Analisis multivariante

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¿Qué es el análisis multivariante?

Con la tecnología disponible hoy en día casi cualquier problema se puede analizar fácilmente hoy en día por un número ilimitado de programas estadísticos, permitiendo que las investigaciones sean más sustantivas y que sus modelos teóricos sean ensayables.
Las técnicas de análisis multivariante están siendo ampliamente aplicadas a la industria, administracióny centros de investigación de ámbito universitario.
Cualquier investigador que examina sólo relaciones de dos variables y que evita el análisis multivariante está ignorando poderosas herramientas que podrían suministrar información potencialmente útil.
Según los estadísticos Hardyck y Petrinovich:
Los métodos multivariantes hacen posible plantear preguntas específicas y precisas de complejidaden marcos idóneos, lo que posibilita llevar a cabo investigaciones teóricamente significativas y evaluar los efectos de las variaciones paramétricas. Sólo a través de las técnicas de análisis multivariante se pueden examinar adecuadamente las relaciones múltiples.
En un sentido amplio se refiere a todos los métodos estadísticos que analizan simultáneamente medidas múltiples de cada individuo uobjeto sometido a investigación. Cualquier análisis simultaneo de más de dos variables. Muchas técnicas multivariantes son extensiones de:
Análisis univariante: análisis de distribuciones de una sola variable.
Análisis bivariante: clasificaciones cruzadas, correlación, análisis de varianza y regresiones simples utilizadas para analizar variables.
En muchas ocasiones las técnicas multivariantesson un medio de representar en un análisis discriminante que sirve para diferenciar entre grupos basados en un conjunto de variables. Para ser considerado verdaderamente multivariante todas las variables deben ser aleatorias y estar interrelacionadas de tal forma que sus diferentes efectos no puedan ser interpretados separadamente con algún sentido.
El análisis multivariante incluirá tantotécnicas multivariantes como técnicas multivariantes, debido a que los autores creen que el conocimiento de las técnicas multivariables, ya que el conocimiento de las técnias multivariables es un primer paso esencial en la comprensión del análisis multivariante.

Algunos conceptos básicos del análisis multivariante

El elemento esencial es el valor teórico, una combinación lineal de variables conponderaciones determinadas empíricamente. El resultado es un valor único que representa una combinación de todo el conjunto de variables que mejor se adaptan al objeto del análisis multivariante específico. En regresiones múltiples de forma que guarde la mejor correlación con la variable, el valor teórico es el punto central.

Escalas de medida
El investigador no puede separar o identificar unavariación a menos que pueda ser mesurable. La medida es importante para representar con precisión el concepto de nuestro interés y es crucial en la selección del método de análisis multivariante apropiado.
Existen dos tipos de datos:
No métricos (cualitativos): son atributos, características o propiedades categóricas que identifican o describen un sujeto, los sujetos pueden ser identificados pordiferencias entre grado o cantidad.
Métricos (cuantitativos): están constituidas de tal forma que los sujetos pueden ser identificados por diferencias entre grado o cantidad.

Escalas de medida no métrica
Pueden tener escalas nominales u ordinales. Las escalas nominales son conocidas como escalas de categoría, proporcionan el número de ocurrencias en cada clase o categoría de la variable quese está estudiando. Los número o símbolos solamente indican la presencia del atributo o característica bajo investigación.
Las escales ordinales representan un nivel superior de precisión de la medida. Las variables pueden ser ordenadas o clasificadas en escalas en relación a la cantidad del atributo presentado.

Escalas de medida métrica
Las escalas de intervalos y de razón tienen...
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