Este documento presenta una introducción al análisis multivariado. Explica que el análisis multivariado involucra métodos estadísticos que analizan múltiples medidas de cada individuo simultáneamente. Describe algunas técnicas multivariadas como el análisis de componentes principales, análisis factorial, análisis discriminante y escalamiento multidimensional. También discute las escalas de medición cualitativas y cuantitativas y cómo estas afectan la selección de técnicas multivariadas. Concluye resalt
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.
El documento describe el análisis multivariado, que involucra métodos estadísticos para analizar conjuntos de datos que tienen múltiples variables medidas para cada objeto. Explica que estos métodos se usan comúnmente hoy en día para evaluar y explicar las relaciones entre variables en áreas como la lingüística, economía y minería de datos. También describe varios tipos específicos de métodos multivariados como análisis factorial, de clusters y de regresión.
El documento presenta una introducción al análisis multivariado, describiendo que este conjunto de métodos estadísticos permite analizar múltiples variables de forma simultánea. Explica los diferentes tipos de análisis multivariado como análisis factorial, de clusters, de regresión, de desviaciones y discriminante. También aborda conceptos como escalas de medición, etapas del análisis y características generales. Finalmente, concluye resaltando que el análisis multivariado permite considerar y ponderar múltiples variables para
El documento presenta una introducción al análisis multivariado, describiendo que analiza múltiples variables medidas para cada individuo u objeto estudiado. Explica que los objetivos del análisis multivariado son proporcionar métodos para estudiar datos multivariantes y ayudar a tomar decisiones óptimas considerando toda la información. Luego describe los tres tipos de técnicas - métodos de dependencia, métodos de interdependencia y métodos estructurales - dividiéndolos en subgrupos y detallando algunos ejemplos como el análisis
El documento presenta una introducción al análisis multivariado, incluyendo su historia, concepto, técnicas como el análisis de componentes principales y de grupos, y sus objetivos como analizar múltiples variables simultáneamente y ayudar a tomar decisiones óptimas. Explica que las técnicas multivariadas permiten observar las relaciones entre variables de una manera general y cuantificar sus asociaciones.
Este documento presenta el plan de estudios de un curso de Estadística impartido en la Facultad de Ciencias Químicas de la Universidad Autónoma de Chiapas. El curso será impartido por el profesor Marco Antonio Jimeno Zavala durante el tercer semestre. Se describen los temas a cubrir como estadística descriptiva e inferencial, presentación y análisis de datos, gráficas y distribuciones. También se detallan las estrategias didácticas, criterios de evaluación y la competencia que los estudiantes desar
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.
El documento describe el análisis multivariado, que involucra métodos estadísticos para analizar conjuntos de datos que tienen múltiples variables medidas para cada objeto. Explica que estos métodos se usan comúnmente hoy en día para evaluar y explicar las relaciones entre variables en áreas como la lingüística, economía y minería de datos. También describe varios tipos específicos de métodos multivariados como análisis factorial, de clusters y de regresión.
El documento presenta una introducción al análisis multivariado, describiendo que este conjunto de métodos estadísticos permite analizar múltiples variables de forma simultánea. Explica los diferentes tipos de análisis multivariado como análisis factorial, de clusters, de regresión, de desviaciones y discriminante. También aborda conceptos como escalas de medición, etapas del análisis y características generales. Finalmente, concluye resaltando que el análisis multivariado permite considerar y ponderar múltiples variables para
El documento presenta una introducción al análisis multivariado, describiendo que analiza múltiples variables medidas para cada individuo u objeto estudiado. Explica que los objetivos del análisis multivariado son proporcionar métodos para estudiar datos multivariantes y ayudar a tomar decisiones óptimas considerando toda la información. Luego describe los tres tipos de técnicas - métodos de dependencia, métodos de interdependencia y métodos estructurales - dividiéndolos en subgrupos y detallando algunos ejemplos como el análisis
El documento presenta una introducción al análisis multivariado, incluyendo su historia, concepto, técnicas como el análisis de componentes principales y de grupos, y sus objetivos como analizar múltiples variables simultáneamente y ayudar a tomar decisiones óptimas. Explica que las técnicas multivariadas permiten observar las relaciones entre variables de una manera general y cuantificar sus asociaciones.
