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b'El an\xe1lisis multivariado o multivariante proporciona una serie de herramientas estad\xedsticas que se utilizan en la investigaci\xf3n para analizar conjuntos de datos que contienen m\xfaltiples variables. Estas t\xe9cnicas permiten a los investigadores examinar las relaciones que entre las variables podr\xedan existir y comprender mejor la complejidad de los fen\xf3menos que se estudian. Algunas de las t\xe9cnicas multivariantes son de car\xe1cter exploratorio pero de mucha utilidad porque los patrones y estructuras ocultas que de los datos disponibles se extraen suelen servir como base para sustentar y explicar propiedades y teor\xedas que m\xe1s adelante pueden ser objeto de evaluaciones de car\xe1cter inferencial. En este texto se presentan algunas t\xe9cnicas multivariadas de car\xe1cter exploratorio como el an\xe1lisis de componentes principales, el an\xe1lisis de conglomerados, el escalamiento multidimensional y el an\xe1lisis factorial exploratorio. Tambi\xe9n se presentan modelos como: el modelo de regresi\xf3n lineal, el de regresi\xf3n log\xedstica, el an\xe1lisis discriminante, el an\xe1lisis factorial confirmatorio y el modelo de ecuaciones estructurales que bien pueden aplicarse de manera inferencial cuando se cumplen los supuestos que estos exigen. Las variables con las que generalmente se trabaja son medibles directamente y sus valores suelen estar medidos en las escalas nominal, ordinal, intervalar o de raz\xf3n; algunos an\xe1lisis se refieren a variables latentes, esto es variables que no se pueden medir directamente pero s\xed a trav\xe9s de variables medibles. Las variables latentes aparecen por ejemplo en los modelos de ecuaciones estructurales, cuando se analiza el impacto de la calidad de un producto en la fidelidad de un cliente.\n"'