Clase 3: Principales técnicas multivariadas Flashcards
1
Q
Qué son las Técnicas Multivariadas o Multivariantes?
A
- El análisis multivariante engloba un grupo de técnicas o métodos estadísticos cuya finalidad es analizar simultáneamente conjuntos de datos multivariantes en el sentido de que hay varias variables medidas para cada individuo u objeto estudiado
- Por ejemplo, numerosos factores están asociados con el desarrollo de enfermedades coronarias, incluyendo tabaquismo, obesidad, estilo de vida sedentario, diabetes, niveles elevados nivel de colesterol e hipertensión
2
Q
¿porqué existen las técnicas de análisis multivariadas?
A
- Por que los métodos univariados o bivariados son incapaces de explicar un determinado fenómeno.
- Para comprender mejor un fenómeno.
3
Q
La estadística multivariante se refiere a…
A
Diferentes métodos que estudian y examinan el efecto simultáneo de múltiples variables
4
Q
EMPECEMOS CON UN EJEMPLO: EL ANALISIS UNIVARIADO ES IMPORTANTE PERO
A
NO EXPLICA LAS RELACIONES O INFLUENCIAS ENTRE LAS VARIABLES INDEPENDIENTES Y DEPENDIENTES (DE RESULTADO)…
5
Q
¿las técnicas multivariante hacen posible que cosa?
A
- Establecer relaciones entre las variables independientes y dependientes
6
Q
Tipos de técnicas multivariantes
A
- Métodos de dependencia
- Dependiente métrica
- Dependiente no métrica - Métodos de interdependencia
- Datos métricos
- Datos no métricos - Modelos estructurales
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Q
¿qué son los distintos métodos de las técnicas multivariantes?
A
- Métodos de dependencia Éstos suponen que las variables analizadas están divididas en dos grupos: las variables dependientes y las variables independientes. El objetivo de los métodos de dependencia consiste en determinar si el conjunto de variables independientes afecta al conjunto de variables dependientes y de qué forma.
- Métodos de interdependencia
Estos métodos no distinguen entre variables dependientes e independientes y su objetivo consiste en identificar qué variables están relacionadas, cómo lo están y por qué. - Modelos estructurales
Suponen que las variables están divididas en dos grupos: el de las variables dependientes y el de las independientes. El objetivo de estos es analizar, no sólo cómo las variables independientes afectan a las variables dependientes, sino también cómo están relacionadas las variables de los dos grupos entre sí.
8
Q
Métodos de dependencia
A
Métodos de dependencia.
Dependencia métrica (variables cuantitativas de razón o escala).
- Análisis de Regresión.
Es la técnica adecuada si en el análisis hay una o varias variables dependientes métricas
cuyo valor depende de una o varias variables independientes métricas.
Por ejemplo, intentar predecir el gasto anual en cine de una persona a partir de su nivel de
ingresos, nivel educativo, sexo y edad. - Análisis de Supervivencia.
Es similar al análisis de regresión pero con la diferencia de que la variable dependiente
es el tiempo de supervivencia de un individuo u objeto. - Análisis de la varianza.
Se utilizan en situaciones en las que la muestra total está dividida en varios grupos
basados en una o varias variables independientes no métricas y las variables dependientes
analizadas son métricas
Por ejemplo, ¿hay diferencias en el nivel de colesterol por sexos? ¿Afecta, también, el tipo
de ocupación? - Correlación Canónica.
Su objetivo es relacionar simultáneamente varias variables métricas dependientes e
independientes calculando combinaciones lineales. Por ejemplo, analizar cómo está
relacionado el tiempo dedicado al trabajo y al ocio de una persona con su nivel de
ingresos, su edad y su nivel de educación.
9
Q
Métodos de dependencia no métrica (variables cualitativas)
A
Dependencia no métrica (variables cualitativas)
Análisis Discriminante.
Este método de análisis permite, en primer lugar, determinar cuáles son las variables (de
entre una serie de variables seleccionadas previamente por el investigador) que mejor
explican la pertenencia de un individuo a un determinado grupo.
