El análisis multivariado es un conjunto de técnicas estadísticas que permite estudiar la interrelación de múltiples variables en un mismo sujeto o entidad, siendo útil en diversas áreas como la investigación de mercados, la psicología y la agricultura. Estos métodos permiten simplificar, relacionar y visualizar grandes conjuntos de datos, identificando patrones y relaciones entre variables. Su aplicación es esencial en contextos donde se requiere evaluar la influencia de múltiples factores simultáneamente.

1. SILES LOZA NATALIA EMILCE
Docente:Mgr. José RamiroZapata Barrientos
Materia: Investigaciónde MercadosII
“LIBEREMOS BOLIVIA”
METODO MULTIVARIADO
“La tarea del intelectual consisteen el análisisreal de las ilusiones con el fin de descubrir sus
causas”.
-ArthurMiller
1. INTRODUCCION
En diferentescamposdel conocimiento,el análisisnuméricode lainformación
frecuentementese realizapormediode distintoscálculosestadísticos.
Actualmente,se encuentrandisponiblesmétodosque otorgannuevasposibilidadesde
tratamientocuantitativo,que ciertamente noseríaposible realizarconlosprocedimientos
tradicionalesuni ybivariantes.Estosmétodos, integradosporunaserie de técnicasde análisis
de datos que formanparte de la rama de la Estadísticaconocidacomo análisismultivariante,
resultande gran utilidadparallevaradelante estudiostantode dependenciacomode
interdependenciaentre variables.
El análisismultivariante esunatécnicautilizadade formafrecuente paratratar de anticiparla
quiebraoinsolvenciade lasempresasconresultadosbastante satisfactorios.
2. DESARROLLO
Podemosdefinirel análisismultivariadocomoel conjuntode procedimientosestadísticosque
estudiande formasimultáneavariascaracterísticasde un mismosujetooentidad,conel finde
analizarlainterrelaciónque pueda existirentre todaslasvariablesaleatoriasque representan
dichascaracterísticas.1
Los datosmultivariadossurgenendistintasáreasoramas de la ciencia.
Ejemplos:
1) Investigaciónde mercados:Identificarcaracterísticasde losindividuos paradeterminarqué
tipode personascomprandeterminadoproducto.
2) Agricultura:Resistenciade determinadotipode cosechasadañospor plagas ysequías.
3) Psicología:Relaciónentre el comportamientode adolescentesy actitudesde lospadres.
Los datos multivariadossurgen cuandoaunindividuose le mide másde unacaracterística de
interés.
 Un individuopuede serunobjetooconceptoque se puede medir.Másgeneralmente,
losindividuossonllamadosunidadesexperimentales.
Ejemplosde objetos:personas,animales,terrenos,compañías,países,etc.
Ejemplosde conceptos:amor,amistad,noviazgo,etc.
 Características de losindividuos:Losindividuosdebende serindependientesentresí.

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Materia: Investigaciónde MercadosII
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 Una variable es una característicao atributoque se le mide aun individuo.
OBJETIVOS de los métodos multivariados:
1. Simplificación:Losmétodosmultivariadossonunconjuntode técnicasque
permitenal investigadorinterpretaryvisualizarconjuntosgrandesde datos(tanto
enindividuoscomoenvariables).
2. Relación:Encontrar relacionesentre variables,entre individuosyentre ambos.
a. Relaciónentre variables:Existe relaciónentre variablescuandolasvariables
midenunacaracterística común.Ejemplo:Supongaque se realizanexámenes
de lectura,ortografía,aritméticay álgebraa estudiantesde 6ode primaria.Si
cada uno de losestudiantesobtienecalificacionesaltas,regularesobajasen
loscuatro exámenes, entonceslosexámenesestaríanrelacionadosentre sí.En
este caso,la característica comúnque estosexámenespuedenestarmidiendo
podría serla "inteligenciaglobal".
b. Relaciónentre individuos:Existe relaciónentre individuossi algunode ellos
son semejantesentre sí.Ejemplo:Supongaque se evalúancereales(parael
desayudo) respectoasucontenidonutricional yse miden,porejemplo,los
gramos de grasa, proteínas, carbohidratosysodioa cada unode ellos.Se
podría esperarque loscerealesde fibraesténrelacionadosentre sí,oque los
cerealesendulzadostenganciertarelaciónentre sí,ademásse podríaesperar
que ambosgrupos fuerandiferentesde unoa otro.2
Tipos De Métodos De Análisis Multivariante
Los métodosmultivariantespuedensubdividirse segúndiferentesaspectos.Enprimerlugar,se
diferencianenfunciónde si se debe descubriroverificarunaestructuracon ellos.Losmétodos
de determinaciónde laestructuraincluyenel dominio:
 AnálisisFactorial: Reduce laestructuraa datosrelevantesyvariablesindividuales.Los
estudiosfactorialesse centranendiferentesvariables,porloque se subdividenen
análisisde componentesprincipalesyanálisisde correspondencia.Porejemplo:¿Qué
elementosde lawebinfluyenmásenel comportamientode compra?
 AnálisisDe Clusters:Las observacionesse asignangráficamenteagruposde variables
individualesyse clasificansobre labase de ellas.Losresultadossonclustersy

