ETAPAS DE UN ANALISIS MULTIVARIANTE

ETAPAS DE UN ANALISIS MULTIVARIANTE

Pueden sintetizarse en 6:

1) Objetivos del análisis

Se define el problema especificando los objetivos y las técnicas multivariantes que se van a utilizar

El investigador debe establecer el problema en términos conceptuales definiendo los conceptos y las relaciones fundamentales que se van a investigar. Se deben establecer si dichas relaciones van a ser relaciones de dependencia o de interdependencia. Con todo esto se determinan las variables a observar.

2) Diseño del análisis.

Se determina el tamaño maestral, las ecuaciones a estimar (si procede), las distancias a calcular (si procede) y las técnicas de estimación a emplear. Una vez determinado todo esto se proceden a observar los datos

3) Hipótesis del análisis

Se evalúan las hipótesis subyacentes a la técnica multivariante. Dichas hipótesis pueden ser de normalidad, linealidad, independencia, homocedasticidad, etc. También se debe decidir qué hacer con los datos faltantes

4) Realización del análisis

Se estima el modelo y se evalúa el ajuste a los datos. En este paso pueden aparecer observaciones atípicas (outliers) o influyentes cuya influencia sobre las estimaciones y la bondad de ajuste se debe analizar.

5) Interpretación de los resultados

Dichas interpretaciones pueden llevar a re-especificaciones adicionales de las variables o del modelo con lo cual se puede volver de nuevo a los pasos 3) y 4)

6) Validación del análisis

Consiste en establecer la validez de los resultados obtenidos analizando sí los resultados obtenidos con la muestra se generalizar a la población de la que procede. Para ello se puede dividir la muestra en varias partes en las que el modelo se vuelve a estimar y se comparan los resultados. Otras técnicas que se pueden utilizar aquí son las técnicas de remuestreo (jacknife y bootstrap)

En el ejemplo siguiente concretamos en qué consistirían dichas etapas para un Análisis de Regresión Múltiple:

Ejemplo: Análisis de Regresión Múltiple

1) Objetivos del análisis

Predecir el gasto en cine de una persona a partir de su nivel de ingresos, nivel educativo, sexo y edad lo cual nos permitiría entender mejor cuáles son las pautas de comportamiento de la población.

Para ello se propone un análisis de regresión múltiple en el que la variable dependiente sería el gasto en cine y como variables independientes el resto.

2) Diseño del análisis

Se decidiría cómo elegir la muestra, el tamaño de la misma y cómo medir las variables implicadas en el análisis. El gasto en cine podría medirse como el gasto anual en cine medido en pesetas. El nivel de ingresos podría medirse con una variable ordinal, dadas las reticencias a dar información precisa sobre este tipo de variables; el nivel educativo sería una variable ordinal; el sexo una variable binaria y la edad una variable cuantitativa medida en años.

El tamaño de la muestra se elegiría en función

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