Analisis multivariante

Análisis Multivariado

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Estadística Univariada
Consiste esencialmente:

• Describir una sola variable mediante
características muestrales
• Realizar inferencias sobre la información
de una muestra obtenida bajo una o varias
condiciones experimentales (media y
varianza muestrales, test t, test F, etc.)

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2Introducción
Se entiende por análisis multivariado:
• Rama de la estadística y del análisis de datos,
que estudia, interpreta y elabora el material
estadístico sobre la base de un conjunto de “n”
variables
• Pretende ser de tipo cuantitativo, cualitativo o
una mezcla de ambos.
• La información en análisis multivariado es, por lo
tanto, de carácter multidimensional

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Estadística Multivariada
• El Análisis Multivariado cumple también
con los objetivos descriptivos e inductivos,
pero trabajando simultáneamente con
varias variables en lugar de una sola

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Análisis Multivariado
La materia prima del análisis multivariado: los
datos

Una de las características del análisis multivariado,es considerar varias variables aleatorias
simultáneamente relacionadas, siendo cada una de
ellas igualmente importante desde el comienzo del
análisis

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Bases de datos
• Conjunto usualmente grande de observaciones.
• Relacionadas entre sí.
• Organizadamente ingresadas.
• Presentadas en forma matricial.
• Factibles de
computación.

manejarmediante

un

sistema

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de

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Clasificación de los métodos
Multivariados
• Análisis de dependencia
· Número de variables dependientes.
· Tipo de escala de medida.

Número de

Número de variables dependientes
Una
Más de una
Métrica
No Métrica
Métricas
No Métricas
Regresión
Logistica Probit - LogitRegresión
Análisis
Correlacióncanónica
discriminante

Métrica

Dependen Variables
Una o varias
independient
cia
es

Análisis conjunto
No Métrica

ANOVA

MANOVA

• Análisis de Interdependencia
Interdepen
dencia

Variables
Casos / Encuestados
Entidades

Análisis factorial y componentes principales
Análisis Cluster
Atributos Metricos
Análisis Multidimensional
Atributos no metricos Análisis decorrespondencia

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Análisis Cluster
• Hay situaciones donde tenemos:
· Muchas variables medidas en cada unidad de observación.

· Muchas observaciones.

• Tenemos la necesidad de crear grupos de objetos
homogéneos (segmentar), es decir buscar una
estructura “natural” entre las observaciones basadas
en un perfil multivariado.

• Ejemplos:
·
·
·
·Grupos de individuos, empresas, productos o comportamientos
Taxonomía biológica para clasificación de animales
Análisis de varios perfiles de comportamiento psiquiátrico.
Caracterización de recursos fitogenéticos.
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Análisis Cluster
• El análisis Cluster es la denominación de un grupo de
técnicas que permite agrupar objetos basándose en
lascaracterísticas que poseen.
• Si los n individuos sobre los cuales se observaron p
características están representados en un espacio de
p dimensiones....

1

2

3
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9

Análisis Cluster
• Podemos observar que en 1 y 2
· En ciertas zonas del espacio existe una gran densidad de
observaciones.

· En las zonas del espacio que separa esos subconjuntos
existeuna baja densidad de individuos.
• En 3 no se cumple lo anterior, implica que no todos los casos
son necesariamente clasificables.
• Las soluciones no son únicas, dependiendo de los
procedimientos empleados.
• Siempre se crearán subconjuntos, a pesar de que exista o no
una auténtica estructura de datos.

• La solución es dependiente de las variables utilizadas.
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