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segmentos,comoel númerode compradoresde unproductoenparticular,que tienen
entre 35 y 47 años ytienenunaltonivel de ingresos.
Los procedimientosde revisión estructural incluyen,entre otros,el TLD:
 AnálisisDe Regresión:Investigalainfluenciade dostiposde variablesunasobre la
otra. Se hablade variablesdependientesynodependientes.Lasprimerassonlas
llamadasvariablesexplicadas,mientrasque lassegundassonvariablesexplicativas.El
primerodescribe el estadoreal sobre labase de losdatos,el segundoexplicaestos
datospor mediode relacionesde dependenciaentre lasdosvariables.Enlapráctica,
varioscambiosde loselementosde lapáginawebcorrespondenavariables
independientes,mientrasque losefectossobre latasade conversiónseríanlavariable
dependiente.
 AnálisisDe Desviaciones:Determinalainfluenciade variasvariablesode variables
individualesengruposcalculandopromediosestadísticos.Aquíse puedencomparar
variablesdentrode ungrupoasí como diferentesgrupos,dependiendode dónde se
debensuponerlasdesviaciones.Porejemplo:¿Qué gruposhacenclicconmás
frecuenciaenel botón"Comprarahora"de su cestade la compra?
 AnálisisDiscriminante:Se utilizaenel contextodel análisisde desviacionespara
diferenciarentre gruposque se puedendescribirconcaracterísticassimilareso
idénticas.Porejemplo,¿enqué variablesdifierenlosdiferentesgruposde
compradores?3
ESCALAS DE MEDICION
 Variable Cuantitativa o Métrica: Es aquellaque identificaal sujetocomodiferentea
losdemásencuanto a cantidado grado.
 Variable Cualitativa o No Métrica: Se va a identificaral objetode estudiopor
características,propiedades,categoríasoatributosque posee.
Para variablesmétricasse utilizan intervalosyrazones.
Para variablesnométricasse utilizan nominalesyordinales.
 Escala Nominal:Asignaunnúmeroa una característica o atributo.
 Escala Ordinal:Jerarquizalosdatosenrelacióna la cantidadque poseen.
Los intervalosylasrazonessonigualessoloque lasrazonestienensentidofísicoylos
intervalospuedentenerunsentidoarbitrario.4
Etapas De Un Análisis Multivariante.
Las etapasnecesariaspararealizarun análisismultivariante pueden sintetizarse en6:
1. Objetivosdel análisis.
Se define el problemaespecificandolosobjetivosylastécnicas multivariantesque se vana
utilizar.

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El investigadordebe establecerel problemaentérminosconceptuales definiendolos
conceptosy lasrelacionesfundamentalesque se vana investigar.Se debenestablecersi
dichasrelacionesvanaser relacionesde dependenciaode interdependencia. Contodo
estose determinanlas variablesaobservar.
2. Diseñodel análisis.
Se determinael tamañomuestral,lasecuacionesaestimar(si procede),lasdistanciasa
calcular(si procede) ylastécnicasde estimación aemplear.Unavezdeterminadotodo
estose procedena observarlos datos.
3. Hipótesisdel análisis.
Se evalúanlashipótesissubyacentesalatécnicamultivariante.
Dichashipótesispuedenserde normalidad,linealidad,independencia, homocedasticidad,
etc.Tambiénse debe decidirqué hacerconlosdatos perdidos(missing).
4. Realizacióndel análisis.
Se estimael modeloyse evalúael ajuste alosdatos.En este paso puedenaparecer
observacionesatípicas (outliers) oinfluyentes,cuya influenciasobre lasestimacionesyla
bondadde ajuste se debe analizar.
5. Interpretaciónde los resultados.
Dichasinterpretacionespuedenllevar are-especificaciones adicionalesde lasvariableso
del modelo conlocual se puede volverde nuevoalospasos3) y 4).
6. Validacióndel análisis.
Consiste enestablecerlavalidezde losresultadosobtenidosanalizandosi losresultados
obtenidosconlamuestrase generalizanalapoblaciónde laque procede.Paraellose
puede dividirlamuestraenvariaspartesenlas que el modelose vuelveaestimaryse
comparan losresultados.Otrastécnicasque se puedenutilizaraquíson lastécnicasde
remuestreo.5

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3. CONCLUSION
El análisismultivariadoesuntipode análisisestadístico usadoenel estudiode fenómenosque
incluyenlamediciónde variasvariables.Problemasque involucranmétodosmultivariadosse
encuentranendiversasáreascomolascienciassociales,biologíaycienciasde lasalud.
El análisismultivariante siempre se utilizacuandohaymás de tresvariables involucradas.
Para que un análisisseaconsideradomultivariadolasvariablesdebenseraleatorias,ydeben
estarrelacionadasde maneraque el resultadoque produzcannopuedaserinterpretadode
maneraindividual.
4. REFERENCIAS
1. https://www.cienciasinseso.com/analisis-multivariante/
2. http://allman.rhon.itam.mx/~lnieto/index_archivos/Modulo61.pdf
3. https://es.ryte.com/wiki/An%C3%A1lisis_Multivariante
4. http://www.acmcb.es/files/425-3501-DOCUMENT/Sancho-9-14Maig12.pdf
5. http://bibing.us.es/proyectos/abreproy/11162/fichero/Proyecto+Manuel+Sosa%252F
Cap%C3%ADtulo+7.pdf
5. VIDEOS
https://www.youtube.com/watch?v=_3YKNZW2HNc
https://www.youtube.com/watch?v=__NwvXa3zjQ