¿Qué es la estadistica Multivariante?

¿Qué es la estadistica Multivariante?

1. Es una metodologia empleada en las ultimas decadas, que permite evaluar enormes cantidades de datos complejos.

   • El impacto de la revolucion infomatica
     • Con la llegada de los computadores y las grandes bases de datos, permitieron analizar datos complejos de una manera más sencilla y eficaz, fue donde se comenzaron a conocer e implementar estas técnicas estadísticas.
   • Algunos conceptos básicos del análisis multivalente:
     • Cada concepto juega un papel importante en la correcta aplicación de cualquier técnica multivariante.
       • Escalas de medida
         • El termino clave es medida , dado que el investigador no puede separar o identificar un variación a menos que pueda ser numerable. Existen dos tipos de datos:
           • Escala de medida no métrica.
           • Escala de medida métrica.
       • Error de medidas y medidas multivariantes
         • El error de medida es el grado en que los valores observados no son representativos de los valores.
         • Las mediciones multivariables son donde se diversa variables se unen en una medida compuesta para representar un concepto.
       • El valor teorico
         • Una combinación lineal de variables con ponderaciones determinadas empíricamente.
       • Significación estadística frente a la potencia estadística
         • Para la interpretar las inferencias estadísticas el investigador debe especificar los niveles aceptables de error estadístico. La potencia esta determinada por tres factores
           • 1. Efecto tamaño.
           • 3.El tamaño de la muestra.
           • 2.Alfa.
   • Definicion del analisis Multivariante
     • Es una palabra compleja de definir debido a que tiene muchas interpretaciones, pero todas con la misma finalidad, que es estudiar simultáneamente múltiples variables.
   • Tipos de técnicas multivariantes
     • Análisis multivariante de varianza y covarianza: se utiliza para explorar las relaciones entre diversas categorías de variable independientes y dos o mas variables métricas dependientes.
     • Análisis discriminadamente múltiple: se utiliza para variables dependientes dicotómicas o multidicotómicas.
     • Regresiòn múltiple: se utiliza cuando se tiene una única variable métrica dependiente que se supone que está relacionada con una o más variables métricas independientes.
     • Análisis conjunto: Permite la evalución de productos complejos mientras que mantiene un contexto de decisión realista para el encuestado.
     • Correlacción canónica: es una extension logica de un analisis de regresion multiple.
     • Análisis multidimensional: se utiliza para trasformar los juicios de los consumidores de simultad o preferencia, en distancias representadas en un espacio multidimensional.
     • Análisis cluster: se utiliza para desarrollar subgrupos significativos de individuos u objetos.
     • Modelo de probabilidad lineal: es una combinancion de regrecion multiple y analisis discriminante multiple.
     • Análisis de correspondencia: facilita tanto la dimensional de una clasificación de objeto, sobre un cojunto de atributos.
     • Modelos de ecuaciones estructurales: es una tecnica que permite separar las relaciones para cada conjunto de variable dependientes.
     • Componentes principales y análisis factorial común:son aproximaciones estadisticas que se utilizan para analisas interelaciones.
   • Orientaciones para el análisis multivariente
     • Establecer la significación práctica así como la estadistica.
     • procurara la parsimonia del modelo.
     • Atender a los errores.
     • El tamaño muestral afecta todos los resultados.
     • Conocer los datos.
     • Validar los resultados.
   • Una aproximación organizada al diseño de modelos multivariantes:
     • 6. Validaciòn del modelo multivariante.
     • 2. Desarrollo de proyecto de análisis.
     • 4. Estimación del modelo multivariante y valoración del ajuste de modelo.
     • 5. Interpretar el valor teòrico.
     • 3.Evaluación de los supuestos básicos de la tècnica multivariante.
     • 1. definir el problema de investigación, objetivos y técnicas multivariante conveniente.
     • Un diagrama de flujo de decisiones.