MÉTODOS MULTIVARIADOS

MÉTODOS MULTIVARIADOS

1. ¿Algunas variables dependen de otras?

   • NO
     • Métodos de interdependencia
       • SI
         • ANÁLISIS DE FACTORES: explica las interrelaciones de las variables en términos de un número menor de variables denominadas factores (si son NO observables) o componentes principales (si son observables).
           • ANÁLISIS CLUSTER O DE AGRUPAMIENTO: clasifica una muestra de entidades (individuos o variables) en un número pequeño de grupos donde los pertenecientes a un grupo son muy similares entre sí y muy disimilares del resto. Pero se desconoce el número y la composición de dichos grupos.
             • ESCALA MULTIDIMENSIONAL MÉTRICA: busca transformar juicios de semejanza o preferencia en distancias representadas en un espacio multidimensional. Como consecuencia se construye un mapa en el que se dibujan las posiciones de los objeto percibidos como similares están cercanos unos de otros y alejados de objetos percibidos como distintos.
       • NO
         • ESCALA MULTIDIMENSIONAL NO MÉTRICA
           • ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIA: Se aplica a tablas de contingencia multidimensionales y persigue un objetivo similar al de las escalas multidimensionales Pero representando simultáneamente las filas y columnas de las tablas de contingencia.
             • MODELOS LOG-LINEALES: Se aplican a tablas de contingencia multidimensionales y modelizan relaciones de dependencia multidimensionales de las variables observadas que buscan explicar las frecuencias observadas.
   • SI
     • Métodos de dependencia
       • ¿Cuántas variables son dependientes?
         • 1
           • ¿Escala de variables dependientes?
             • Intervalo
               • ¿Escala de variables independientes?
                 • Intervalo
                   • REGRESIÓN MULTIPLE: Es la técnica adecuada si en el análisis hay una o varias variables dependientes cuantitativas (métricas) cuyo valor depende de una o varias variables independientes métricas.
                 • Nominal
                   • ANÁLISIS DE VARIANZA Y COVARIANZA: Se utilizan en situaciones en las que la muestra total está dividida en varios grupos, su objetivo es averiguar si hay diferencias significativas entre dichos grupos en cuanto a las variables dependientes se refiere.
                     • MODELOS LOGARITMICOS LINEALES
                       • DETECTOR AUTOMÁTICO DE INTERACCIÓN
             • Ordinal
               • ¿Escala de variables independientes?
                 • Nominal
                   • ANÁLISIS CONJUNTO: Es una técnica que analiza el efecto de variables independientes no métricas sobre variables métricas o no métricas. Las variables independientes no métricas son fijadas por el analista. En otras disciplinas se conoce con el nombre de Diseño de Experimentos.
             • Nominal
               • ¿Escala de variables independientes?
                 • Intervalo
                   • ANÁLISIS DISCRIMINANTE: Esta técnica proporciona reglas de clasificación óptimas de nuevas observaciones de las que se desconoce su grupo de procedencia basándose en la información proporcionada por los valores que en ella toman las variables independientes.
                     • REGRESIÓN LOGÍSTICA
                 • Nominal
                   • ANÁLISIS DISCRIMINANTE DE VARIABLE NOMINAL O DUMMY
                     • REGRESIÓN LOGÍSTICA
         • Mas de 1
           • ¿Escala de variables dependientes?
             • Intervalo
               • ¿Escala de variables independientes?
                 • Intervalo
                   • CORRELACIÓN CANÓNICA: Su objetivo es relacionar simultáneamente varias variables cuantitativas (métricas) dependientes e independientes calculando combinaciones lineales de cada conjunto de variables que maximicen la correlación existente entre los dos conjuntos de variables.
                 • Nominal
                   • ANÁLISIS DE VARIANZA MULTIVARIADO