Compradiccion

Universidad Galileo.
Curso. Análisis Multi variable
Maestría En Administración Con Especialización En Mercadeo
Inga. Samuel Reyes

ANALISIS MULTIVARIADO

(Modelo Log Lineales)

INTRODUCCION
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 paracada individuo ú objeto estudiado.

Sus fundamentos radican en un mejor entendimiento del fenómeno objeto de estudio obteniendo información que los métodos estadísticos univariantes y bivariantes son incapaces de conseguir.

Dicho conjunto de métodos puede dividirse en tres grandes grupos según el papel que juegen los cuales son: Métodos de dependencia, Métodos de interdependencia, Métodosestructurales.

En el presente trabajo se basa en el modelo Log-lineal el cual pertenece a los métodos estructurales, este modelo pretende explicar el comportamiento de una variable de respuesta como resultado del efecto de un conjunto de variables categóricas independientes.

ANALISIS MULTIVARIADO
Es el conjunto de métodos estadísticos cuya finalidad es analizar simultáneamente conjuntos dedatos 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 estadísticos univariantes y bivariantes son incapaces de conseguir.
El análisis multivariado tiene como objetivo Proporcionar métodos cuya finalidad es el estudioconjunto de datos multivariantes que el análisis estadístico uni y bidimensional es incapaz de conseguir, además de ayudar al analista o investigador a tomar decisiones óptimas en el contexto en el que se encuentre teniendo en cuenta la información disponible por el conjunto de datos analizados.
El análisis multivariado se puede clasificar en tres grandes grupos los cuales detallo a continuación:Método de dependencia:
Este método supone que las variables analizadas están divididas en dos grupos: variables dependientes y variables independientes. Este método consiste en determinar si el conjunto de variables independientes afecta al conjunto de variables independientes y la forma en que lo hace.

Los métodos de dependencia se pueden clasificar en dos grandes grupos según la variabledependiente las cuales pueden ser cuantitativas o cualitativas las cuales se describen a continuación:

* Análisis de Regresión
* Análisis de Supervivencia
* Análisis de la varianza
* Correlación Canónica
* Análisis Discriminante
* Modelos de regresión logística
* Análisis Conjoint
.
Método de interdependencia:
La cualidad de este método es que no distingue entrevariables dependientes y variables independientes su objetivo principal es identificar que variables están más relacionadas, como lo están y porque.

Se pueden clasificar en dos grandes grupos según que el tipo de datos que analicen sean métricos o no métricos. Si los datos son métricos se pueden utilizar, entre otras, las siguientes técnicas:

* Análisis Factorial y Análisis de ComponentesPrincipales


Si los datos son no métricos se pueden utilizar las siguientes técnicas:

* Escalas Multidimensionales
* Análisis Cluster
* Análisis de Correspondencias
* Modelos log-lineales

Métodos estructurales:
Este método supone que las variables están divididas en dos grupos: el de las variables dependientes y el de las independientes. El objetivo de estos métodos esanalizar, no sólo como las variables independientes afectan a las variables dependientes, sino también cómo están relacionadas las variables de los dos grupos entre sí.

Analizan las relaciones existentes entre un grupo de variables representadas por sistemas de ecuaciones simultáneas en las que se suponen que algunas de ellas (denominadas constructos) se miden con error a partir de otras...