Tecnicas de Analisis Multivariado

Tecnicas de Analisis Multivariado

1. Técnicas de Análisis de Dependencias

   • Análisis de Varianza y Covarianza
     • ANOVA
       • Método para contrastar si diversas muestras proceden de poblaciones con igual media.
     • ANCOVA
       • Proceso que comienza por emplear la regresión para eliminar la variación experimentada por la variable dependiente producida por una variable independiente no controlada (covariable) cuyos efectos se consideran indeseados, y sigue con un ANOVA sobre la variable dependiente ajustada.
     • MANOVA
       • Su objetivo es determinar si una o más variables independientes (pueden ser métricas o no) producen efectos diferentes sobre dos o más variables dependientes (deben ser variables métricas).
     • MANCOCA
       • Si en el diseño no se ha podido realizar un control experimental adecuado. Intenta un control estadístico midiendo variables relacionadas con las dependientes antes de que se apliquen las independientes a los sujetos
   • Análisis Discriminante
     • Técnica de clasificación que permite agrupar a los elementos de una muestra en dos o más categorías diferentes, predefinidas en una variable dependiente no métrica, en función de una serie de variables independientes métricas combinadas linealmente.
   • Regresión Lineal Múltiple
     • Técnica que pretende determinar la combinación lineal de variables independientes cuyos cambios son los mejores predictores de los cambios experimentados por la variable dependiente. Todas las variables que intervienen en la regresión son métricas, aunque admite la posibilidad de trabajar con variables independientes no métricas si se emplean variables ficticias para su transformación en variables dami.
       • Modelo logit
         • Modelo de elección discreta en el que la función de distribución de probabilidad de la variable perturbación es la función logística
       • Modelo logit multinomial
         • Modelo logit en el que la variable dependiente es politómica en lugar de dicotómica
       • Modelo probit
         • Modelo de elección discreta en el que la función de distribución de probabilidad de b, variable perturbación es la función normal.
   • Análisis Conjunto
     • Técnica que se emplea para entender cómo conforman los individuos sus preferencias hacia los objetos, normalmente marcas o productos.
   • Segmentación Jerárquica
     • Técnica de análisis de la dependencia que tiene por objeto distinguir grupos de elementos homogéneos en una población a través de un proceso iterativo descendente de partición de la muestra total en sucesivos grupos en virtud del valor adoptado por la variable dependiente, el cual es función de los valores presentados por las variables independientes.
   • Análisis con Clases Latentes
     • Técnica que busca distinguir en una muestra grupos de elementos homogéneos en función de los valores que adopta una variable latente no métrica. Tales valores son las categorías de esa variable, las cuales reciben el nombre de clases latentes.
   • Análisis con Ecuaciones Estructurales
     • Técnica que permite analizar varias relaciones de dependencia que se presentan simultáneamente

2. Técnicas de Análisis de Interdependencia

   • Análisis Factorial
     • Técnica de análisis de la interdependencia presentada por un cierto número de variables susceptible de ser sintetizada en un conjunto de factores comunes que subyacen tras ella.
   • Análisis por Componentes Principales
     • Técnica de análisis de la interdependencia presentada por un cierto número de variables susceptible de ser sintetizada en un conjunto de factores comunes que subyacen tras ella. Dichos factores o componentes buscan explicar la mayor proporción posible de la variabilidad total, lo que quiere decir que, a diferencia de lo que ocurre en análisis factorial. no existen factores específicos.
   • Análisis de Correspondencias
     • Técnica basada en el estudio de la asociación entre las categorías de múltiples variables no métricas, que persigue la elaboración de un mapa perceptual que ponga de manifiesto dicha asociación en modo gráfico.
   • Análisis de Conglomerados (o análisis cluster)
     • Técnica cuyo fin es clasificar sujetos u objetos en función de ciertas características de modo que los elementos de cada grupo sean muy similares entre sí.
   • Escalamiento Multidimensional
     • Técnica cuyo fin es elaborar una representación gráfica que permita conocer la imagen que los individuos se crean de un conjunto de objetos por posicionamiento de cada uno en relación a los demás.
   • Análisis con Clases Latentes
     • Técnica que busca distinguir en una muestra grupos de elementos homogéneos en función de los valores que adopta una variable latente no métrica. Tales valores son las categorías de esa variable, las cuales reciben el nombre de clases latentes.

3. Otras Técnicas

   • Elección Multicriterio Discreta
     • Conjunto de métodos de ayuda en la resolución de problemas de decisión en los que se han de tener en cuenta diferentes puntos de vista o criterios y en los que se baraja un número finito de alternativas.
   • Data Mining
     • Proceso mediante el cual se explora y analiza un gran volumen de datos con el fin de descubrir relaciones, reglas o patrones de comportamiento en ellos que sean de utilidad para el usuario en la toma de decisiones.
   • Análisis con Redes Neuronales
     • Técnica cuya forma de proceder pretende replicar el funcionamiento del cerebro humano, intentando aprender de los errores cometidos en aras de la consecución del mejor resultado posible.