El análisis multivariado se refiere a métodos estadísticos que analizan simultáneamente múltiples medidas, permitiendo representar datos complejos y explorar relaciones entre variables e individuos. Su origen se sitúa en el siglo XX con contribuciones de diversos autores y se utiliza en aplicaciones prácticas como minería de datos. Los métodos son útiles para simplificar y modelar predicciones con grandes conjuntos de datos.

1. Investigación de Mercados II
Alumna: Mamani Cabrera Emelin
Docente: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Grupo: 09
“LIBEREMOS BOLIVIA”
1
ANÁLISIS MULTIVARIADO
“Hace falta una mente muy poco corriente para acometer el análisis de lo obvio”.
ALFRED NORTH WHITEHEAD
1.-INTRODUCCION:
1.1.-Origenes y Autores:
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.1
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.1
2.-DESARROLLO:
2.1.-Definición:
El análisis multivariante no es fácil de definir. En un sentido amplio, se refiere a todos los
métodos estadísticos que analizan simultáneamente medidas múltiples de cada individuo u
objeto sometido a investigación. Cualquier análisis simultáneo de más de dos variables puede
ser considerado aproximadamente como un análisis multivariante. En sentido estricto, muchas
técnicas multivariantes son extensiones del análisis univariante (análisis de distribuciones de
una sola variable) y del análisis bivariante (clasificaciones cruzadas, correlación, análisis de la
varianza y regresiones simples utilizadas para analizar dos variables).2
Son todas aquellas técnicas estadísticas que simultáneamente analizan múltiples resultados en
los individuos u objetos bajo investigación.3
Para un análisis se considere multivariado todas las variables deben ser aleatorias y relacionadas
de tal manera que el efecto que producen no puede ser interpretado de manera individual.3
2.2.- ¿Para qué sirve Análisis Multivariado?
1. Representar datos de forma inteligente.3
2. Esclarecer la distribución real de “Varias variables”.3
3. Desarrollar un modelo de predicción basado en múltiples variables.3
4. Hallar las relaciones de causa-efecto entre variables.3

2. Investigación de Mercados II
Alumna: Mamani Cabrera Emelin
Docente: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Grupo: 09
“LIBEREMOS BOLIVIA”
2
2.3.-Usos
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.4
Uso de los métodos multivariados: Minerías de datos (data mining). 5
Los métodos multivariados son realmente un conjunto de técnicas que en su gran mayoría
tienen un carácter exploratorio y no tanto inferencial.5
2.4.- Objetivos de los métodos multivariados:
1) Simplificación: Los métodos multivariados son un conjunto de técnicas que permiten al
investigador interpretar y visualizar conjuntos grandes de datos (tanto en individuos como en
variables).5
2) Relación: Encontrar relaciones entre variables, entre individuos y entre ambos.
2.1) Relación entre variables: Existe relación entre variables cuando las variables miden una
característica común. Ejemplo: Suponga que se realizan exámenes de lectura, ortografía,
aritmética y álgebra a estudiantes de 6o de primaria. Si cada uno de los estudiantes obtiene
calificaciones altas, regulares o bajas en los cuatro exámenes, entonces los exámenes estarían
relacionados entre sí. En este caso, la característica común que estos exámenes pueden estar
midiendo podría ser la "inteligencia global".5
2.2) Relación entre individuos: Existe relación entre individuos si alguno de ellos son semejantes
entre sí. Ejemplo: Suponga que se evalúan cereales (para el desayudo) respecto a su contenido
nutricional y se miden, por ejemplo, los gramos de grasa, proteínas, carbohidratos y sodio a cada
uno de ellos. Se podría esperar que los cereales de fibra estén relacionados entre sí, o que los
cereales endulzados tengan cierta relación entre sí, además se podría esperar que ambos grupos
fueran diferentes de uno a otro.5
2.5.-Factores del análisis multivariado:
El análisis multivariante o análisis multivariado es un método estadístico utilizado para
determinar la contribución de varios factores en un simple evento o resultado.6
 Los factores de estudio son los llamados factores de riesgo (bioestadística), variables
independientes o variables explicativas.6
 El resultado estudiado es el evento, la variable dependiente o la variable respuesta.6
2.6.-Tecnicas del análisis multivariado:
El análisis multivariante mediante técnicas de proyección sobre variables latentes tiene muchas
ventajas sobre los métodos de regresión tradicionales:
 se puede utilizar la información de múltiples variables de entrada, aunque éstas no sean
linealmente independientes6
 puede trabajar con matrices que contengan más variables que observaciones

