Introducción al Análisis Multivariante Aplicada

La mayoría de los problemas estadísticos requiere la observación y el análisis de más de una variable . Análisis multivariado Aplicada le permite completar estas tareas con una multitud de técnicas estadísticas . Estos métodos son aplicables a problemas en una variedad de entornos empresariales e industriales , estudios de mercado , las ciencias naturales y sociales , y la investigación y el desarrollo . Identificación

El análisis multivariado Aplicado se refiere a la aplicación de cualquier técnica estadística multivariante ( técnicas para el análisis de múltiples variables a la vez) a los problemas que requieren análisis estadístico . Los analistas de negocio y de la industria , los investigadores de mercado , físicos , economistas, investigadores de la educación y otros utilizan técnicas de análisis multivariante para analizar los fenómenos en sus respectivos campos .
Tipos

Muchos métodos y existen técnicas de análisis multivariante , y se pueden aplicar en muchos contextos. Algunos de los procedimientos analíticos incluyen la mayoría de los múltiples análisis de la varianza ( MANOVA ) , regresión lineal , regresión logística , análisis factorial y análisis de la ruta .
MANOVA

MANOVA es una extensión multivariante del procedimiento de análisis de la varianza ( ANOVA). ANOVA es una técnica para determinar si las puntuaciones medias en una variable de interés entre dos o más grupos difieren significativamente . Un ejemplo de una pregunta de investigación usando ANOVA es si existe una diferencia significativa en la presión arterial media entre los tres grupos de personas .

MANOVA extiende ANOVA mediante el estudio de dos o más variables dependientes relacionadas controlando por sus similitudes . Si las múltiples variables dependientes no están relacionados, no hay ninguna razón para hacer un MANOVA . Un ejemplo de un estudio MANOVA sería analizar la presión arterial media , frecuencia cardíaca y la frecuencia respiratoria entre los tres grupos de personas . Estas variables relacionadas hacen un MANOVA apropiado.
Regresión lineal

A menudo , una determinada variable dependiente ( ingresos, por ejemplo ) se ve afectado por varias variables independientes . El análisis de regresión nos ayuda a analizar este tipo de situaciones , centrándose en cambio en una variable dependiente asociada con cambios en dos o más variables independientes . Por ejemplo , suponga que tiene un conjunto de datos sobre los salarios de los trabajadores y estaban interesados ​​en la medida en que la edad , la educación , la experiencia , la etnia y el género predicen los ingresos de una persona . El análisis de regresión es una herramienta útil para este tipo de investigación . La técnica es muy popular entre los economistas , politólogos y analistas de negocio .
Regresión logística

También conocido como el modelo Logit , la regresión logística es un tipo de análisis de regresión en el que la variable dependiente es una variable dicotómica , lo que significa que tiene un valor de regresión logística cero o 1 a menudo se utiliza para predecir si algo va a suceder . Por ejemplo , un modelo de regresión logística puede ayudar a predecir si una persona va a graduarse de la escuela secundaria.
Factor Análisis

Los analistas utilizan análisis factorial cuando su problema de investigación requiere que descubrir patrones en las relaciones entre múltiples variables. Los investigadores suelen utilizar el análisis factorial cuando tienen entre 10 y 100 variables . Factor de análisis ayuda a un investigador a determinar si las variables observadas se pueden explicar por un número menor de variables no observadas , conocidas como factores . Un uso común de análisis factorial se encuentra en investigación por encuestas .
Análisis Sendero

El análisis de rutas , basado en regresión , proporciona una representación visual de las relaciones entre las variables mediante el uso de las gráficas . Estas pantallas gráficas , conocidos como diagramas de trayectoria, representan la fuerza de las relaciones entre un conjunto de variables . El análisis de rutas supone que el valor de una variable dependiente es causada por los valores de las variables independientes .