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Investigaciónde Mercados
Tema:AnálisisMultivariado
Alumno:JenniferCanoGonzales
Docente:Mgr. José RamiroZapata Barrientos
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“LIBEREMOS BOLIVIA”
ANALISISMULTIVARIADO
“La educaciónyla cortesíaabren todaslaspuertas” Thomas Carlyle
“La atenciónesel motor de excelencia” José RamiroZapata Barrientos
INTRODUCCION
El origendel análisismultivariadose remontaaloscomienzosdel sigloXX,conPearsonySperman,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).1
Los datos multivariados surgen en distintas áreas o ramas de la ciencia. Surgen Cuando a un mismo
individuose le mide más de una característica de interés.Cuando a un mismo individuo se le mide más
de una característica de interés esos individuos son llamados unidades experimentales.
DESARROLLO
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).2
El análisis multivariante o análisis multivariado es un método estadístico utilizado para determinar la
contribución de varios factores en un simple evento o resultado.
 Los factores de estudio son los llamados factores de riesgo (bioestadística), variables
independientes o variables explicativas.
 El resultado estudiado es el evento, la variable dependiente o la variable respuesta.
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 independientes
 puede trabajar con matrices que contengan más variables que observaciones
 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.3
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El análisis multivariante siempre se utiliza cuando hay más de tres variables involucradas y el
contextode sucontenidonoestáclaro.El objetivoesdetectarunaestructuraporunlado,yverificar
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En el contexto de la usabilidad de una web, se pueden utilizar métodos de análisis multivariante
para aumentar sistemáticamente la usabilidad. Mientras que las pruebas A/B siempre aíslan sólo
una página web, los métodos multivariantes muestran las relaciones e interacciones de varios
elementos dentrode una página web.La expresividad depende de qué y cuántos elementosde la
webse utilicen.Todosloselementosde lawebque permitenal usuariointeractuarconel sitioweb
a través de la interfazde usuariose considerangeneralmente variables.Estoincluye,enparticular,
los que tienen un impacto en el tipo de conversión.4
OBJETIVOS
-Proporcionarmétodos,cuyafinalidadesel estudioconjuntode datosmultivariantes,queelanálisis
estadístico uni y bidimensional es incapaz de conseguir.
-Ayuda a analizar e investigar, a tomar decisiones optimas,en el contexto en el que se encuentre,
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Tipos de métodos de análisis multivariante
 Análisis factorial: Reduce la estructura a datos relevantes y variables individuales. Los estudios
factorialesse centranendiferentesvariables,porloque se subdividenen análisisde componentes
principales y análisisde correspondencia.Por ejemplo: ¿Qué elementos de laweb influyenmás en
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.
Los procedimientos de revisión estructural incluyen, entre otros, el TLD:
 Análisisde regresión:Investigalainfluenciade dostiposde variablesunasobre laotra.Se hablade
variables dependientes y no dependientes. Las primeras son las llamadas variables explicadas,
mientrasque lassegundassonvariablesexplicativas.El primerodescribeelestadoreal sobrelabase
de losdatos,el segundoexplicaestosdatospor mediode relacionesde dependenciaentre lasdos
variables.Enlapráctica,varioscambiosdeloselementosde lapáginawebcorrespondenavariables
independientes,mientrasquelosefectossobrelatasade conversiónseríanlavariabledependiente.
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 Análisisde desviaciones:Determinalainfluenciade variasvariableso de variablesindividualesen
grupos calculandopromediosestadísticos.Aquíse puedencompararvariablesdentrode un grupo
así comodiferentesgrupos,dependiendodedóndese debensuponerlasdesviaciones.Porejemplo:
¿Qué gruposhacenclic con más frecuenciaenel botón"Comprarahora"de su cestade la compra?
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grupos que se pueden describir con características similares o idénticas. Por ejemplo, ¿en qué
variables difieren los diferentes grupos de compradores?4
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Conclusión
1. El análisis multivariante puede contribuir a enriquecer el debate público sobre los fenómenos que son
objeto de interés para los profesionales y los investigadores, gracias a la oportunidad que les ofrece para
llevar a cabo un análisis complejo de los datos obtenidos en sus estudios.
2. El análisis multivariante puede contribuir a enriquecer el debate público sobre los fenómenos que son
objeto de interés para los profesionales y los investigadores, gracias a la oportunidad que les ofrece para
llevar a cabo un análisis complejo de los datos obtenidos en sus estudios.
3. El análisis multivariante puede contribuir a enriquecer el debate público sobre los fenómenos que son
objeto de interés para los profesionales y los investigadores, gracias a la oportunidad que les ofrece para
llevar a cabo un análisis complejo de los datos obtenidos en sus estudios.