2- Modelos de regresión logística.
Son modelos de regresión en los que la variable dependiente es no métrica. Se utilizan
como una alternativa al análisis discriminante cuando no hay normalidad.
- Análisis Conjoint. O de Diseño de Experimentos
Es una técnica que analiza el efecto de variables independientes no métricas sobre
variables métricas o no métricas. La diferencia con el Análisis de la Varianza radica en
dos hechos: las variables dependientes pueden ser no métricas y los valores de las
variables independientes no métricas son fijadas por el analista.
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Q
métodos de interdependencia
A
Métodos de Interdependencia.
Dependencia métrica.
- Análisis Factorial y Análisis de Componentes Principales.
Se utiliza para analizar interrelaciones entre un número elevado de variables
métricas explicando dichas interrelaciones en términos de un número menor
de variables denominadas factores (si son inobservables) o componentes
principales (si son observables).
Si un psicólogo quiere determinar los factores que caracterizan la inteligencia
de un individuo a partir de sus respuestas a un test de inteligencia, utilizaría
para resolver este problema un Análisis Factorial. - Escalado Multidimensional (MDS).
- Análisis Cluster: Su objetivo es clasificar una muestra de entidades (individuos o variables) en un número pequeño de grupos de forma que las
observaciones pertenecientes a un grupo sean muy similares entre sí o
diferentes entre ellos.
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Q
métodos de dependencia no métrica
A
- Análisis de Correspondencias
- Modelos log-lineales
12
Q
Guía para la correcta aplicación de las técnicas multivariantes. planteado por Hair et al.
A
- Definición del problema que se está investigando: objetivos, elección de la técnica multivariante (requisitos: análisis conceptual del problema a investigar).
- Revisar y confirmar que la muestra posea un tamaño que permita su aplicación, que los instrumentos hallan medido las variables con las escalas pertinentes (métricas y/o no métricas).
- Análisis de las condiciones de aplicabilidad de la técnica elegida: tras haber recogido los datos. Que se cumplan los supuestos que la técnica exija. Las técnicas de dependencia, por ejemplo, suele ser necesario que los datos verifiquen hipótesis de normalidad, linealidad, independencia y homocedasticidad (Linealidad: Que la relación entre las variables sea lineal. - Independencia: Que los errores en la medición de las variables explicativas sean independientes entre sí. - Homocedasticidad: Que los errores tengan varianza constante. - Normalidad: Que las variables sigan la Ley Normal).
- Estimación del modelo multivariante y se evalúa si el nivel de bondad del ajuste es adecuado
(Las pruebas de bondad de ajuste son pruebas que permiten identificar a que distribución de
probabilidad pertenece la muestra (uniforme, exponencial, normal, poisson, u otra cualquiera). - Interpretación de los resultados: luego de que se logra un nivel de ajuste aceptable, se procede
a interpretar el modelo. - Validación del modelo: previo a la aceptación de los resultados a los que se haya llegado, debe
aplicarse una serie de técnicas de diagnóstico que aseguren que los resultados obtenidos
pueden ser generalizados al conjunto de la población
13
Q
ver tablas en el ppt
A
…
14
Q
TIPO DE VARIABLE PARA CADA UNA
1. Dependencia metrica
2. Dependencia no metrica
A
- → de variables cuantitativas
- → de variables cualitativa
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Q
Explícame los métodos
A
- Métodos de dependencia
- Variables analizadas están divididas en 2 grupos (variables dependientes e independientes)
- Se quiere ver si el grupo de variables independientes afecta a las dependientes y de que forma - Métodos de interdependencia
- No distinguen entre variables dependientes o independientes
- Identifica la relación entre variables - Modelos estructurales
- Variables analizadas están divididas en 2 grupos (dependientes e independientes)
- Aparte de ver como las variables independientes afectan a las dependientes…
- Se ve cómo están relacionadas las variables de los 2 grupos entre sí
