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Alumno: AlejandroCandiaToro
Docente: Mgr. José RamiroZapata
Materia: Investigacionde Mercados II
¨LIBEREMOS BOLIVIA¨
ANALISIS MULTIVARIADO
“La cienciase compone de errores,que asu vezsonlos pasoshaciala verdad”. JulesVerne
1. Introduccion
Originalmente,en las estadísticas se utilizaban métodos de prueba y análisis multivariante para
descubrirlasrelacionescausales.Dadoque loscálculosmanualessonmuycomplejos,losmétodos
sólo son practicables en otros campos de aplicación con el desarrollo del hardware y software
correspondiente.Hoyendía, losanálisismultivariantesse suelenllevara cabo mediante el usode
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 puedencontribuir significativamente a mejorar la facilidad de uso a menor
escala.1
2. Desarrollo
El análisis multivariante es el conjunto de métodos estadísticos cuya finalidad es analizar
simultáneamente conjunto de datos multivariantes en el sentido de que hay varias variables
medidasparacada individuouobjetoestudiado. Surazónde serradicaen unmejorentendimiento
del fenómenoobjetode estudiooteniendoinformaciónque los métodosestadísticos univariantes
y bivariantes son incapaces de conseguir.2
¿Qué es el análisis multivariante?
Son todas las técnicas estadísticas que simultáneamente analizan múltiples resultados en los
individuos u objetos bajo investigación.
Paraque unanálisisseconsideremultivariadotodaslasvariablesdebenseraleatoriasyrelacionadas
de tal manera que el efecto que producen no pueda ser interceptado de manera individual.2
Tipos de métodos de análisis multivariante:
 Análisis factorial: Reduce la estructura a datos relevantes y variables individuales. Los estudios
factorialesse centranendiferentesvariables,porloque se subdividenenanálisisde componentes
principalesyanálisisde correspondencia.Porejemplo:¿Qué elementosde lawebinfluyenmásen
el comportamiento de compra?
 Análisisde clusters:Las observacionesse asignangráficamente agruposde variablesindividualesy
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Alumno: AlejandroCandiaToro
Docente: Mgr. José RamiroZapata
Materia: Investigacionde Mercados II
¨LIBEREMOS BOLIVIA¨
mientrasque lassegundassonvariablesexplicativas.El primerodescribeelestadoreal sobrelabase
de losdatos,el segundoexplicaestosdatospor mediode relacionesde dependenciaentre lasdos
variables.
 Análisisde desviaciones:Determinalainfluenciade variasvariableso de variablesindividualesen
gruposcalculandopromediosestadísticos.Aquíse puedencompararvariablesdentrode ungrupo,
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El uso de múltiplesvariables,así como la dependencia de su combinación (el valor teórico) en las
técnicasmultivariantestambiéndirigesuatenciónauntema complementario,el errorde medida.
El error de medidaesel grado en que los valoresobservadosnosonrepresentativosde losvalores
«verdaderos». El error de medida tiene múltiples fuentes,que van desde errores en la entrada de
datos a la imprecisión en la medición (por ejemplo,imponiendoescalas de puntuación de siete
puntosa laactitudmedidacuandoel investigadorsabe quelosencuestadossólopuedenresponder
con precisión a una puntuación de tres puntos) pasando por la incapacidad de los encuestados a
proporcionarinformaciónprecisa(porejemplo,lasrespuestasala renta de una economíafamiliar
pueden ser razonablemente precisas pero rara vez lo son completamente). Por tanto, se debe
asumirque todas lasvariablesusadasenlastécnicasmultivariantestienen algúngradode errorde
medida. El impactodel errorde medidaesañadir«ruido» alasvariablesmedidasuobservadas.Por
tanto,el valorobservadoobtenidorepresentatantoel nivel «verdadero»comoel «ruido».Cuando
se calculan correlaciones o medias, normalmente el efecto «verdadero» está parcialmente
camuflado por el error de medida, causando la debilidad de las correlaciones y la pérdida de
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Escala nominal: asigna un número a una característica o atributo.
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Etapas del análisis multivariante:
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¨LIBEREMOS BOLIVIA¨
 Objetivos del análisis
 Diseño del análisis
 Hipótesis del análisis
 Realización del análisis
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 Validación de análisis
Características generales:
 Trabajan con varias variables a la vez, generalmente >2 (2 es caso particular)
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 Basados en la correlación.