Este documento presenta el plan de estudios de un curso de Estadística impartido en la Facultad de Ciencias Químicas de la Universidad Autónoma de Chiapas. El curso será impartido por el profesor Marco Antonio Jimeno Zavala durante el tercer semestre. Se describen los temas a cubrir como estadística descriptiva e inferencial, presentación y análisis de datos, gráficas y distribuciones. También se detallan las estrategias didácticas, criterios de evaluación y la competencia que los estudiantes desar
Investigación de Mercados II
Tema: Análisis Multivariado
Alumna: Saravia Laura Daniela Paola
Docente: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
El análisis multivariado se refiere a todos aquellos métodos estadísticos que analizan simultáneamente medidas múltiples (más de dos variables) de cada individuo. Su razón de ser radica en un mejor entendimiento del fenómeno objeto de estudio obteniendo información que los métodos estadísticos univariantes y bivariantes son incapaces de conseguir.
Este documento describe el análisis multivariado, un método estadístico que analiza múltiples medidas simultáneamente de cada individuo. Explica que originalmente se usaban para descubrir relaciones causales, pero ahora se utilizan en áreas como lingüística, economía y minería de datos. Detalla dos grupos de métodos multivariados - aquellos que extraen información sobre la interdependencia de variables y aquellos que analizan la dependencia entre variables. Concluye explicando que estos métodos son importantes para la estadística y
El Análisis Multivariante es el conjunto de métodos estadísticos cuya finalidad es analizar simultáneamente conjuntos de datos multivariantes en el sentido de que hay varias variables medidas para cada individuo ú objeto estudiado.
Su razón de ser radica en un mejor entendimiento del fenómeno objeto de estudio obteniendo información que los métodos estadísticos univariantes y bivariantes son incapaces de conseguir.2
2.2 Objetivos del Análisis Multivariado
• Proporcionar métodos cuya finalidad es el estudio conjunto de datos multivariantes que el análisis estadístico uni y bidimensional es incapaz de conseguir
• Ayudar al analista o investigador a tomar decisiones óptimas en el contexto en el que se encuentre teniendo en cuenta la información disponible por el conjunto de datos analizado.
Este documento introduce el análisis multivariado, que involucra el estudio simultáneo de múltiples variables medidas para cada individuo u objeto. Explica que surgen datos multivariados cuando se miden más de una característica por persona y que estos análisis son útiles en investigación de mercados, agricultura y psicología. Luego describe diferentes tipos de métodos multivariados como análisis factorial, de clusters, de regresión, de desviaciones y discriminante, los cuales se usan para descubrir o verificar estructuras subyacentes en
Investigación de Mercados II
Tema: Investigación cuantitativa
Alumno: CHAMBI VILLCA MARINA
Docente: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Pensamiento: TODO ES EDITABLE R.Zapata
Este documento presenta una introducción al análisis multivariado. Explica que este método estadístico se usa para analizar múltiples variables medidas en cada individuo u objeto de estudio. Describe algunas técnicas multivariadas como el análisis de regresión, análisis factorial, análisis discriminante y análisis de conglomerados. Finalmente, concluye que el análisis multivariado permite modelar múltiples relaciones entre variables de forma simultánea para comprender mejor los fenómenos de estudio.
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.
El análisis multivariante o análisis multivariado es un método estadístico utilizado para determinar la contribución de varios factores en un simple evento o resultado.
El documento proporciona una introducción al análisis multivariado. Explica que el análisis multivariado involucra el estudio de tres o más variables simultáneamente para comprender fenómenos que tienen múltiples causas. Describe algunas técnicas multivariadas como el análisis de componentes principales, análisis factorial y regresión múltiple. Finalmente, señala que el análisis multivariado permite utilizar información de múltiples variables para explicar un fenómeno y determinar las contribuciones y dependencias
El documento presenta una introducción al análisis multivariado, explicando que este tipo de análisis estadístico permite estudiar múltiples variables de forma simultánea. Describe los objetivos del análisis multivariado, las diferentes técnicas como los métodos de dependencia, interdependencia y estructurales, y las etapas típicas de un análisis multivariado como establecer los objetivos, diseñar el análisis, evaluar hipótesis, realizar el análisis e interpretar los resultados. Finalmente, conclu
El documento presenta una introducción al análisis multivariado. Explica que este tipo de análisis estudia tres o más variables simultáneamente para explicar fenómenos que tienen múltiples causas. Detalla algunas de las técnicas multivariadas como el análisis de componentes principales, análisis factorial y regresión múltiple. Finalmente, señala que estas técnicas permiten observar las relaciones entre variables de forma general y cuantificar sus asociaciones.
