Introducción al análisis estadístico multivariado aplicado

Experiencia y casos en el Caribe colombiano

Martín Díaz Rodríguez, Ángel León, Alvin Henao, Martín Emilio Díaz Mora

• Editorial: Universidad del Norte
• Año: 2018
• Edición: 1
• ISBN del libro electrónico:
  9789587419276
• Categoría: Matemáticas
• Categoría: Matemáticas general

Este texto se deriva del trabajo conjunto desarrollado en la Universidad del Norte por los Grupos de Investigación en Matemáticas y en Productividad y Competitividad y tiene como propósito apoyar trabajos investigativos en los que el uso de técnicas Estadísticas Multivariadas sea indispensable por el volumen de datos o variables que deban tratarse. Los autores utilizan fuentes diversas y presentan desarrollos teóricos de las técnicas estadísticas, con lo que transfieren conocimiento de gran valor para resolver problemas en diversos campos de la industria, las ciencias y otras áreas del saber.

CAPÍTULO 1

Conceptos preliminares

1.1 Introducción

El proceso de investigación en general supone un conjunto de etapas que comienzan con la indagación preliminar y la revisión del conocimiento existente sobre algún fenómeno objeto de la investigación (fase previa), para después concretar los objetivos y formular hipótesis de partida, delimitando el alcance y las características generales de la investigación.

Cuando se recurre a datos primarios, se diseña todo el proceso de trabajo de campo (entrevistas, características, muestras, etc.), para seguidamente pasar a la acción. Tras realizar toda esta planificación, ejecutarla y depurarla, lo siguiente es el análisis de los datos obtenidos.

Dada la gran variedad de opciones de análisis de datos, es necesario recurrir a algún criterio de clasificación que permita un mejor manejo de las diferentes posibilidades. Un criterio de clasificación muy utilizado es el que se centra en el número de variables.

Para establecer qué métodos multivariados se deben usar se suele recurrir a tres criterios:

1. La distinción o no entre las variables utilizadas en el análisis

Entre las técnicas de no distinción entre variables (técnicas de interdependencia) tenemos, entre otras, el análisis factorial y el análisis de cluster.

Entre las técnicas de distinción entre variables ...

Índice

• Portada
• Anteportada
• Portadilla
• Créditos
• Dedicatoria
• Índice
• 1 Conceptos preliminares
• 2 Análisis de componentes principales
• 3 Análisis Factorial
• 4 Análisis de correspondencia simple
• 5 Análisis de Regresión Lineal
• 6 Análisis discriminante
• 7 Introducción al análisis de regresión logística
• 8 Análisis de Cluster