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Dependiendode lascaracterísticasde la investigación,entre lastécnicasestadísticasmultivariadas
que podemoselegirtenemosel AnálisisMultivariable de Varianza(MANOVA),RegresiónMúltiple,
Análisis Factorial, Análisis Discriminante, Análisis de Grupos (Cluster Analysis), Escalamiento
Multidimensional, Modelos Causales (Path Analysis), etc.4
3. Conclusión
El análisis multivariante esunode los métodosmás efectivospara probar la usabilidad.Al mismo
tiempo,esmuycomplejoyavecescostoso.Se puedeutilizarsoftwareparaayudar,perolaspruebas
como tales son considerablemente más complejas que las pruebas A/B en términosde diseñode
estudios. La ventaja decisiva radica en el número de variables que pueden considerarse y su
ponderación como medida de la importancia de determinadas variables.
4. Referencias
1.- https://es.ryte.com/wiki/An%C3%A1lisis_Multivariante
2.- https://www.slideshare.net/federicodonneysg/analisis-multivariado-8829215
3.http://www.cyta.com.ar/biblioteca/bddoc/bdlibros/guia_multivariante/guia_multivariante.h
tm
4.- https://www.uv.es/~friasnav/ESTADTema7.pdf
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5. Videos:
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Analisis multivariable

  • 1. Alumno: AlejandroCandiaToro Docente: Mgr. José RamiroZapata Materia: Investigacionde Mercados II ¨LIBEREMOS BOLIVIA¨ ANALISIS MULTIVARIADO “La cienciase compone de errores,que asu vezsonlos pasoshaciala verdad”. JulesVerne 1. Introduccion Originalmente,en las estadísticas se utilizaban métodos de prueba y análisis multivariante para descubrirlasrelacionescausales.Dadoque loscálculosmanualessonmuycomplejos,losmétodos sólo son practicables en otros campos de aplicación con el desarrollo del hardware y software correspondiente.Hoyendía, losanálisismultivariantesse suelenllevara cabo mediante el usode 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 puedencontribuir significativamente a mejorar la facilidad de uso a menor escala.1 2. Desarrollo El análisis multivariante es el conjunto de métodos estadísticos cuya finalidad es analizar simultáneamente conjunto de datos multivariantes en el sentido de que hay varias variables medidasparacada individuouobjetoestudiado. Surazónde serradicaen unmejorentendimiento del fenómenoobjetode estudiooteniendoinformaciónque los métodosestadísticos univariantes y bivariantes son incapaces de conseguir.2 ¿Qué es el análisis multivariante? Son todas las técnicas estadísticas que simultáneamente analizan múltiples resultados en los individuos u objetos bajo investigación. Paraque unanálisisseconsideremultivariadotodaslasvariablesdebenseraleatoriasyrelacionadas de tal manera que el efecto que producen no pueda ser interceptado de manera individual.2 Tipos de métodos de análisis multivariante:  Análisis factorial: Reduce la estructura a datos relevantes y variables individuales. Los estudios factorialesse centranendiferentesvariables,porloque se subdividenenanálisisde componentes principalesyanálisisde correspondencia.Porejemplo:¿Qué elementosde lawebinfluyenmásen el comportamiento de compra?  Análisisde clusters:Las observacionesse asignangráficamente agruposde variablesindividualesy se clasifican sobre la base de ellas. Los resultados son clusters y segmentos, como el número de compradoresde un producto enparticular,que tienenentre 35 y 47 años y tienenunalto nivel de ingresos.  Análisisde regresión:Investigalainfluenciade dostiposde variablesunasobre laotra.Se hablade variables dependientes y no dependientes. Las primeras son las llamadas variables explicadas,