El documento explica el análisis multivariado, que involucra métodos estadísticos para analizar múltiples variables medidas para cada individuo u objeto estudiado. El análisis multivariado tiene como objetivo proporcionar una mejor comprensión de los fenómenos estudiados al considerar información que los métodos univariados y bivariados no pueden. Se describen varios tipos de métodos multivariados como análisis factorial, de clusters y de regresión. El documento concluye que el análisis multivariado analiza conjuntos de datos
Este documento proporciona una introducción al análisis multivariado, explicando que involucra el estudio de múltiples variables simultáneamente. Describe algunas técnicas multivariadas comunes como el análisis factorial, análisis de clusters, análisis de regresión y análisis discriminante. También discute los objetivos, ventajas y desventajas del uso de técnicas multivariadas en la investigación de mercados y ciencias sociales.
Investigación de Mercados II
Tema: Análisis Multivariado
Alumno: Rivas Gonzales Alejandro Javier
Docente: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Pensamiento: TODO ES EDITABLE. R.Zapata
Investigación de Mercados II
Tema: Investigación Cuantitativa
Alumno: Rivas Gonzales Alejandro Javier
Docente: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Pensamiento: TODO ES EDITABLE. R.Zapata
En este documento se encuentra algunas ventajas y desventajas sobre la elección de una muestra para la realización de una investigación, también algunas direcciones de paginas para seguir con el tema de estudio.
En este documentos se encuentra algunos conceptos de población o universo relacionado hacia una investigación, también se encontrara algunas direcciones de paginas para poder seguir con el tema de estudio.
Investigación de Mercados II
Tema: Análisis Multivariado
Alumna: Saravia Laura Daniela Paola
Docente: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
El análisis multivariado se refiere a todos aquellos métodos estadísticos que analizan simultáneamente medidas múltiples (más de dos variables) de cada individuo. Su razón de ser radica en un mejor entendimiento del fenómeno objeto de estudio obteniendo información que los métodos estadísticos univariantes y bivariantes son incapaces de conseguir.
Este documento describe el análisis multivariado, un método estadístico que analiza múltiples medidas simultáneamente de cada individuo. Explica que originalmente se usaban para descubrir relaciones causales, pero ahora se utilizan en áreas como lingüística, economía y minería de datos. Detalla dos grupos de métodos multivariados - aquellos que extraen información sobre la interdependencia de variables y aquellos que analizan la dependencia entre variables. Concluye explicando que estos métodos son importantes para la estadística y
El Análisis Multivariante es el conjunto de métodos estadísticos cuya finalidad es analizar simultáneamente conjuntos de datos multivariantes en el sentido de que hay varias variables medidas para cada individuo ú objeto estudiado.
Su razón de ser radica en un mejor entendimiento del fenómeno objeto de estudio obteniendo información que los métodos estadísticos univariantes y bivariantes son incapaces de conseguir.2
2.2 Objetivos del Análisis Multivariado
• Proporcionar métodos cuya finalidad es el estudio conjunto de datos multivariantes que el análisis estadístico uni y bidimensional es incapaz de conseguir
• Ayudar al analista o investigador a tomar decisiones óptimas en el contexto en el que se encuentre teniendo en cuenta la información disponible por el conjunto de datos analizado.
