INVESTIGACIÓN DE MERCADOS II ANÁLISIS MULTIVARIABLE ESTUDIANTE: LAFUENTE BALDIVIEZO ALEJANDRO DOCENTE: Mgr JOSÉ RAMIRO ZAPATA

1. UNIVERSIDAD MAYOR DE SAN SIMÓN
FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS
LICENCIATURA EN INGENIERÍA COMERCIAL
ANÁLISIS
MULTIVARIADO
ESTUDIANTE: LAFUENTE BALDIVIEZO ALEJANDRO
DOCENTE: M.Sc JOSÉ RAMIRO ZAPATA BARRIENTOS
ASIGNATURA: INVESTIGACIÓN DE MERCADOS II
GRUPO: 07
FECHA: 05 / OCTUBRE /2020
CARRERA: LIC. EN NGENIERÍA COMERCIAL
GESTIÓN: II-2020
COCHABAMBA – BOLIVIA
IB

2. 1. ANÁLISIS MULTIVARIABLE
“No dejaremos de explorar y al final de nuestra búsqueda llegaremos a donde empezamos y conoceremos
por primera vez el lugar.” THOMAS STEARNS ELIOT
1.1. 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. Las bases definitivas de este
tipo de análisis se establecieron en la década 1930-40 con Hotelling, Wilks, Fisher, Mahalanobis, y Bartlett
(Bramardi, 2002). En términos generales, el análisis multivariado se refiere a todos aquellos métodos
estadísticos que analizan simultáneamente medidas múltiples (más de dos variables) de cada individuo. Por
su parte Hair (Hair et al., 1992) puntualiza que para el caso del análisis de datos resultantes de
caracterización de recursos genéticos vegetales (colecciones de germoplasma), el problema es representar
geométricamente, cuantificar la asociación entre individuos y clasificarlos respecto a un conjunto de
variables, las cuales pueden ser cuantitativas, cualitativas o la combinación de ambas. Teniendo en cuenta
los objetivos que se desean alcanzar, este investigador clasifica los métodos multivariados en dos grandes
grupos.
1.2. DESARROLLO
Es un conjunto de métodos estadísticos y matemáticos, destinados a describir e interpretar los datos que
provienen de múltiples variables, que pueden ser cuantitativas, cualitativas o mezcladas.
Cabe destacar que las técnicas a desarrollar son las utilizadas por Plepso, C. A. las cuales son el Análisis de
Regresión, Análisis Factorial y Análisis de Componentes Principales, el Análisis Discriminante, el Análisis
Conjunto (Conjoint) y el Análisis de Conglomerados o Cluster
Antes de comenzar con el desarrollo de estos temas se introducirán los conceptos generales sobre cada una
de estos métodos:
- Análisis de Regresión: Es la técnica adecuada si en el análisis hay una o varias variables dependientes
métricas cuyo valor depende de una o varias variables independientes métricas. Por ejemplo, intentar
predecir el gasto anual en cine de una persona a partir de su nivel de ingresos, nivel educativo, sexo y edad.
Pronosticar el índice de inflación en un período de tiempo partiendo de la fluctuación del precio del petróleo,
de nivel de sustitución internacional del petróleo por fuentes de energía y el comportamiento del clima en
los países compradores
- Análisis Factorial y Análisis de Componentes Principales: Se utiliza para analizar interrelaciones entre un
número elevado de variables cuantitativas explicando dichas interrelaciones en términos de un número
menor de variables denominadas factores (si son inobservables) o componentes principales (si son
observables).
Así, por ejemplo, si un analista financiero quiere determinar cuál es el estado de salud financiero de una
empresa a partir del conocimiento de un número de ratios financieros, construyendo varios índices

