Análisis multivariante

Edsel Barbosa Gónzalez

Es un conjunto de los métodos estadísticos

utilizados para determinar la contribución de varios

factores en un simple evento o resultado en el

sentido de que hay varias variables medidas para

cada individuo u objeto estudiado.

Los factores de estudio son los llamados factores de

riesgo, variables independientes o variables

explicativas.

El resultado estudiado es el evento, la variable

dependiente o la variable respuesta.

Objetivos Proporcionar métodos cuyo fin es estudiar conjuntos

de datos por medio de análisis estadístico uni y bidimensional.

Ayudar al analista a tomar buenas decisiones de acuerdo al tipo de información que maneje en cada conjunto de datos analizado.

Clasificación de técnicas Métodos de dependencia

Son los que separan las variables en dependientes e independientes. Así su objetivo consiste en determinar si el conjunto de variables independientes afecta al conjunto de las dependientes y cómo.

Métodos de interdependencia

No distinguen entre variables dependientes e independientes, sólo buscan saber cuáles están relacionadas, cómo lo están y por qué.

Principales técnicas multivariantes

Análisis de Componentes principales Análisis factorial Análisis discriminante Análisis de Correlación Canónica Análisis Cluster Análisis de Escalamiento Dimensional Análisis de correspondencia Análisis factorial confirmatorio Modelo de Ecuaciones Estructurales (SEM),

análisis causal. Análisis conjunto Escalamiento Óptimo

Regresión Lineal Multiple Regresión Logit y Probit Análisis Manova Análisis de Componentes principales Análisis factorial

Análisis discriminante Análisis de Correlación Canónica Análisis Cluster Análisis de Escalamiento Dimensional Análisis de correspondencia Análisis factorial confirmatorio Modelo de Ecuaciones Estructurales (SEM),

análisis causal. Análisis conjunto Escalamiento Óptimo

Regresión Lineal Multiple Regresión Logit y Probit Análisis Manova