Este documento introduce el análisis multivariado, que involucra el estudio simultáneo de múltiples variables medidas para cada individuo u objeto. Explica que surgen datos multivariados cuando se miden más de una característica por persona y que estos análisis son útiles en investigación de mercados, agricultura y psicología. Luego describe diferentes tipos de métodos multivariados como análisis factorial, de clusters, de regresión, de desviaciones y discriminante, los cuales se usan para descubrir o verificar estructuras subyacentes en
Investigación de Mercados II
Tema: Investigación cuantitativa
Alumno: CHAMBI VILLCA MARINA
Docente: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Pensamiento: TODO ES EDITABLE R.Zapata
Este documento presenta una introducción al análisis multivariado. Explica que este método estadístico se usa para analizar múltiples variables medidas en cada individuo u objeto de estudio. Describe algunas técnicas multivariadas como el análisis de regresión, análisis factorial, análisis discriminante y análisis de conglomerados. Finalmente, concluye que el análisis multivariado permite modelar múltiples relaciones entre variables de forma simultánea para comprender mejor los fenómenos de estudio.
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.
El análisis multivariante o análisis multivariado es un método estadístico utilizado para determinar la contribución de varios factores en un simple evento o resultado.
El documento proporciona una introducción al análisis multivariado. Explica que el análisis multivariado involucra el estudio de tres o más variables simultáneamente para comprender fenómenos que tienen múltiples causas. Describe algunas técnicas multivariadas como el análisis de componentes principales, análisis factorial y regresión múltiple. Finalmente, señala que el análisis multivariado permite utilizar información de múltiples variables para explicar un fenómeno y determinar las contribuciones y dependencias
El documento presenta una introducción al análisis multivariado, explicando que este tipo de análisis estadístico permite estudiar múltiples variables de forma simultánea. Describe los objetivos del análisis multivariado, las diferentes técnicas como los métodos de dependencia, interdependencia y estructurales, y las etapas típicas de un análisis multivariado como establecer los objetivos, diseñar el análisis, evaluar hipótesis, realizar el análisis e interpretar los resultados. Finalmente, conclu
El documento presenta una introducción al análisis multivariado. Explica que este tipo de análisis estudia tres o más variables simultáneamente para explicar fenómenos que tienen múltiples causas. Detalla algunas de las técnicas multivariadas como el análisis de componentes principales, análisis factorial y regresión múltiple. Finalmente, señala que estas técnicas permiten observar las relaciones entre variables de forma general y cuantificar sus asociaciones.
El documento explica el análisis multivariado, que involucra métodos estadísticos para analizar múltiples variables medidas para cada individuo u objeto estudiado. El análisis multivariado tiene como objetivo proporcionar una mejor comprensión de los fenómenos estudiados al considerar información que los métodos univariados y bivariados no pueden. Se describen varios tipos de métodos multivariados como análisis factorial, de clusters y de regresión. El documento concluye que el análisis multivariado analiza conjuntos de datos
Este documento proporciona una introducción al análisis multivariado, explicando que involucra el estudio de múltiples variables simultáneamente. Describe algunas técnicas multivariadas comunes como el análisis factorial, análisis de clusters, análisis de regresión y análisis discriminante. También discute los objetivos, ventajas y desventajas del uso de técnicas multivariadas en la investigación de mercados y ciencias sociales.
Investigación de Mercados II
Tema: Análisis Multivariado
Alumno: Rivas Gonzales Alejandro Javier
Docente: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Pensamiento: TODO ES EDITABLE. R.Zapata
Investigación de Mercados II
Tema: Investigación Cuantitativa
Alumno: Rivas Gonzales Alejandro Javier
Docente: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Pensamiento: TODO ES EDITABLE. R.Zapata
En este documento se encuentra algunas ventajas y desventajas sobre la elección de una muestra para la realización de una investigación, también algunas direcciones de paginas para seguir con el tema de estudio.
En este documentos se encuentra algunos conceptos de población o universo relacionado hacia una investigación, también se encontrara algunas direcciones de paginas para poder seguir con el tema de estudio.
Este documento discute las competencias administrativas. Define competencia administrativa como la titularidad de una determinada potestad que posee un órgano administrativo según el ordenamiento jurídico. Explora las características de la competencia administrativa como legalidad, inalienabilidad, responsabilidad y fin público. También analiza competencias específicas como comunicación, planeación, trabajo en equipo y acción estratégica que son importantes para el éxito gerencial.
