduce la estructura a datos relevantes y variables individuales. Los
estudios factoriales se centran en diferentes variables, por lo que se subdividen en análisis
de componentes principales y análisis de correspondencia. Por ejemplo: ¿Qué elementos
de laweb influyen más en el comportamiento de compra?
 Análisis de clusters: Las observaciones se asignan gráficamente a grupos de variables
individuales y se clasifican sobre la base de ellas. Los resultados son clusters y segmentos,
como el número de compradores de un producto en particular, que tienen entre 35 y 47
años y tienen un alto nivel de ingresos.
Los procedimientos de revisión estructural incluyen, entre otros, el TLD:
 Análisis de regresión: Investiga la influencia de dos tipos de variables una sobre la otra. Se
habla de variables dependientes y no dependientes. Las primeras son las llamadas variables
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. En la práctica, varios cambios de los
elementos de la página web corresponden a variables independientes, mientras que los
efectos sobre la tasa de conversión serían la variable dependiente.
 Análisis 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 compra?
 Análisis discriminante: Se utiliza en el contexto del análisis de desviaciones para diferenciar
entre grupos que se pueden describir con características similares o idénticas. Por ejemplo,
¿en qué variables difieren los diferentes grupos de compradores?
2.3. Clasificación de los métodos multivariados
 Dirigidas o motivadas por las variables: se enfocan en las relaciones entre variables.
Ejemplos: matrices de correlación, análisis de componentes principales, análisis de factores,
análisis de regresión y análisis de correlación canónica.
 Dirigidas o motivadas por los individuos: se enfocan en las relaciones entre individuos.
Ejemplos: análisis discriminante, análisis de cúmulos y análisis multivariado de varianza.
2.4 Valor Teórico
Como ya se ha mencionado, el elemento esencial del análisis multivariante es el valor teórico, una
combinación lineal de variables con ponderaciones determinadas empíricamente. El investigador
especifica las variables, mientras que las ponderaciones son objeto específico de determinación

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por parte de la técnica multivariante, Un valor teórico de n variables ponderadas (X1a Xn) puede
expresarse matemáticamente así:
Valor teórico = w1X1 + w2X2 + w3X3 + … + wnXn
donde Xnes la variable observada y Wnes la ponderación determinada por la técnica multiva-
riante.
El resultado es un valor único que representa una combinación de todo el conjunto de variables
que mejor se adaptan al objeto del análisis multivariante específico. En regresiones múltiples, el
valor teórico se determina de tal forma que guarde la mejor correlación con la variable que se está
prediciendo. En el análisis discriminante, el valor teórico se forma de tal manera que produzca
resultados para cada observación que diferencien de forma máxima entre grupos de
observaciones. Y en el análisis factorial, los valores teóricos se forman para representar mejor las
estructuras subyacentes o la dimensionalidad de las variables tal y como se representan en sus
intercorrelaciones.
En cada caso, el valor teórico capta el carácter multivariante del análisis. Por tanto, en nuestras
discusiones de cada técnica, el valor teórico es el punto central del análisis por varias razones.
Debemos entender no sólo su impacto conjunto para lograr cumplir el objetivo de cada técnica,
sino también la contribución de cada variable separada al efecto del valor teórico en su conjunto.
3. CONCLUSIONES
Como método cuantitativo, el análisis multivariante es uno de los métodos más efectivos para
probarla usabilidad. Al mismotiempo,es muy complejoy a veces costoso. Se puede utilizar software
para ayudar, pero las pruebas como tales son considerablemente más complejas que las pruebas
A/B en términos de diseño de estudios. La ventaja decisiva radica en el número de variables que
pueden considerarse y su ponderación como medida de la importancia de determinadas variables.
Incluso cuatro versiones diferentes de los titulares de un artículo pueden dar lugar a tasas de clics
completamente diferentes. Lo mismo se aplica al diseño de los botones o al color de fondo del
formulario de pedido. En casos individuales, por lo tanto, vale la pena considerar desde una
perspectiva multivariante también desde el punto de vista financiero, especialmente para las webs
con orientación comercial, como las tiendas online o los sitios web, que deben amortizarse a través
de la publicidad.
4. REFERENCIAS
 https://es.ryte.com/wiki/An%C3%A1lisis_Multivariante
 http://www.acmcb.es/files/425-3501-DOCUMENT/Sancho-9-14Maig12.pdf
 http://allman.rhon.itam.mx/~lnieto/index_archivos/Modulo61.pdf
 https://www.youtube.com/watch?v=_3YKNZW2HNc
 https://www.youtube.com/watch?v=__NwvXa3zjQ

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