Investigación de Mercados II Tema: Analisis Multivariante Alumno: Carlos Alejandro Arce Maldonado Docente: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos

1. INVESTIGACION DE MERCADOS II Arce Maldonado
Carlos Alejandro
“LIBEREMOS BOLIVIA”
ANALISIS MULTIVARIANTE
“El conocimiento empieza en el asombro”
SOCRATES
INTRODUCCION. –
El análisis multivalente o análisis multivariado es un método estadístico utilizado para
determinar la contribución de varios factores en un simple evento o resultado.
DESARROLLO. –
El análisis multivariante siempre se utiliza cuando hay más de tres variables involucradas y
el contexto de su contenido no está claro. El objetivo es detectar una estructura por un
lado, y verificar los datos de las estructuras por otro. 1
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. 2
Tres son los objetivos de la lección: 3
1) Definir qué es el Análisis Multivariante y cuáles son sus objetivos
2) Los métodos multivariantes pueden subdividirse según diferentes aspectos. En primer
lugar, se diferencian en función de si se debe descubrir o verificar una estructura con ellos.
Los métodos de determinación de la estructura incluyen el dominio: 2
Análisis factorial: Reduce la estructura a datos relevantes y variables individuales. Los
estudios factoriales se centran en diferentes variables, por lo que se subdividen en análisis
de componentes principales y análisis de correspondencia. Por ejemplo: ¿Qué elementos
de laweb influyen más en el comportamiento de compra?
Análisis de clusters: Las observaciones se asignan gráficamente a grupos de variables
individuales y se clasifican sobre la base de ellas. Los resultados son clusters y segmentos,
como el número de compradores de un producto en particular, que tienen entre 35 y 47
años y tienen un alto nivel de ingresos.
Los procedimientos de revisión estructural incluyen, entre otros, el TLD:
Análisis de regresión: Investiga la influencia de dos tipos de variables una sobre la otra. Se
habla de variables dependientes y no dependientes. Las primeras son las llamadas
variables explicadas, mientras que las segundas son variables explicativas. El primero
describe el estado real sobre la base de los datos, el segundo explica estos datos por

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Carlos Alejandro
“LIBEREMOS BOLIVIA”
medio de relaciones de dependencia entre las dos variables. En la práctica, varios cambios
de los elementos de la página web corresponden a variables independientes, mientras que
los efectos sobre la tasa de conversión serían la variable dependiente.
Análisis de desviaciones: Determina la influencia de varias variables o de variables
individuales en grupos calculando promedios estadísticos. Aquí se pueden comparar
variables dentro de un grupo así como diferentes grupos, dependiendo de dónde se deben
suponer las desviaciones. Por ejemplo: ¿Qué grupos hacen clic con más frecuencia en el
botón "Comprar ahora" de su cesta de la compra?
Análisis discriminante: Se utiliza en el contexto del 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?
3) Indicar cuáles son las etapas a seguir en la resolución de un problema de Análisis
Multivariante.
CONCLUCIONES. –
En conclusión, el análisis multivariable es un conjunto de datos estadísticos cuya finalidad
es analizar simultáneamente los datos estadísticos, se utiliza el método de multiivariante
cuanto tienen 3 o más variables involucradas y ayuda a reducir los datos y las variables
individuales.
REFERENCIAS. –
1) https://es.ryte.com/wiki/An%C3%A1lisis_Multivariante
2) https://es.ryte.com/wiki/An%C3%A1lisis_Multivariante
3) http://www.ciberconta.unizar.es/leccion/anamul/inicio.html
VIDEOS. –
https://www.youtube.com/watch?v=_3YKNZW2HNc
https://www.youtube.com/watch?v=6xNe1uklDHM&t=1s