Este documento presenta una guía detallada para realizar un análisis FODA (Fortalezas, Oportunidades, Debilidades, Amenazas). Explica los cinco pasos para completar un análisis FODA, incluyendo identificar fortalezas, debilidades, oportunidades y amenazas. También discute los beneficios de usar un análisis FODA, como proporcionar un resumen visual y puntos de partida para discusiones estratégicas. Sin embargo, señala que un análisis FODA solo
Este documento presenta un análisis PEST de una empresa. Explica que el análisis PEST evalúa factores políticos, económicos, socioculturales y tecnológicos que afectan el entorno empresarial. Describe cada factor y cómo medir su impacto. También discute cuándo realizar un análisis PEST y las ventajas de hacerlo periódicamente para adaptarse a los cambios en el entorno.
En este documento se encuentra algunas gráficas sobre las emociones y la creatividad y conocer su desempeño los créditos se le otorgan a Ms. C Ramiro Zapata Barrientos.
En este documento encontrarás el estudio de la evolución del marketing a grandes rasgos, también se encuentra algunas referencias para profundizar el tema de estudio.
En este documento se encuentra el estudio de las seis emociones básicas que los seres humanos están experimentando día a día, también se encuentra algunas referencias para profundizar el tema de estudio.
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En este documento se encuentra una investigación sobre el flujo circular de la economía a grandes rasgos ya que es un tema amplio, dentro del documento existe algunas referencias para poder seguir con el tema de estudio.
El documento resume la creciente dependencia de Bolivia en las importaciones de alimentos, que han aumentado un 54% en la última década. Varias razones contribuyen a esto, incluyendo la migración del campo a la ciudad, la falta de incentivos para los pequeños agricultores, y la politización de los recursos destinados al desarrollo agrícola. A pesar de mayores fondos asignados al sector agrícola por el gobierno, la producción local sigue estancada y Bolivia gasta cada vez más en importar alimentos que antes producía intern
En este documento se encuentra un breve estudio del enfoque sistémico de forma macro, también se encuentra algunas referencias para seguir con el estudio del tema de forma mas relevante.
Este documento proporciona un resumen de los sistemas tributarios de 11 países latinoamericanos, comparando impuestos como el impuesto sobre la renta de personas físicas e impuestos sobre sociedades, impuesto al patrimonio, IVA e impuestos especiales. Explica que los países con mayor presión fiscal son Cuba, Brasil y Argentina, mientras que los de menor presión son Guatemala, República Dominicana y Perú. Finalmente, señala que los desafíos incluyen reducir la evasión fiscal y subir impuestos de forma gradual a
Este documento resume la teoría malthusiana sobre el crecimiento de la población y los recursos. Según Malthus, la población crece geométricamente mientras que los alimentos solo aumentan en progresión aritmética, lo que llevaría a una catástrofe. Aunque esta teoría resultó ser falsa, aún existe la preocupación sobre si habrá suficientes alimentos para 2050. La solución propuesta es la intensificación sostenible de la agricultura mediante técnicas como la irrigación y fertilizantes para aumentar la
Este documento describe los orígenes y características de la investigación cualitativa. Explica que los métodos cualitativos se originaron en la antigüedad pero se desarrollaron en el siglo XIX con las ciencias sociales. Luego detalla las cuatro fases del proceso de investigación cualitativa: la fase preparatoria, el trabajo de campo, el análisis de datos y la fase informativa. Finalmente, concluye que la investigación cualitativa estudia procesos, significados y experiencias humanas en contextos sociales dinámicos.
El siguiente documento trata sobre la Investigación Cuantitativa en donde se mostrara algunos conceptos que se maneja dentro el tema a grandes rasgos y algunas referencias para poder seguir con el estudio de la materia.
ACERTIJO DESCIFRANDO CÓDIGO DEL CANDADO DE LA TORRE EIFFEL EN PARÍS. Por JAVI...JAVIER SOLIS NOYOLA
El Mtro. JAVIER SOLIS NOYOLA crea y desarrolla el “DESCIFRANDO CÓDIGO DEL CANDADO DE LA TORRE EIFFEL EN PARIS”. Esta actividad de aprendizaje propone el reto de descubrir el la secuencia números para abrir un candado, el cual destaca la percepción geométrica y conceptual. La intención de esta actividad de aprendizaje lúdico es, promover los pensamientos lógico (convergente) y creativo (divergente o lateral), mediante modelos mentales de: atención, memoria, imaginación, percepción (Geométrica y conceptual), perspicacia, inferencia y viso-espacialidad. Didácticamente, ésta actividad de aprendizaje es transversal, y que integra áreas del conocimiento: matemático, Lenguaje, artístico y las neurociencias. Acertijo dedicado a los Juegos Olímpicos de París 2024.
