Analisis multivariado

1.- ¿QUÉ ES 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.
Su razón de ser radica en un mejor entendimiento del fenómeno objeto de estudio obteniendo información que los métodos estadísticosunivariantes y bivariantes son incapaces de conseguir.
Así, como Hair et al. (1999) dicen:

“Las mujeres y hombres de negocios de hoy no pueden seguir aproximaciones ya pasadas en las que los consumidores eran considerados homogéneos y caracterizados por un número pequeño de variables demográficas. En su lugar, deben desarrollar estrategias que atraigan a numerosos segmentos de clientes concaracterísticas demográficas y psicográficas diversas en un mercado con múltiples restricciones (legales, económicas, competitivas, tecnológicas, etc). Sólo a través del análisis multivariante las relaciones múltiples de este tipo podrán ser examinadas adecuadamente para obtener un entendimiento más completo y real del entorno que permita tomar las decisiónes más adecuadas.”

 

1.1.1.           Objetivos del Análisis Multivariante

Pueden sintetizarse en dos:
1) Proporcionar métodos cuya finalidad es el estudio conjunto de datos multivariantes que el análisis estadístico uni y bidimensional es incapaz de conseguir

2) Ayudar al analista o investigador a tomar decisiones óptimas en el contexto en el que se encuentre teniendo en cuenta la información disponible porel conjunto de datos analizado
2.- TIPOS DE TECNICAS MULTIVARIANTES
Se pueden clasificar en tres grandes grupos (ver esquema adjunto):
 
1) 1)     Métodos de dependencia
Suponen que las variables analizadas están divididas en dos grupos: las variables dependientes y las variables independientes. El objetivo de los métodos de dependencia consiste en determinar si el conjunto de variablesindependientes afecta al conjunto de variables dependientes y de qué forma.
 
2) 2)     Métodos de interdependencia
Estos métodos no distinguen entre variables dependientes e independientes y su objetivo consiste en identificar qué variables están relacionadas, cómo lo están y por qué.
 
3) 3)     Métodos estructurales
Suponen que las variables están divididas en dos grupos:el de las variables dependientes y el de las independientes. El objetivo de estos métodos es análizar, no sólo como las variables independientes afectan a las variables dependientes, sino también cómo están relacionadas las variables de los dos grupos entre sí.
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2.1 Métodos de dependencia
Se pueden clasificar en dos grandes subgrupos según que la variable (s) dependiente (s) sea (n)cuantitativas o cualitativas.
Si la variable dependiente es cuantitativa algunas de las técnicas que se pueden aplicar son las siguientes:
1) Análisis de Regresión
Es la técnica adecuada si en el análisis hay una o varias variables dependientes métricas cuyo valor depende de una o varias variables independientes métricas.
Por ejemplo, intentar predecir el gasto anual en cine de una persona apartir de su nivel de ingresos, nivel educativo, sexo y edad.
2) Análisis de Supervivencia
Es similar al análisis de regresión pero con la diferencia de que la variable independiente es el tiempo de supervivencia de un individuo ú objeto.
Por ejemplo, intentar predecir el tiempo de permanencia en el desempleo de un individuo a partir de su nivel de estudios y de su edad.
3) Análisis de lavarianza
Se utilizan en situaciones en las que la muestra total está dividida en varios grupos basados en una o varias variables independientes no métricas y las variables dependientes analizadas son métricas. Su objetivo es averiguar si hay diferencias significativas entre dichos grupos en cuanto a las variables dependientes se refiere.
Por ejemplo, ¿hay diferencias en el nivel de colesterol...