3. Investigación de Mercados II
Alumna: Mamani Cabrera Emelin
Docente: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Grupo: 09
“LIBEREMOS BOLIVIA”
3
 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) pueden separar la información del ruido. Se asume que las X se miden con
ruido.6
2.7.-Escalas de medición:
 Variable cuantitativa o métrica: es aquella que identifica al sujeto como diferente a los
demás en cuanto a cantidad o grado. 3
Para variables métricas se utiliza intervalos y razones.
 Variable cualitativa o no métrica: se va a identificar al objeto de estudio por
características, propiedades, categorías o atributos que posee.3
Para variables no métricas se utilizan nominales y ordinales.
 Escala nominal: asigna un número a una característica o tributo.3
 Escala ordinal: jerarquiza los datos en relación a la cantidad que poseen.3
Los intervalos y las razones son iguales solo que las razones tienen sentido físico y los intervalos
pueden tener un sentido arbitrario.3
3.-CONCLUSIONES:
Llegando a una conclusión puedo decir que el análisis multivariado se refiere a todos los
métodos estadísticos que simultáneamente analizan múltiples resultados en los individuos u
objetos bajo investigación. Que cualquier análisis de más de dos variables puede ser considerado
análisis multivariante.
También se clasifican en dos partes dirigidas o motivadas por variables que se refieren relaciones
entre variables y dirigidas o motivadas por los individuos que se relacionan entre individuos.
4.-REFERENCIAS:
1.https://www.ecured.cu/An%C3%A1lisis_multivariados#:~:text=El%20origen%20del%20an%C
3%A1lisis%20multivariado,conceptos%20de%20la%20estad%C3%ADstica%20moderna
2.http://www.cyta.com.ar/biblioteca/bddoc/bdlibros/guia_multivariante/guia_multivariante.h
tm
3. http://www.acmcb.es/files/425-3501-DOCUMENT/Sancho-9-14Maig12.pdf
4. https://es.ryte.com/wiki/An%C3%A1lisis_Multivariante
5. http://allman.rhon.itam.mx/~lnieto/index_archivos/Modulo61.pdf

4. Investigación de Mercados II
Alumna: Mamani Cabrera Emelin
Docente: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Grupo: 09
“LIBEREMOS BOLIVIA”
4
6.https://es.wikipedia.org/wiki/An%C3%A1lisis_multivariante
5.-VIDEOS
1.-Comentario:Cuando tenemos un análisis multivariado estamos hablando de relación de
varias variables dependiente y una variable independiente o varias variables independiente y
una variable dependiente .cita ejemplo de una variable dependiente y varias variables
dependiente de este tipo factores socioculturales económicos relaciones a la última presidencia,
factores socio culturales relaciones a la corrupción del poder judicial, factores éticos
relacionados a la corrupción a la policía transnacional aspectos demográficos vinculados a la
mala higiene o mala eliminación de residuos sólidos.
https://www.youtube.com/watch?v=cxD0vBMVmGk
2.-Comentario: Técnicas análisis multivariantes básicamente lo están haciendo es trabajar
sobre dos o más variables al mismo tiempo están buscando las relaciones que se producen en
estas variables, y en el minuto 1:22 las 3 grandes alternativas.
https://www.youtube.com/watch?v=hXxeAzTkkUU