LA PEDAGOGIA AUTOGESTONARIA EN EL PROCESO DE ENSEÑANZA APRENDIZAJEjecgjv
La Pedagogía Autogestionaria es un enfoque educativo que busca transformar la educación mediante la participación directa de estudiantes, profesores y padres en la gestión de todas las esferas de la vida escolar.
José Luis Jiménez Rodríguez
Junio 2024.
“La pedagogía es la metodología de la educación. Constituye una problemática de medios y fines, y en esa problemática estudia las situaciones educativas, las selecciona y luego organiza y asegura su explotación situacional”. Louis Not. 1993.
pueblos originarios de chile presentacion twinkl.pptx
Investigación Multivariante
1. Mamani FernándezBladimir
Docente.Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Materia: Investigaciónde MercadosII
“LIBEREMOS BOLIVIA”
“ANALISIS MULTIVARIADO”
“El que tiene grandes pensamientos a menudo comete grandes errores”
Martín Heidegger
1.- INTRODUCCION:
1.1.- Orígenes y autores:
El origendel análisis multivariadose remontaaloscomienzosdel sigloXX,conPearsonySperman,
época en la cual se empezaron a introducir los conceptos de la estadística moderna. Las bases
definitivasdeestetipodeanálisisse establecieronenladécada1930-40conHotelling,Wilks,Fisher,
Mahalanobis,yBartlett (Bramardi,2002). En términosgenerales,el análisismultivariadose refiere
a todos aquellos métodos estadísticos que analizan simultáneamente medidas múltiples (más de
dos variables) de cada individuo. Por su parte Hair (Hair et al., 1992) puntualiza que para el caso
del análisis de datosresultantesde caracterizaciónde recursosgenéticosvegetales,el problemaes
representargeométricamente,cuantificarlaasociaciónentreindividuosyclasificarlosrespectoaun
conjuntode variables,lascualespuedensercuantitativas,cualitativasolacombinaciónde ambas.1
Teniendo en cuenta los objetivos que se desean alcanzar, este investigador clasifica los métodos
multivariadosendosgrandesgrupos.El primerose denominade ordenación oreducciónde datos
y permite arreglar y representar gráficamente el material bajo estudio en un número reducidode
dimensiones.El segundose denominade clasificaciónypermitelabúsquedade grupossimilareslo
más homogéneosposible paraclasificarloselementos.Cadabase de datos estácompuestapor un
conjunto de objetos o casos representativos de un problema en cuestión (en este caso son las
accesiones) yasuvez,cadaobjeto,sedescribemedianteunconjuntodeatributosorasgos,también
conocidoscomovariablesde entradaocaracterísticas(enestecasosonlosdescriptores),loscuales
pueden ser cualitativos (categóricos) o cuantitativos (numéricos).2
En ocasiones
algunasvariablespuedencrearruidoenlosdatos,puesaquellasque sonredundantes oirrelevantes
degradan la clasificación. La eliminación de estos rasgos resulta en una igual o mejor clasificación
que con el conjunto completo, no obstante, pueden obtenerse resultados no consistentes, por lo
cual losinvestigadoresnodebenhacerusoindiscriminadode losmétodosde selecciónde variables.
