analisis multivariable

INDICE


INTRODUCCIÓN 3
1. EL ANÁLISIS MULTIVARIABLE 4
2. ETAPAS DE UN ANALISIS MULTIVARIANTE 5
2.1 Objetivos del análisis 5
2.2 Diseño del análisis 5
2.3 Hipótesis del análisis 5
2.4 Realización del análisis 5
2.5 Interpretación de los resultados 5
2.6 Validación del análisis 5
2.7 TIPOS DE TECNICAS MULTIVARIANTES 6
3. METODOSESTRUCTURALES 7
3.1 Modelo de ecuaciones estructurales 7
3.2 MODELOS DE ECUACIONES ESTRUCTURALES 8
3.3 CLASIFICACION DE TECNICAS MULTIVARIANTES 9
CONCLUSIONES
RECOMENDACIONES
BIBLIOGRAFIA







INTRODUCCION
El análisis multivariante permite el estudio el comportamiento de tres o más variables al mismo tiempo. Se usan principalmente para buscar las variables menosrepresentativas para poder eliminarlas, simplificando así modelos estadísticos en los que el número de variables sea un problema y para comprender la relación entre varios grupos de variables.

Uno de los modelos del análisis multivariante y tema de estudio son los modelos estructurales analizan las relaciones existentes entre un grupo de variables representadas por sistemas de ecuaciones simultáneas enlas que se suponen que algunas de ellas (denominadas constructos) se miden con error a partir de otras variables observables denominadas indicadores.

Por lo que se puede establecer que los modelos utilizados constan, por lo tanto, de dos partes: un modelo estructural que especifica las relaciones de dependencia existente entre las constructos latentes y un modelo de medida que especifica comolos indicadores se relacionan con sus correspondientes constructos; suele basarse en presupuestos teóricos y define qué variables se van a emplear para cada variable criterio o predatoria.












1. EL ANALISIS MULTIVARIANTE

Es un método estadístico utilizado para determinar la contribución de varios factores en un simple evento o resultado.
• Los factores de estudio son losllamados factores de riesgo bioestadística, variables independientes o variables explicativas.
• El resultado estudiado es el evento, la variable dependiente o la variable respuesta.
El análisis multivariante mediante técnicas de proyección sobre variables latentes tiene muchas ventajas sobre los métodos de regresión tradicionales:
• Se puede utilizar la información de múltiples variables deentrada, aunque éstas no sean linealmente independientes
• Puede trabajar con matrices que contengan más variables que observaciones
• Puede trabajar con matrices incompletas, siempre que los valores faltantes estén aleatoriamente distribuidos y no superen un 10%
• Puesto que se basan en la extracción secuencial de los factores, que extraen la mayor variabilidad posible de la matriz de las X(variables explicativas, tienen que ser dependientes) pueden separar la información del ruido. Se asume que las X se miden con ruido.






2. ETAPAS DE UN ANALISIS MULTIVARIANTE

2.1 Objetivos del análisis
Se define el problema especificando los objetivos y las técnicas multivariantes que se van a utilizar.

El investigador debe establecer el problema en términos conceptuales definiendolos conceptos y las relaciones fundamentales que se van a investigar. Se deben establecer si dichas relaciones van a ser relaciones de dependencia o de interdependencia. Con todo esto se determinan las variables a observar.

2.2 Diseño del análisis
Se determina el tamaño muestral, las ecuaciones a estimar (si procede), las distancias a calcular (si procede) y las técnicas de estimación aemplear. Una vez determinado todo esto se proceden a observar los datos.

2.3 Hipótesis del análisis
Se evalúan las hipótesis subyacentes a la técnica multivariante. Dichas hipótesis pueden ser de normalidad, linealidad, independencia, homocedasticidad, etc.

2.4 Realización del análisis
Se estima el modelo y se evalúa el ajuste a los datos. En este paso pueden aparecer observaciones...