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
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