SPSS. Análisis Multivariante de Datos Maria Perez Marques

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SPSS. Análisis Multivariante de Datos  by  Maria Perez Marques

SPSS. Análisis Multivariante de Datos by Maria Perez Marques
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Al enfrentarse a la realidad de un estudio, el investigador dispone habitualmente de muchas variables medidas u observadas en una colección de individuos, pretende estudiarlas conjuntamente, y acude al Análisis Multivariante. Se encuentra frente aMoreAl enfrentarse a la realidad de un estudio, el investigador dispone habitualmente de muchas variables medidas u observadas en una colección de individuos, pretende estudiarlas conjuntamente, y acude al Análisis Multivariante. Se encuentra frente a una diversidad de técnicas y debe seleccionar la más adecuada a sus datos pero, sobre todo, a su objetivo científico.

Al observar muchas variables sobre una muestra es presumible que una parte de la información recogida pueda ser redundante, en cuyo caso los métodos multivariantes de reducción de la dimensión (métodos que combinan las variables observadas para obtener unas pocas variables ficticias que las representen) tratan de eliminarla. Por otro lado, los individuos pueden presentar ciertas características comunes en sus respuestas, que permitan intentar su clasificación en grupos de cierta homogeneidad (analizar las relaciones entre variables para ver si se pueden separar los individuos en agrupaciones a posteriori).

Finalmente, podrá existir una variable cuya dependencia de un conjunto de otras sea interesante detectar para analizar su relación o, incluso, aventurar su predicción cuando las demás sean conocidas.Por otra parte, el investigador tendrá que considerar si asigna a todas sus variables una importancia equivalente, es decir, si ninguna variable se destaca como dependiente principal en el objetivo de la investigación. Si es así, porque maneja simplemente un conjunto de diversos aspectos observados y coleccionados en su muestra, puede acudir para su tratamiento en bloque a lo que podría llamarse técnicas multivariantes descriptivas.Y puede hacerlo con dos orientaciones diferentes: por una parte, para reducir la dimensión de una tabla de datos excesivamente grande por el elevado número de variables que contiene y quedarse con unas cuantas variables ficticias que, aunque no observadas, sean combinación de las reales y sinteticen la mayor parte de la información contenida en sus datos.

También deberá tener en cuenta el tipo de variables que maneja. Si son variables cuantitativas, las técnicas que le permiten este tratamiento son el Análisis de Componentes Principales y el Análisis Factorial, y si son variables cualitativas, acudirá al Análisis de Correspondencias. La otra orientación posible ante una colección de variables, sin ninguna destacada en dependencia, sería la de clasificar sus individuos en grupos más o menos homogéneos en relación al perfil que en aquéllas presenten, en cuyo caso utilizará el Análisis de Clusters, en que los grupos, no definidos previamente, serán configurados por las propias variables que utiliza.Si no fuera científicamente aceptable una importancia equivalente en las variables que maneja, porque alguna variable se destaca como dependiente principal en el objetivo de la investigación, habrá de utilizar técnicas multivariantes analíticas o inferenciales considerando la variable dependiente como variable explicada por las demás variables independientes explicativas, y tratando de relacionar todas las variables por medio de una posible ecuación o modelo que las ligue.

El método elegido sería entonces la Regresión Lineal,Si la variable dependiente cualitativa observada constatara la asignación de cada individuo a grupos previamente definidos (dos, o más de dos), puede ser utilizada para clasificar nuevos casos en que se desconozca el grupo a que probablemente pertenecen, en cuyo caso estamos ante el Análisis Discriminante, que resuelve el importante problema de asignación en funci&



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