Analisis Multivariante

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TEMA 1: EL ANALISIS MULTIVARIANTE EN INVESTIGACION COMERCIAL 4
1. Introducción. 4
2. Definición del AM. 4
3. Diseños y conceptos básicos del AM. 5
4. Tratamientos previos de los datos. 9
5. Supuestos del AM. 11
6. Clasificación de los métodos del AM. 12
7. Programas Informáticos. 13

TEMA 2: EL ANALISIS FACTORIAL 15
1.Definición y objetivo del AF. 15
2. Conceptos básicos. 16
3. Distinción entre AF y ACP. 17
4. Supuestos del ACP. (Son específicos del ACP) 18
5. Diseño del ACP. (Procedimientos) 19
6. Caso practico. 23
7. Tratamiento de los datos con DYANE y SPSS. 37

TEMA 3: EL ANALISIS FACTORIAL DE CORRESPONDENCIAS 48
1. Introducción. 48
2. Definición y objetivo del AFC. 49
3.Conceptos básicos del AFC. 50
4. Supuestos del AFC. 51
5. Diseño del AFC. 51
6. Casos prácticos con DYANE. 52

TEMA 4: EL ANALISIS CLUSTER 67
1. Introducción. 67
2. Definición y objetivo del AC. 68
3. Conceptos básicos del AC. 68
4. Supuestos del AC. 68
5. Diseños del AC. 70
6. Casos prácticos con DYANE. 73
TEMA 5: LA REGRESIÓN MULTIPLE 79
1. Introducción. 79
2.Definición y objetivo de la RM. 81
3. Términos y conceptos básicos de la RM. 82
4. Supuestos de la RM. 85
5. Tamaño muestral. 86
6. Diseño de la RM. 86
7. Casos prácticos con DYANE y SPSS. 87
8. Análisis de Supuestos de la RM. 100
TEMA 6: EL ANÁLSIS DISCRIMINANTE 115
1. Introducción. 115
2. Definición y objetivo. 116
3. Conceptos y términos básicos del AD. 116
4.Supuestos del AD. 119
5. Diseño del AD. 119
6. Casos prácticos 120
TEMA 7: EL ANÁLSIS multivariante de la varianza (MANOVA) 155
1. Introducción. 155
2. Definición y objetivo. 157
3. Términos y conceptos básicos del MANOVA. 159
4. Supuestos básicos del MANOVA. 164
5. Diseño del estudio con el MANOVA. 165
6. Casos prácticos con SPSS. 166
TEMA 8: LA REGRESIÓN LOGÍSTICA (MODELOLOGIT) 179
1. Introducción. 179
2. Objetivo de la RL. 179
3. Modelo de la RL. 179
4. Diseño del estudio con la RL. 180
5. Medición de la variable dependiente. 180
6. Estimación del modelo. 180
7. Supuestos básicos de la RL. 180
8. Bondad de ajuste. 181
9. Interpretación de los resultados. 182
10. Comparación de los modelos: regresión, discriminante y logit. 184
11.Casos prácticos con SPSS. 185


TEMA 1: EL ANALISIS MULTIVARIANTE EN INVESTIGACION COMERCIAL

Estructura de la clase:
1. Introducción.
2. Definición del AM.
3. Diseños y conceptos básicos del AM.
4. Tratamientos previos de los datos.
5. Supuestos del AM.
6. Clasificación de los métodos del AM.
7. -------------------------------------------------
Programasinformáticos.

1. Introducción.

En primer lugar, cuando queremos examinar un sistema complejo de actividades comerciales, muchas veces no es suficiente utilizar técnicas univariantes y hay que ir al empleo del AM. Cuando el número de variables que influyen simultáneamente y de forma importante en el problema que queremos tratar es elevado (no solamente una o dos, sino un número elevado devariables), entonces tenemos que utilizar el AM.

Debemos reflexionar que sería mejor emplear: análisis univariante, análisis bivariante o análisis multivariante. Si queremos analizar por separado variables utilizaremos el anáilisis univariante y bivariante. En el caso de necesitar un análisis en conjunto, emplearemos técnicas multivariantes. Con esta técnica determinaremos si las variables estáninfluyendo en los grupos que estudiamos y por lo tanto nos sirve para analizar las relaciones múltiples. Si queremos utilizar /analizar múltiples variables simultáneamente, tenemos que utilizar técnicas multivariantes.

2. Definición del AM.

El AM se puede definir como:
Las técnicas estadísticas utilizadas para tratar múltiples variables que se deben analizar simultáneamente, y cuyos...