ANÁLISIS MULTIVARIANTE

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ANÁLISIS MULTIVARIANTE by Mind Map: ANÁLISIS MULTIVARIANTE

1. Proporcionar métodos adecuados para el estudio conjunto de datos

2. Apoyar al analista o investigador a tomar decisiones óptimas en el contexto de su investigación

3. tiene como razón de ser

3.1. El mejor entendimiento del fenómeno u objeto de estudio obteniendo información de los métodos estadísticos usados para ello

4. se define como

4.1. Conjunto de métodos estadísticos cuya finalizad es analizar los conjuntos de datos multivariantes

5. sus objetivos son

6. emplea 3 tipos de técnica

6.1. Métodos de Dependencia (Cuantitati - Cuali)

6.2. Métodos de Interdependencia (Métrica - No Métrica)

6.3. Métodos Estructurales (Constructos - Indicadores)

7. LAS TÉCNICAS MULTIVARIANTES A DETALLE

7.1. De Dependencia con variables cuantitativas (1-4) y cualitativas (5-7)

7.1.1. 1- Análisis de Regresión - "Una o varias VD cuantitativas que dependen de una o varias VI"

7.1.2. 2- Análisis de Supervivencia - "Similar a la regresión con la característica de que su VI se da en el factor TIEMPO"

7.1.3. 3- Análisis de la Varianza - "Con VI cualitativas y VD cuantitativas"

7.1.4. 4- Correlación Canónica - "Relaciona varias variables cuantitativas dependientes e independientes calculando combinaciones lineales"

7.1.5. 5- Análisis Discriminante - "Con reglas de clasificación óptimas de nuevas observaciones de las que se desconoce su grupo de procedencia"

7.1.6. 6- Modelos de regresión logística - "La VD es cualitativa, tiene como característica que no hay normalidad en los datos"

7.1.7. 7- Análisis Conjoint - "Analiza el efecto de VI cualitativas sobre VD cualitativas y cuantitativas a diferencia de análisis de varianza"

7.2. De interdependencia con datos métricos [DM] (A - C) y datos no métricos [DNM] (D - E)

7.2.1. A) Análisis factorial - "Analiza interrelaciones entre un numero elevado de DM explicando dichas interrelaciones en términos de FACTORES o COMPONENTES

7.2.2. B) Escalas Multidimensionales - "Transforma juicios de semejanza o preferencia en distancias representadas en un ESPACIO MULTIDIMENSIONAL"

7.2.3. C) Análisis Cluster - "Clasifica una muestra de entidades en un número pequeño de grupos de forma de las OBSERVACIONES de un SEGMENTO sea diferente al resto"

7.2.4. D) Análisis de Correspondencias - "Aplica tablas de contingencia multidimensionales representado en filas y columnas"

7.2.5. E) Modelos Log-Lineales - "Se aplican a tablas de contingencia multidimensional y modelizan relaciones de dependencia multidimensional de las variables observadas y sus frecuencias"

7.3. Estructurales representados por sistemas de ecuaciones (CONSTRUCTOS) y margen de error a partir de otras variables (INDICADORES).

7.3.1. Constan de un MODELO ESTRUCTURAL que especifica las relaciones de dependencia en los constructos

7.3.2. y de un MODELO DE MEDIDA que especifica cómo los indicadores se relacionan con sus correspondientes constructos

8. tiene como ETAPAS

8.1. 1) Objetivos del Análisis - "se define el problema, los objetivos y las variables"

8.2. 2) Diseño de análisis - "determina la muestra, márgen de error y técnicas de estimación a emplear"

8.3. 3) Hipótesis de análisis - "evalúa las hipótesis subyacentes a la técnica multivariada de datos"

8.4. 4) Realización de análisis - "Se estima el modelo y se evalúa el ajuste de los datos"

8.5. 5) Interpretación de resultados - "Conlleva a reespecificaciones adicionales de las variables del modelo que implica la posibilidad de ajustar las etapas 3 y 4"

8.6. 6) Validación del análisis - "Establece la validéz de los resultados obtenidos analizando su generalización para aceptación y/o rechazo de hipótesis"

9. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS:

9.1. Pérez, C., (2000), Técnicas de Muestreo Estadístico, Edit. Alfaomega

9.2. Martínez, R., (2000), El Análisis Multivariante en la Investigación Científica. Cuadernos de Estadística, Editorial la Muralla

9.3. Visauta, B., (1998), Análisis Estadístico con SPSS para Windows (Vol. II), Ed. Mc Graw Hill