El análisis multivariante se enfoca en el estudio simultáneo de múltiples variables para comprender mejor el fenómeno analizado. Este método ofrece ventajas sobre la regresión tradicional y ayuda a los investigadores a tomar decisiones informadas, clasificándose en métodos de dependencia, interdependencia y estructurales. Aunque su complejidad y costo pueden ser significativos, su capacidad para manejar diversos tipos de datos lo hace una herramienta valiosa en la investigación de mercados.

1. Investigación de mercado II
Tema: Análisis Multivariante
Alumno: Ignacio Solano Jaqueline
Docente: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
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ANÁLISIS MULTIVARIANTE
“Estudia no para saber algo más sino para saber algo mejor”
Lucio Anneo Séneca
1. INTRODUCCION
se refiere atodoslosmétodosestadísticosque analizan simultáneamentemedidasmúltiples
de cada individuouobjetosometidoainvestigación. Cualquieranálisissimultáneode másde
dos variablespuedeserconsideradoaproximadamentecomounanálisismultivariante.
para ser consideradoverdaderamente multivariante,todaslasvariablesdebenseraleatoriasy
estarinterrelacionadasde tal formaque susdiferentesefectosnopuedanserinterpretados
separadamente conalgúnsentido,el caráctermultivariante reside enlosmúltiplesvalores
teóricos(combinaciones múltiplesde variables) ynosóloenel númerode variablesu
observaciones. 1
2. DESARROLLO
El análisismultivariante mediantetécnicasde proyecciónsobrevariableslatentestiene
muchasventajassobre losmétodosde regresióntradicionales:
 se puede utilizarlainformaciónde múltiplesvariablesde entrada,aunque éstasno
seanlinealmente independientes
 puede trabajarcon matricesque contenganmásvariablesque observaciones
 puede trabajarcon matricesincompletas,siempre que losvaloresfaltantesestén
aleatoriamentedistribuidosynosuperenun10%
 puestoque se basanen laextracciónsecuencial de losfactores,que extraenla
mayor variabilidadposible de lamatrizde lasX (variablesexplicativas,tienenque
serdependientes) puedensepararlainformacióndel ruido.Se asume que lasXse
midenconruido.2
2.1. Objetivosdel AnálisisMultivariante
Puedensintetizarseendos:
 Proporcionarmétodoscuyafinalidadesel estudioconjuntode datosmultivariantes
que el análisisestadísticouni ybidimensionales incapazde conseguir
 Ayudaral analistaoinvestigadoratomardecisionesóptimasenel contextoenel que
se encuentre teniendoencuentalainformacióndisponible porel conjuntode datos
analizado.
2.2. Tipos De Técnicas Multivariantes
Se puedenclasificarentresgrandesgrupos
1) Métodosde dependencia
Suponenque lasvariablesanalizadasestándivididasendosgrupos:las
variablesdependientesylasvariablesindependientes.El objetivode los

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métodosde dependenciaconsiste endeterminarsi el conjuntode variables
independientesafectaal conjuntode variablesdependientesyde qué forma.
a) Dependenciamétrica.
 Análisisde Regresión.
Es la técnicaadecuadasi en el análisishayunao varias
variablesdependientesmétricascuyovalordependede una
o variasvariablesindependientesmétricas.
Por ejemplo,intentarpredecirel gastoanual encine de una
personaa partir de su nivel de ingresos,nivel educativo,sexo
y edad.
 Análisisde Supervivencia.
Es similaral análisisde regresión,peroconladiferenciade
que la variable independiente esel tiempode supervivencia
de un individuouobjeto.Porejemplo,intentarpredecirel
tiempode permanenciaenel desempleode unindividuoa
partir de su nivel de estudiosyde suedad.
 Análisisde lavarianza.
Se utilizanensituacionesenlasque lamuestratotal está
divididaenvariosgruposbasadosenunao variasvariables
independientesnométricasylasvariablesdependientes
analizadassonmétricas.Suobjetivoesaveriguarsi hay
diferenciassignificativasentredichosgruposencuantoa las
variablesdependientesse refiere.
 CorrelaciónCanónica.
Su objetivoesrelacionarsimultáneamente variasvariables
métricasdependientese independientescalculando
combinacioneslinealesde cadaconjuntode variablesque
maximicenlacorrelaciónexistenteentre losdosconjuntos
de variables.
b) Dependencianométrica.
 AnálisisDiscriminante.
Esta técnicaproporcionareglasde clasificaciónóptimasde
nuevasobservacionesde lasque se desconoce sugrupode
procedenciabasándose enlainformaciónproporcionadapor
losvaloresque enellatomanlasvariablesindependientes.
Por ejemplo,determinarlosratiosfinancierosque mejor
permitendiscriminarentre empresasrentablesypoco
rentables.El objetivodel análisisdiscriminantees,portanto,
identificarcuálessonlascaracterísticasdistintivasde los
individuosencadagrupoy, posteriormente,poderutilizarlas
para estimarel grupoal que pertenecenotrosindividuosde
losque se conocendichascaracterísticas,perono su grupo
de pertenencia.
 Modelosde regresiónlogística.

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Son modelosde regresiónenlosque lavariable dependiente
esno métrica.Se utilizancomounaalternativaal análisis
discriminante cuandonohaynormalidad.
 AnálisisConjoint.
Es una técnicaque analizael efectode variables
independientesnométricassobre variablesmétricasono
métricas.La diferenciaconel Análisisde laVarianzaradicaen
dos hechos:lasvariablesdependientespuedenserno
métricasy losvaloresde lasvariablesindependientesno
métricassonfijadasporel analista.En otras disciplinasse
conoce con el nombre de Diseñode Experimentos.3
2) Métodosde interdependencia
Estos métodosnodistinguenentre variablesdependientese independientesy
su objetivoconsiste enidentificar qué variablesestánrelacionadas,cómolo
estány por qué.
3) Métodosestructurales
Suponenque lasvariablesestándivididasendosgrupos:el de lasvariables
dependientesyel de lasindependientes. El objetivode estosmétodosesanalizar,no
sólocomo lasvariablesindependientesafectanalasvariablesdependientes,sino
tambiéncómoestánrelacionadaslasvariablesde losdosgruposentre sí.4
3. CONCLUSIONES
El análisis multivariante es un conjunto de técnicas orientadas al estudio de varias
variables de modo simultáneo, con el objeto de comprender mejor el fenómeno o
evento que se analiza, es uno de los métodos más efectivospara probar la usabilidad,
es muy complejo y a veces costoso. Se puede utilizar software para ayudar, la ventaja
decisiva radica en el número de variables que pueden considerarse y su ponderación
como medida de la importancia de determinadas variables.

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4. REFERENCIAS
1) http://www.cyta.com.ar/biblioteca/bddoc/bdlibros/guia_multivariante/guia_multiv
ariante.htm
2) https://es.wikipedia.org/wiki/An%C3%A1lisis_multivariante
3) http://bibing.us.es/proyectos/abreproy/11162/fichero/Proyecto+Manuel+Sosa%252
FCap%C3%ADtulo+7.pdf+#:~:text=El%20an%C3%A1lisis%20multivariante%20engloba
%20un,cada%20individuo%20u%20objeto%20estudiado.
4) http://www.ciberconta.unizar.es/leccion/anamul/inicio.html
5. VIDEOS
https://youtu.be/_3YKNZW2HNc
https://youtu.be/3o-pl5-sBZE