Este documento trata sobre el análisis multivariado, explicando que se utiliza cuando hay múltiples variables involucradas y no está claro el contexto de su relación. Describe los objetivos del análisis multivariado como proporcionar métodos para estudiar conjuntos de datos multivariados y ayudar a tomar decisiones óptimas considerando toda la información disponible. También explica diferentes técnicas multivariadas como el análisis de componentes principales y de grupos, y la importancia de las escalas de medición de los datos.

1. INVESTIGACION DEMERCADOS2 AGUILERA SALAZARLUIS
LIBEREMOS BOLIVIA
ANALISIS MULTIVARIADO
1. INTRODUCCION
En la evaluación y recopilación de datos estadísticos se utilizan métodos de análisis
multivariantesparaaclarar yexplicarlasrelacionesentrelasdiferentesvariablesque pueden
estar asociadas con estos datos.1
El análisismultivariante siempre se utilizacuandohaymás de tres variablesinvolucradasyel
contextode su contenidonoestáclaro. El objetivoesdetectaruna estructura, porun lado,y
verificar los datos de las estructuras por otro.1
2. DESARROLLO
2.1.OBJETIVOS DEL ANALISIS
Pueden sintetizarse en dos
1) Proporcionarmétodos,cuyafinalidadesel estudioconjuntode datosmultivariantes,que
el análisis estadístico uní y bidimensional es incapaz de conseguir.
2) Ayudar analizar e investigar, a tomar decisiones optimas, en el contexto en el que se
encuentre, teniendo en cuenta la información disponible por el conjunto de datos
analizado.
2.2.TÉCNICAS MULTIVARIANTES
o Análisis de componentes principales
o Análisis factorial
o Análisis discriminante
o Análisis de la correlación canónica
o Análisis de grupos
o Escalamiento multidimensional
o Análisis de correspondencias
o Análisis factorial confirmatorio
o Modelo de Ecuaciones Estructurales (SEM), análisis causal.
o Análisis conjunto
o Escalamiento Óptimo
o
o Regresión Lineal Multiple
o Regresión Logit y Probit
o Análisis Manova3
2.3.ESCALAS DE MEDIDA
El análisisde losdatosimplicalaseparación,identificaciónymedidade lavariaciónenunconjunto
de variables,tantoentreellasmismascomoentreunavariabledependienteyunaomásvariables
independientes. El término clave aquí es medida, dado que el investigador no puede separar o
identificar una variación a menos que pueda ser mesurable. La medida es importante para
representar con precisión el concepto de nuestro interésy es crucial en la selección del método
de análisis multivariante apropiado. En los siguientes párrafos vamos a discutir el concepto de
medida en lo que se refiere al análisis de datos y particularmente a las diversas técnicas
multivariantes.4

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Existendostiposbásicosde datos: no métricos(cualitativos) ymétricos(cuantitativos).Losdatos
no métricossonatributos,característicasopropiedadescategóricasque identificanodescribena
un sujeto. Describen diferencias en tipo o clase indicando la presencia o ausencia de una
característica o propiedad. Muchas propiedades son discretas porque tienen una característica
peculiarque excluyetodaslasdemáscaracterísticas.Porejemplo,si unoeshombre,nopuedeser
mujer; No hay cantidad de «género», sólo la condición de ser hombre o mujer. Por el contrario,
las medidas de datos métricos están constituidas de tal forma que los sujetos pueden ser
identificadospordiferenciasentre gradoocantidad.Lasvariablesmedidasmétricamentereflejan
cantidades relativas o grado. Las medidas métricas son las más apropiadas para casos que
involucran cantidad o magnitud, tales como el nivel de satisfacción o la demanda de trabajo.4
2.4.Clasificación del análisis multivariable
5
3. CONCLUSIONES
El análisis multivariante se lo usa cuando tenemos muchas variables e nuestro objeto de
estudio, la resumimosen pocos componentes cada uno incluye una característica común de
las demás variables.
4. REFERENCIA
4.1.https://es.ryte.com/wiki/An%C3%A1lisis_Multivariante
4.2.https://www.abc.com.py/articulos/que-es-el-analisis-multivariante-705106.html
4.3.https://es.wikipedia.org/wiki/An%C3%A1lisis_multivariante#:~:text=El%20an%C3%A1lisis
%20multivariante%20o%20an%C3%A1lisis,variables%20independientes%20o%20variables
%20explicativas.

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4.4.http://www.cyta.com.ar/biblioteca/bddoc/bdlibros/guia_multivariante/guia_multivarian
te.htm
4.5.http://casus.usal.es/blog/modesto-escobar/files/2013/01/Escobar2005a.pdf
5. VIDEOS
5.1.https://www.youtube.com/watch?v=6xNe1uklDHM
nos da una introducción a grandes rasgos del análisis
multivariable, como se aplica y a que se aplica.
5.2.https://www.youtube.com/watch?v=VYclQmnZ4Q4
que se entiende poranálisismultivalente.