Limno

Análisis Multivariado
Datos/Variables:
Profundidad
T (°C)
SS
Conductividad
pH
Alcalinidad
%OD
CO2
PSR
NO3
NH4

Existen 10 casos completos a utilizarse en los cálculos.

El StatAdvisor
Este procedimiento está diseñado para resumir varias columnas de datos cuantitativos. Calculará varios estadísticos, incluyendo correlaciones, covarianzas ycorrelaciones parciales. En el procedimiento también están incluidas una serie de gráficas multivariadas, que proporcionan vistas interesantes de los datos. Use los íconos de Opciones Tabulares y de Opciones Gráficas en la barra de herramientas para análisis, para acceder a estos diferentes procedimientos.

Después de este procedimiento, tal vez quiera seleccionar otro para construir un modeloestadístico de sus datos. Dependiendo de sus objetivos, uno de varios procedimientos podría ser apropiado. A continuación se presenta una lista de objetivos con una indicación del procedimiento que podría ser apropiado:

OBJETIVO: Construir un modelo para predecir una variable dados los valores de una ó más variables.
PROCEDIMIENTO: Relacionar - Varios Factores - Regresión Múltiple

OBJETIVO:Agrupar filas de datos con características similares.
PROCEDIMIENTO: Describir - Métodos Multivariados - Análisis de Conglomerados

OBJETIVO: Desarrollar un métodos para predecir a cuál de varios grupos pertenencen nuevas filas.
PROCEDIMIENTO: Relacionar - Métodos de Clasificación - Análisis Discriminante

OBJETIVO: Reducir el número de columnas a un conjunto más pequeño de medidas significativas.PROCEDIMIENTO: Describir - Métodos Multivariados - Análisis Factorial

OBJETIVO: Determina que combinación de columnas contribuyen con la mayor variabilidad en los datos.
PROCEDIMIENTO: Describir - Métodos Multivariados - Componentes Principales

OBJETIVO: Encontrar combinaciones de las columnas que están fuertemente asociadas entre sí.
PROCEDIMIENTO: Describir - Métodos Multivariados -Correlaciones Canónicas


Resumen Estadístico

Profundidad
T (°C)
SS
Conductividad
pH
Alcalinidad
Recuento
10
10
10
10
10
10
Promedio
4.5
32.67
7.385
13.81
6.395
0.03734
Desviación Estándar
3.02765
2.23858
2.81909
5.68672
0.603145
0.00360592
Coeficiente de Variación
67.2811%
6.85208%
38.1731%
41.1783%
9.4315%
9.65699%
Mínimo
0
29.5
2.7
10.0
5.9
0.0293
Máximo
9.0
38.1
10.7
25.0
8.03
0.0421
Rango
9.0
8.6
8.015.0
2.13
0.0128
Sesgo Estandarizado
0
1.98316
-0.765473
2.20992
3.41475
-1.54672
Curtosis Estandarizada
-0.774597
2.68342
-0.780374
0.848818
4.89723
1.24602


%OD
CO2
PSR
NO3
NH4
Recuento
10
10
10
10
10
Promedio
51.7
0.1606
2.99
86.68
121.44
Desviación Estándar
33.2534
0.155159
0.95038
58.9076
77.0751
Coeficiente de Variación
64.3199%
96.612%
31.7853%
67.9599%
63.4676%
Mínimo
6.0
0.075
1.5
17.832.6
Máximo
85.0
0.567
4.4
219.1
293.6
Rango
79.0
0.492
2.9
201.3
261.0
Sesgo Estandarizado
-0.56884
3.12811
-0.0808622
1.55496
1.47019
Curtosis Estandarizada
-1.29534
3.9197
0.0599483
1.23562
1.18829

El StatAdvisor
Esta tabla muestra el resumen estadístico para cada una de las variables seleccionadas. Incluye medidas de tendencia central, de variabilidad, y de forma. De particular interés aquí esel sesgo estandarizado y la curtosis estandarizada, las cuales pueden usarse para determinar si la muestra proviene de una distribución normal. Valores de estos estadísticos fuera del rango de -2 a +2 indican desviaciones significativas de la normalidad, las cuales tenderían a invalidar muchos de los procedimientos estadísticos que se aplican habitualmente a estos datos. en este caso, lassiguientes variables muestran valores de sesgo estandarizado y de curtosis estandarizada fuera del rango esperado:
Conductividad
pH
CO2
Las siguientes variables muestran curtosis estandarizada fuera del rango esperado:
T (°C)
pH
CO2
Para hacer las variables más normales, podría intentar una transformación tal como LOG(Y), RAÍZ(Y), ó 1/Y.

Correlaciones

Profundidad
T (°C)
SS...