3. numéricos que definan su situación, el problema se resolvería mediante un Análisis de Componentes
Principales.
Si un psicólogo quiere determinar los factores que caracterizan la inteligencia de un individuo a partir de
sus respuestas a un test de inteligencia, utilizaría para resolver este problema un Análisis Factorial.
-Análisis Discriminante: Esta técnica proporciona reglas de clasificación óptimas de nuevas observaciones
de las que se desconoce su grupo de procedencia basándose en la información proporcionada los valores
que en ella toman las variables independientes. Por ejemplo, determinar los ratios financieros que mejor
permiten discriminar entre empresas rentables y poco rentables.
- Análisis Conjoint: Es una técnica que analiza el efecto de variables independientes no cuantitativas sobre
variables cualitativas o cuantitativas. La diferencia con el Análisis de la Varianza radica en dos hechos: las
variables dependientes pueden ser cualitativa y los valores de las variables independientes no métricas son
fijadas por el analista. En otras disciplinas se conoce con el nombre de Diseño de Experimentos. Por
ejemplo, una empresa quiere diseñar un nuevo producto y para ello necesita especificar la forma del envase,
su precio, el contenido por envase y su composición química. Presenta diversas composiciones de estos
cuatro factores. 100 clientes proporcionan un ranking de las combinaciones que se le presentan. Se quiere
determinar los valores óptimos de estos 4 factores.
- AnálisisCluster o de Conglomerados: Su objetivo es clasificar una muestra de entidades (individuos o
variables) en un número pequeño de grupos de forma que las observaciones pertenecientes a un grupo sean
muy similares entre sí y muy disimilares del resto. A diferencia del Análisis Discriminante se desconoce el
número y la composición de dichos grupos. Por ejemplo, clasificar grupos de alimentos (pescados, carnes,
vegetales y leche) en función de sus valores nutritivos.
Además de definir y explicar el fundamento de cada método, sus objetivos y las fase de aplicación, se
presentará en forma sencilla la forma en que deben tabularse los datos para su procesamiento y con la
utilización del software estadístico Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) se explicarán la
salidas de cada método y su interpretación
Sistemas de información de marketing (SIM) Este sistema facilita el acceso y posterior recolección de datos,
de esta manera el equipo de marketing puede tomar decisiones basado en información real. La investigación
de mercados con enfoque multivariado es el insumo principal para alimentar al Sistema de Información de
Marketing ( SIM), que constituye la fase para la toma de decisiones de marketing. Cuando la información
es confiable, el conocimiento de la realidad del mercado se hace con mayor claridad, que cuando se hace
desde la perspectiva de una empresa desde el escritorio de empleado.
Las ventajas que ofrece es:
Reducción de los costos operativos.
Posibilidad de acceso instantáneo a la información.
Rapidez en la toma de decisiones.
Mejoras en los productos ofertados a los clientes.
Ventaja competitiva frente a los demás oferentes.
Actualización constante de las bases de datos y por ende de servicio post venta.

4. Cuando se incorpora la investigación de mercados como parte fundamental de la cultura organizacional,
todos los integrantes de la empresa están en función de nuevos negocios relacionados con el objetivo
estratégico de la compañía y en la búsqueda de soluciones a la problemática comercial. Sistemas de
inteligencia de marketing: Son los procedimientos usados por la empresa para mantenerse actualizado con
todo lo que sucede en el ambiente interno y externo de la compañía. Sistema de apoyo de las decisiones de
marketing: Es el conjunto de herramientas y análisis estadísticos que permiten aprovechar de forma acertada
la información arrojada por los demás subsistemas del marketing.
1.3.CONCLUSIONES
El análisis multivariado o de multivariables es una herramienta muy útil en la investigación de mercados ya
que utiliza métodos estadísticos que nos ayudan a los marketers a analizar e interpretar los datos obtenidos
de variables de estudios, ya sean provenientes de variables dependientes o independientes.
Nos proporciona ventajas sobre los competidores, ayuda a que entendamos mejor a nuestros clientes
mejorando nuestros productos y nuestro servicio post venta. Nos ayuda a reducir los costos operativos, son
un gran soporte para la toma de decisiones y nos brinda información rápida y actualizada.
1.4.REFERENCIAS
https://www.ecured.cu/An%C3%A1lisis_multivariados#:~:text=El%20origen%20del%20an%C3%A1lisis
%20multivariado,conceptos%20de%20la%20estad%C3%ADstica%20moderna.
https://plepso.blogspot.com/2015/07/analisis-multivariante-su-importancia.html
http://imagenes.uniremington.edu.co/moodle/M%C3%B3dulos%20de%20aprendizaje/An%C3%A1lisis%
20Multivariado%20Marketing/Analisis_multivariado_de_marketing_listo_ok_2016.pdf
1.5.VIDEOS
https://www.youtube.com/watch?v=_3YKNZW2HNc

5. https://www.youtube.com/watch?v=_3YKNZW2HNc