Introducci N A La Estad Stica Multivariante Equipo

Introducción a la Estadística Multivariante

En el presente documento vamos a estudiar las diferente técnicas multivariantes, pero para poder comprenderlas es importante conocer cómo clasificar las diferentes variables, para eso vamos a estudiar cómo se determinan las clasificaciones, y conocer los diferentes tipos de estas.
Hoy en día una de las razones de la dificultad de definir elanálisis multivariante es que el término multivariante no se usa de la misma forma en la literatura. Para investigadores, multivariante significa simplemente examinar relaciones entre más de dos variables. Otros usan el termino solo para problemas en los que se supone que todas las variables múltiples tiene una distribución normal multivariante. Sin embargo para ser considerado verdaderamentemultivariante, todas las variables deben ser aleatorias y estar interrelacionadas de tal forma que sus diferentes efectos no pueda ser interpretado separadamente con algún sentido.

Aunque el análisis multivariante tiene sus raíces en la estadística univariante y bivariante, la extensión al dominio multivariante introduce conceptos y cuestiones adicionales. Estos conceptos van desde la necesidad de unentendimiento conceptual del elemento básico del análisis multivariante – el valor teórico- a las cuestiones específicas acerca de los tipos de escalas de medida utilizadas y los resultados estadísticos de los test de significancia e intervalos de confianza. Cada concepto juega un papel importante en la correcta aplicación de cualquier técnica multivariante.
El elemento esencial del análisismultivariante es el valor teorico, una combinación lineal de variables con ponderaciones determinadas empíricamente. El investigador especifica las variables, mientras que las ponderafciones son objeto específico de determinación por parte de la técnica multivariante. Un valor teorico de n variables ponderadas
El resultado es un valor único que representa una combinación de todo el conjunto de varaiblesque mejor se adaptan al objeto del análisis multivariante específico. Como pueden ser los tipos de técnicas multivariante que estudiaremos en este documento.
En cada caso, el valor teorico opta el carácter multivariante del análisis. Por tanto, en nuestras discusiones de cada técnica, el valor teorico es el punto central del análisis por varias razones. Debemos entender no solo su impacto conjuntopara lograr cumplir con el objetivo de la técnica, sino también la contribución de cada variable separada al efecto del valor teorico en su conjunto.

El análisis de los datos implica la separación, identificación y medida de la variación de un conjunto de variables, tanto entre ellas mismas como entre una variable independiente y una o más variables independientes. El término clave aquí esmedida. El término clave aquí es medida. 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. En los siguientes párrafos vamos a discutir discutir el concepto de medida en lo que se refiere al análisis de datos y particularmente a las diversas técnicas multivariantes.

Existen dos tiposbásicos de datos: no métricos (cualitativos) y métricos (cuantitativos) Los datos no métricos son atributos, características o propiedades categóricas que identifican o describen a un sujeto. Describen diferencias en tipo o clase indicando la presencia o ausencia de una característica o propiedad, Muchas propiedades son discretas porque tiene una característica peculiar que excluye todas las demáscaracterísticas. Por ejemplo, si uno es hombre, no puede ser mujer. No hay cantidad de = genero=, solo la condición de ser hombre o mujer .Por el contrario, las medidas de datos métricos están constituidas de tal forma que los sujetos pueden ser identificados por diferencias entre grado o cantidad. Las variables medidas métricamente reflejan cantidades relativas o grado. Las medidas métricas son...