  • 2. Alumno: AlejandroCandiaToro Docente: Mgr. José RamiroZapata Materia: Investigacionde Mercados II ¨LIBEREMOS BOLIVIA¨ mientrasque lassegundassonvariablesexplicativas.El primerodescribeelestadoreal sobrelabase de losdatos,el segundoexplicaestosdatospor mediode relacionesde dependenciaentre lasdos variables.  Análisisde desviaciones:Determinalainfluenciade variasvariableso de variablesindividualesen gruposcalculandopromediosestadísticos.Aquíse puedencompararvariablesdentrode ungrupo, así comodiferentesgrupos,dependiendodedóndese debensuponerlasdesviaciones.Porejemplo: ¿Qué gruposhacenclic con más frecuenciaenel botón"Comprarahora"de su cestade la compra?  Análisis discriminante: Se utiliza en el contextodel 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? Error de mediday medidasmultivariantes: El uso de múltiplesvariables,así como la dependencia de su combinación (el valor teórico) en las técnicasmultivariantestambiéndirigesuatenciónauntema complementario,el errorde medida. El error de medidaesel grado en que los valoresobservadosnosonrepresentativosde losvalores «verdaderos». El error de medida tiene múltiples fuentes,que van desde errores en la entrada de datos a la imprecisión en la medición (por ejemplo,imponiendoescalas de puntuación de siete puntosa laactitudmedidacuandoel investigadorsabe quelosencuestadossólopuedenresponder con precisión a una puntuación de tres puntos) pasando por la incapacidad de los encuestados a proporcionarinformaciónprecisa(porejemplo,lasrespuestasala renta de una economíafamiliar pueden ser razonablemente precisas pero rara vez lo son completamente). Por tanto, se debe asumirque todas lasvariablesusadasenlastécnicasmultivariantestienen algúngradode errorde medida. El impactodel errorde medidaesañadir«ruido» alasvariablesmedidasuobservadas.Por tanto,el valorobservadoobtenidorepresentatantoel nivel «verdadero»comoel «ruido».Cuando se calculan correlaciones o medias, normalmente el efecto «verdadero» está parcialmente camuflado por el error de medida, causando la debilidad de las correlaciones y la pérdida de precisión de las medias.3 Escalas de medición: Variable cuantitativa o métrica: es aquella que identifica al sujetocomo diferente a los demás en cuanto a cantidad o grado. Variable cualitativa o no métrica: se va identificar al objeto de estudio por características, propiedades, categorías o atributos. Escala nominal: asigna un número a una característica o atributo. Escala ordinal: jerarquiza los datos en relación a la cantidad que poseen. Etapas del análisis multivariante:
  • 3. Alumno: AlejandroCandiaToro Docente: Mgr. José RamiroZapata Materia: Investigacionde Mercados II ¨LIBEREMOS BOLIVIA¨  Objetivos del análisis  Diseño del análisis  Hipótesis del análisis  Realización del análisis  Interpretar resultados  Validación de análisis Características generales:  Trabajan con varias variables a la vez, generalmente >2 (2 es caso particular)  Implica observación/medición y análisis de más de una variable estadística a la vez.  Basados en la correlación.  Variables correlacionadas, observaciones independientes  Cumplen dos funciones: descriptiva e inferencial Dependiendode lascaracterísticasde la investigación,entre lastécnicasestadísticasmultivariadas que podemoselegirtenemosel AnálisisMultivariable de Varianza(MANOVA),RegresiónMúltiple, Análisis Factorial, Análisis Discriminante, Análisis de Grupos (Cluster Analysis), Escalamiento Multidimensional, Modelos Causales (Path Analysis), etc.4 3. Conclusión El análisis multivariante esunode los métodosmás efectivospara probar la usabilidad.Al mismo tiempo,esmuycomplejoyavecescostoso.Se puedeutilizarsoftwareparaayudar,perolaspruebas como tales son considerablemente más complejas que las pruebas A/B en términosde diseñode estudios. La ventaja decisiva radica en el número de variables que pueden considerarse y su ponderación como medida de la importancia de determinadas variables. 4. Referencias 1.- https://es.ryte.com/wiki/An%C3%A1lisis_Multivariante 2.- https://www.slideshare.net/federicodonneysg/analisis-multivariado-8829215 3.http://www.cyta.com.ar/biblioteca/bddoc/bdlibros/guia_multivariante/guia_multivariante.h tm 4.- https://www.uv.es/~friasnav/ESTADTema7.pdf
  • 4. Alumno: AlejandroCandiaToro Docente: Mgr. José RamiroZapata Materia: Investigacionde Mercados II ¨LIBEREMOS BOLIVIA¨ 5. Videos: https://www.youtube.com/watch?v=_3YKNZW2HNc https://www.youtube.com/watch?v=9DMz-489uEk