Preguntas de Analsis Multivariado para las Ciencias Sociales

Preguntas del Capitulo Uno.
Introducción al análisis multivariable

1. Escribir una definición de análisis multivariable.
Se define el análisis multivariable como, el conjunto de técnicas estadísticas que de forma simultánea miden, explican y predicen todas las relaciones existentes entre los elementos que conforman una tabla de datos, proporcionando un resultado que debe ser interpretadominuciosamente por el analista.

2. ¿Qué son las variables y escalas de medida?
Variables: Los datos son los valores que toman las variables, las cuales a su vez son magnitudes que representan distintos conceptos o atributos de individuos u objetos.

Escala de medida: Se entiende por escala los valores numéricos asignados o atribuidos a cada variable según ciertas reglas. La escala de medidamás clásica presentada en la estadística multivariable por Stevens, distingue 4 básicas: la nominal, la ordinal, la de intervalo y la de razón, cada una de ellas más precisa que la anterior.

3. ¿En qué consiste la normalidad?
La normalidad es la hipótesis de partida que debe cumplir cualquier análisis multivariable; donde el investigador debería comenzar evaluando la normalidad de todas ycada una de las variables que pasen a formar parte del estudio. Si el supuesto no se cumple, el resto de test estadístico diferenciado de cada técnica de multivariado no serian validos y será necesaria la realización de transformar esos datos.

4. ¿En qué consiste la linealidad?
La linealidad indica que el modelo a contrastar predice los valores de las variable(s) dependiente(s) siempre que seproduzcan una modificación en las variables independientes.

5. ¿En qué consiste la homocedasticidad?
La homocedasticidad es el último recurso que cumplen los datos, concretamente se verifica esta hipótesis cuando la varianza de los errores es constante. Es decir, la variación de la variable dependiente que se intenta explicar a través de las variables independientes – finalidad de técnicascomo regresión múltiple - no se conoce en un pequeño grupo de valores independiente.

6. ¿Cuáles son las técnicas de análisis multivariable y en qué consisten?
El análisis multivariable se nutre de un conjunto de técnicas como:
De análisis de la dependencia: técnica aplicables cuando una o varias variables dependientes van a ser explicadas por un conjunto de variables independientes que actúancomo predictoras.
De análisis de la interdependencia: técnica que otorga la misma consideración a todas las variables objeto de estudio, sin distinguir entre dependientes e independientes, y que tienen como fin descubrir las interrelaciones y, en definitiva, la estructura subyacente en ellas. Son por lo tanto técnicas de clasificación.
Otras técnicas: son técnicas más novedosas que lasanteriores, que surgen con el fin de superar el enfoque monocriterio de estas para permitir un tratamiento más eficaz y eficiente de las ingentes cantidades de datos que se manejan en la actualidad.

7. Realizar un cuadro sobre las técnicas de la dependencia
TÉCNICA
Objetivo
Variable dependiente
Variable independiente
Análisis de la Varianza y la Covarianza (ANOVA)
* Actúa como predictora.Métricas
No métricas

* Se utiliza para analizar si las muestras proceden de poblaciones con igual media.



* Mide la significancia de las diferencias entre las medias.



* Elimina determinados efectos, que afectan los resultados.


Análisis discriminante múltiple
* Agrupa los elementos de una muestra en dos o más categorías diferentes
No métricas
Métricas

* Busca la combinaciónlineal de variables, que presenten una varianza mínima y una variable máxima.


Regresión lineal múltiple
* Analiza la relación que existe entre variables.
Métricas
Métricas - No métricas

* Es una técnica muy conocida y utilizada.


Modelos de elección discreta
* Se utiliza para analizar modelos de variables cualitativas.
No métricas
Métricas - No métricas

* Analiza las...