Este documento presenta una introducción al análisis multivariado, incluyendo sus objetivos, etapas, tipos de métodos y su importancia para la usabilidad. Explica que el análisis multivariado permite obtener los resultados de varios factores en un solo resultado cuando se tienen más de tres variables. Describe los conceptos básicos, tipos de métodos como análisis factorial, de clusters y de regresión, y las etapas de un análisis multivariado que incluyen definir objetivos, diseñar el análisis, establecer hip

1. DANIELMARCELO MONZON PILCO
Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos.
Materia: Investigaciónde mercadosII
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“LIBEREMOS BOLIVIA”
ANALISIS MULTIVARIADO
“La medidade la grandeza en una idea científica es la medida en que estimula el pensamiento y
abre nuevas líneas de investigación”. Paul Dirac.
1. INTRODUCCION.
El análisis multivariante o multivariado, es un método estadístico, el cual es utilizado para
poder obtener como resultado, la contribución de varios factores en un solo resultado.
Tambiéndecimosque este análisismultivariado,siempre seráutilizado, cuando se tiene como
más de tres variables insertados y que a su vez no se tiene un contenido optimo
Por ende el objetivode este tipode análisis,esobservar una estructura por un lado, y verificar
los datos de dicha estructura por el otro
2. DESARROLLO.
2.1Información general.
Originalmente,enlasestadísticasse utilizabanmétodosde pruebayanálisismultivariante para
descubrirlasrelacionescausales.Dadoque loscálculosmanualessonmuycomplejos,los
métodossólosonpracticablesenotroscampos de aplicaciónconel desarrollodel hardware y
software correspondiente.
Hoy endía, losanálisismultivariantesse suelenllevaracabo mediante el usode software con
el finde hacer frente alas enormescantidadesde datosycontrolarlasvariables modificadas
enaplicacionesprácticascomolaspruebasde usabilidad. Sinembargo,laspruebas
multivariantetambiénpuedencontribuirsignificativamente a mejorarlafacilidadde usoa
menorescala. 1
2.2 ALGUNOSCONCEPTOS BASICOSDEL ANALISIS MULTIVARIANTE
Aunque el análisis multivariante tiene sus raíces en la estadística univariante y bivariante, la
extensión al dominio multivariante introduce conceptos y cuestiones adicionales. Estos
conceptos van desde la necesidad de un entendimiento conceptual del elemento básico del
análisis multivariante (el valor teórico) a las cuestiones específicas acerca de los tipos de
escalas de medida utilizadas y los resultados estadísticos de los test de significación y los
intervalosde confianza.Cadaconceptojuegaunpapel importante en la correcta aplicación de
cualquier técnica multivariante. 2
2.3 TIPOS DE MÉTODOS DE ANÁLISIS MULTIVARIANTE

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Los métodosmultivariantespuedensubdividirse segúndiferentesaspectos.Enprimer 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
estudiosfactorialesse centranendiferentes variables,porloque se subdividenenanálisis
de componentesprincipalesyanálisisde 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
individualesyse clasificansobre labase de ellas.Losresultadosson 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:
 Análisisde regresión:Investigalainfluenciade dostiposde variablesunasobre 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
mediode relacionesde dependenciaentre lasdosvariables.Enla práctica, varios cambios
de loselementosde lapáginawebcorrespondenavariablesindependientes,mientrasque
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
variablesdentrode ungrupoasí como diferentesgrupos,dependiendode 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
diferenciarentre gruposque se puedendescribir con características similares o idénticas.
Por ejemplo, ¿en qué variables difieren los diferentes grupos de compradores?. 3
2.4 ETAPAS DE UN ANALISIS MULTIVARIANTE
2.4.1) Objetivos del análisis
Se define el problema especificando los objetivos y las técnicas multivariantes que se van a
utilizar
El investigador debe establecer el problema en términos conceptuales definiendo los
conceptos y las relaciones fundamentales que se van a investigar. Se deben establecer si

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dichasrelacionesvanaser relacionesde dependencia o de interdependencia. Con todo esto
se determinan las variables a observar.
2.4.2) Diseño del análisis.
Se determina el tamaño muestral, las ecuaciones a estimar (si procede), las distancias a
calcular(si procede) y las técnicas de estimación a emplear. Una vez determinado todo esto
se proceden a observar los datos
2.4.3) Hipótesis del análisis
Se evaluan las hipótesis subyacentes a la técnica multivariante. Dichas hipótesis pueden ser de
normalidad,linealidad,independencia,homocedasticidad,etc. También se debe decidir qué hacer
con los datos missing
2.4.4) Realización del análisis
Se estima el modelo y se evalúa el ajuste a los datos. En este paso pueden aparecer
observaciones atípicas (outliers) o influyentes cuya influencia sobre las estimaciones y la
bondad de ajuste se debe analizar.
2.4.5) Interpretación de los resultados
Dichasinterpretacionespuedenllevara reespecificaciones adicionales de las variables o del
modelo con lo cual se puede volver de nuevo a los pasos 3) y 4)
2.4.6) Validación del análisis
Consiste en establecer la validez de los resultados obtenidos analizando sí los resultados
obtenidosconlamuestrase generalizarala población de la que procede. Para ello se puede
dividirlamuestraenvariaspartesenlas que el model se vuelvea estimar y se compararn los
resultados.Otrastécnicasque se puedenutilizaraquísonlastécnicasde remuestreo(jacknife
y bootstrap) 4
2.5 Importancia para la usabilidad.
como métodocuantitativo,el análisismultivariante esunode los métodosmásefectivospara
probar lausabilidad.Al mismotiempo, es muy complejo y 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.5

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3. CONCLUSIONES.
Una vez ya desarrolladoel temaensuconjunto,ahorasi podemos tenerla visión clara que el
análisis multivariado nos permitirá tener el mejor entendimiento del fenómeno que es el
objetode estudio,obteniendo información, que los métodos univariantes y bivariantes son
incapaces de conseguir a primeros rasgos.
4. REFERENCIA.
1. https://es.ryte.com/wiki/An%C3%A1lisis_Multivariante
2.http://www.cyta.com.ar/biblioteca/bddoc/bdlibros/guia_multivariante/guia_multivariante.h
tm
3. https://es.ryte.com/wiki/An%C3%A1lisis_Multivariante
4. http://www.ciberconta.unizar.es/leccion/anamul/inicio.html
5. https://es.ryte.com/wiki/An%C3%A1lisis_Multivariante
5. VIDEOS
https://www.youtube.com/watch?v=__NwvXa3zjQ
https://www.youtube.com/watch?v=dRLj3rCWHjQ