La reducción de la dimensionalidad con la de extracción de atributos se trata de encontrar un
número más reducido de nuevos atributos a partir de transformaciones de los iniciales. Entre las
técnicas de extracción más conocidas tenemos el análisis por factores que se emplea
frecuentemente para crear nuevas variables que resuman toda la información de la que podría
disponerse en las variables originales, por tanto, es indudable su uso en la reducción de l a
dimensionalidad del conjunto de datos. El nuevo conjunto de variables no correlacionadas
obtenidas,llamadasfactoressubyacentessepuedenusarenelanálisisfuturode losdatos(Johnson,
2000). Otra de las técnicas más usadas en la reducción de datos son las técnicas de escalamiento
óptimo, dentro de las cuales el análisis de correspondencias múltiple, también conocido como
2. Mamani FernándezBladimir
Docente.Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Materia: Investigaciónde MercadosII
“LIBEREMOS BOLIVIA”
análisisde homogeneidad,permite encontrarlascuantificacionesóptimas,esdecir,que separenal
máximo las categorías entre sí. Esto implica que los objetos de la misma categoría se representan
cercanos entre sí, mientrasque los objetosde categorías diferentesse representanlomás alejado
posible.3
2.- DESARROLLO:
2.1.-El análisis multivariante o análisis multivariado:
Es un métodoestadístico utilizadoparadeterminarlacontribuciónde variosfactoresenun 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.4
2.2.- Técnicas Multivariado
Análisis de componentes principales.
Análisis factorial
Análisis discriminante
Análisis de la correlación canónica
Análisis de grupos
Escalamiento multidimensional
Análisis de correspondencias
Análisis factorial confirmatorio
Modelo de Ecuaciones Estructurales (SEM), análisis causal.
Análisis conjunto
Escalamiento Óptimo.5
2.3.- Escalas de medición
El análisisde losdatosimplicalaseparación,identificaciónymedida de lavariaciónenunconjunto
de variables,tantoentre ellasmismascomoentre una variable dependiente yuna o más variables
independientes. El término clave aquí es medida, dado que el investigador no puede separar o
3. Mamani FernándezBladimir
Docente.Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Materia: Investigaciónde MercadosII
“LIBEREMOS BOLIVIA”
identificar una variación a menos que pueda ser mesurable. La medida es importante para
representarconprecisiónel conceptode nuestrointerésyescrucial enla seleccióndel métodode
análisismultivarianteapropiado.Enlossiguientespárrafosvamosadiscutirel conceptode medida
en lo que se refiere al análisis de datos y particularmente a las diversas técnicas multivariantes.
Existen dos tipos básicosde datos: no métricos(cualitativos) y métricos (cuantitativos).6
Los datos
no métricos son atributos, características o propiedades categóricas que identifican o describena
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 excluye todas lasdemás características. Por ejemplo,si unoes hombre,no puede ser
mujer;Nohay cantidadde «género»,sólolacondiciónde serhombre omujer.Porel contrario,las
medidasde datosmétricosestánconstituidasde tal formaque lossujetospuedenseridentificados
por diferencias entre grado o cantidad. Las variables medidas métricamente reflejan cantidades
relativasogrado. Las medidasmétricassonlasmás apropiadaspara casos que involucrancantidad
o magnitud, tales como el nivel de satisfacción o la demanda de trabajo.7
3.- CONCLUCIONES:
Se identificó que el análisis multivariado es de mucha importancia dentro un proceso de
investigaciónde mercado,se manejaestadísticamentevariosconceptosyaplicacionesque se debe
tomar en cuenta ya que, si cualquiera de esos conceptos olvidados el proceso de la investigación
puede tener errores, también ocupa varias técnicas de análisis multivariado y así mismo poder
realizarinterpretacionesdelosresultadosde unamaneraadecuada.Porlotatosuusosinteneruna
base conceptual correcta no podrá apoyar al análisis de los resultados de cualquier técnica
multivariante.
4.- REFERENCIAS:
1.- https://es.wikipedia.org/wiki/An%C3%A1lisis_multivariante
2.- https://es.wikipedia.org/wiki/Alfa_de_Cronbach
3.- https://es.ryte.com/wiki/An%C3%A1lisis_Multivariante
4.-https://help.xlstat.com/s/article/qu-mtodo-de-anlisis-de-datos-multivariante- egir?language=es
5.- https://www.um.es/docencia/pguardio/documentos/Tec_seg.pdf
6.- https://gauss.inf.um.es/00Rteam/clasR/materiales/presentacionTalleres1_2.pdf
7.-
https://scholar.google.com.bo/scholar?q=an%C3%A1lisis+multivariante+normalidad&hl=es&as_sd
t=0&as_vis=1&oi=scholart