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BIBLIOGRAFIA
1. https://www.ecured.cu/An%C3%A1lisis_multivariados
2. http://allman.rhon.itam.mx/~lnieto/index_archivos/Modulo61.pdf
3. https://es.wikipedia.org/wiki/An%C3%A1lisis_multivariante
4. https://es.ryte.com/wiki/An%C3%A1lisis_Multivariante
5. https://www.abc.com.py/articulos/que-es-el-analisis-multivariante-705106.html
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Videos
1. https://youtu.be/6xNe1uklDHM
2. https://youtu.be/__NwvXa3zjQ

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Analisis multivariado

  • 1. Investigaciónde Mercados Tema:AnálisisMultivariado Alumno:JenniferCanoGonzales Docente:Mgr. José RamiroZapata Barrientos Página| 1 “LIBEREMOS BOLIVIA” ANALISISMULTIVARIADO “La educaciónyla cortesíaabren todaslaspuertas” Thomas Carlyle “La atenciónesel motor de excelencia” José RamiroZapata Barrientos INTRODUCCION El origendel análisismultivariadose remontaaloscomienzosdel sigloXX,conPearsonySperman,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).1 Los datos multivariados surgen en distintas áreas o ramas de la ciencia. Surgen Cuando a un mismo individuose le mide más de una característica de interés.Cuando a un mismo individuo se le mide más de una característica de interés esos individuos son llamados unidades experimentales. DESARROLLO 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).2 El análisis multivariante o análisis multivariado es un método estadístico utilizado para determinar la contribución de varios factores en un simple evento o resultado.  Los factores de estudio son los llamados factores de riesgo (bioestadística), variables independientes o variables explicativas.  El resultado estudiado es el evento, la variable dependiente o la variable respuesta. 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 independientes  puede trabajar con matrices que contengan más variables que observaciones  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.3
  • 2. Investigaciónde Mercados Tema:AnálisisMultivariado Alumno:JenniferCanoGonzales Docente:Mgr. José RamiroZapata Barrientos Página| 2 “LIBEREMOS BOLIVIA” El análisis multivariante siempre se utiliza cuando hay más de tres variables involucradas y el contextode sucontenidonoestáclaro.El objetivoesdetectarunaestructuraporunlado,yverificar los datos de las estructuras por otro. En el contexto de la usabilidad de una web, se pueden utilizar métodos de análisis multivariante para aumentar sistemáticamente la usabilidad. Mientras que las pruebas A/B siempre aíslan sólo una página web, los métodos multivariantes muestran las relaciones e interacciones de varios elementos dentrode una página web.La expresividad depende de qué y cuántos elementosde la webse utilicen.Todosloselementosde lawebque permitenal usuariointeractuarconel sitioweb a través de la interfazde usuariose considerangeneralmente variables.Estoincluye,enparticular, los que tienen un impacto en el tipo de conversión.4 OBJETIVOS -Proporcionarmétodos,cuyafinalidadesel estudioconjuntode datosmultivariantes,queelanálisis estadístico uni y bidimensional es incapaz de conseguir. -Ayuda a 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.5 Tipos de métodos de análisis multivariante  Análisis factorial: Reduce la estructura a datos relevantes y variables individuales. Los estudios factorialesse centranendiferentesvariables,porloque se subdividenen análisisde componentes principales y análisisde correspondencia.Por ejemplo: ¿Qué elementos de laweb influyenmás en 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. Los procedimientos de revisión estructural incluyen, entre otros, el TLD:  Análisisde regresión:Investigalainfluenciade dostiposde variablesunasobre laotra.Se hablade variables dependientes y no dependientes. Las primeras son las llamadas variables explicadas, mientrasque lassegundassonvariablesexplicativas.El primerodescribeelestadoreal sobrelabase de losdatos,el segundoexplicaestosdatospor mediode relacionesde dependenciaentre lasdos variables.Enlapráctica,varioscambiosdeloselementosde lapáginawebcorrespondenavariables independientes,mientrasquelosefectossobrelatasade conversiónseríanlavariabledependiente.
  • 3. Investigaciónde Mercados Tema:AnálisisMultivariado Alumno:JenniferCanoGonzales Docente:Mgr. José RamiroZapata Barrientos Página| 3 “LIBEREMOS BOLIVIA”  Análisisde desviaciones:Determinalainfluenciade variasvariableso de variablesindividualesen grupos calculandopromediosestadísticos.Aquíse puedencompararvariablesdentrode un grupo 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?4
  • 4. Investigaciónde Mercados Tema:AnálisisMultivariado Alumno:JenniferCanoGonzales Docente:Mgr. José RamiroZapata Barrientos Página| 4 “LIBEREMOS BOLIVIA” Conclusión 1. El análisis multivariante puede contribuir a enriquecer el debate público sobre los fenómenos que son objeto de interés para los profesionales y los investigadores, gracias a la oportunidad que les ofrece para llevar a cabo un análisis complejo de los datos obtenidos en sus estudios. 2. El análisis multivariante puede contribuir a enriquecer el debate público sobre los fenómenos que son objeto de interés para los profesionales y los investigadores, gracias a la oportunidad que les ofrece para llevar a cabo un análisis complejo de los datos obtenidos en sus estudios. 3. El análisis multivariante puede contribuir a enriquecer el debate público sobre los fenómenos que son objeto de interés para los profesionales y los investigadores, gracias a la oportunidad que les ofrece para llevar a cabo un análisis complejo de los datos obtenidos en sus estudios.
  • 5. Investigaciónde Mercados Tema:AnálisisMultivariado Alumno:JenniferCanoGonzales Docente:Mgr. José RamiroZapata Barrientos Página| 5 “LIBEREMOS BOLIVIA” BIBLIOGRAFIA 1. https://www.ecured.cu/An%C3%A1lisis_multivariados 2. http://allman.rhon.itam.mx/~lnieto/index_archivos/Modulo61.pdf 3. https://es.wikipedia.org/wiki/An%C3%A1lisis_multivariante 4. https://es.ryte.com/wiki/An%C3%A1lisis_Multivariante 5. https://www.abc.com.py/articulos/que-es-el-analisis-multivariante-705106.html
  • 6. Investigaciónde Mercados Tema:AnálisisMultivariado Alumno:JenniferCanoGonzales Docente:Mgr. José RamiroZapata Barrientos Página| 6 “LIBEREMOS BOLIVIA” Videos 1. https://youtu.be/6xNe1uklDHM 2. https://youtu.be/__NwvXa3zjQ