Análisis de datos multivariados

El análisis de datos multivariantes se refiere al resultado o el resultado del análisis de diferentes datos o variantes. Aquí, multivariante significa varias variables dependientes que tienen el mismo resultado. Por ejemplo, si quieres saber el tiempo de una ciudad a lo largo del año, necesitas variantes completas para encontrar un único resultado. Se calculará la precipitación, la humedad, la contaminación, etc. Este artículo le ayudará a entender qué técnicas puede utilizar para el análisis de datos multivariantes y sus beneficios.

Comprender el concepto de análisis de datos multivariados

Podemos entender el concepto de análisis de datos multivariantes suponiendo que queremos predecir las ventas de 2021. Sería ilógico decir que un solo factor afecta a las ventas de la empresa para 2021. En cambio, se considerarán todos los aspectos que apoyan el impacto en las ventas. Para analizar todas las variantes que afectan a las ventas, hay que basarse en la técnica de análisis multivariante.

Ya sabemos que varios elementos trabajan juntos para afectar las ventas. Eso incluye las técnicas de comercialización, la ubicación geográfica, la elección del consumidor, el costo del producto o servicio, la capacidad de producción y otras variables similares. Se puede implementar esta técnica en cualquier campo de estudio y determinar los resultados mediante la comprensión de la relación entre los elementos.

Ventajas y desventajas del análisis multivariado de datos

Pros

Cuando se calculan y analizan diferentes factores en lugar de encontrar la influencia de todos los elementos para la variable, se obtiene un resultado preciso
Puedes encontrar resultados reales que tienen un impacto en la vida real
Cuando analizas cada factor, eres consciente de la situación en su conjunto
El proceso es descriptivo, que muestra que su respuesta será verdadera y exacta

Desventajas

El proceso es detallado y lleva mucho tiempo porque es necesario reunir y observar los datos de diferentes factores
Para llegar a una conclusión satisfactoria, hay que pasar por procedimientos y cálculos complejos

Técnicas de análisis de datos multivariantes

Antes de seguir una técnica de análisis de datos multivariante, es necesario reunir datos relevantes sobre el principal factor que se desea estudiar. Los datos pueden ser métricos o no métricos, pero asegúrese de reunir datos de alta calidad. Por consiguiente, su análisis depende de los datos que utilice. Además, cuando encuentres algunos de los datos, necesitas mantener un ojo en los datos faltantes mientras analizas. Necesitas saber si los datos son esenciales o serás capaz de encontrar el resultado sin esos datos.

Análisis de Regresión Múltiple

Esta técnica es la más utilizada. En esta técnica de análisis de datos multivariantes, examinará cómo dos o más variables métricas independientes se relacionan con una única variante métrica dependiente. Los analistas también utilizan la regresión múltiple para pronosticar la variable.

Análisis de regresión logística

Otro nombre para esto es “modelos de elección”. Esta técnica ayuda a predecir el evento. Por ejemplo, puedes encontrar qué elección hará el cliente cuando tenga diferentes opciones. Para mostrar la clasificación de las observaciones, se crea una tabla de contingencia.

Análisis discriminante

El análisis discriminante ayuda a clasificar correctamente las observaciones en grupos homogéneos. Con esta herramienta, se puede analizar y categorizar a diferentes personas, como los no compradores y los compradores. En esta técnica, las variables independientes deben ser métricas e incluir un alto nivel de normalidad.

Análisis Multivariado de la Varianza (MANOVA)

Esta técnica analizará la relación entre dos o más de dos variables métricas dependientes y variables independientes. Es necesario determinar la media del vector para los diferentes grupos. La métrica es la variable dependiente, y la categórica es la variable independiente.

Análisis factorial

Cuando se tienen muchas variables para diseñar el plan de investigación, se pueden reducir algunas variables en diferentes factores más pequeños. En esta técnica, no encontrarás ninguna variable dependiente. El tamaño de la muestra de esta técnica debe ser de más de 50 observaciones, y en cada cinco variables debe haber al menos tres observaciones.

Análisis de conglomerados

El análisis de conglomerados ayuda a subagrupar los objetos o individuos a partir de grandes datos sobre el principio de “lo que es igual atrae a lo que es igual”… Con el análisis de características, se pueden simplificar los objetos en diferentes conjuntos y grupos. El análisis de conglomerados le ayuda en la segmentación del mercado. Puede elegir entre tres tipos de métodos de agrupación. Existen:

• Jerárquico
• No jerárquico
• Combinación de ambos métodos

Escala Multidimensional (MDS)

Esta técnica ayuda a transformar los juicios del consumidor en distancias en un espacio multidimensional. Puede reconocer las dimensiones de un producto y descubrir sus evaluaciones comparativas cuando no tiene ningún factor para comparar. Puede interpretar las dimensiones permitiendo al encuestado identificarlas, y luego el investigador puede analizar los datos de la identificación del encuestado.

Correlación canónica

Esta técnica asocia varias variables dependientes y variables independientes. Esta es una técnica poderosa e incluye variables métricas independientes como los niveles de uso, los niveles de satisfacción y las ventas. También puede utilizar variables no métricas. Entre muchas técnicas de análisis de datos multivariantes, ésta tiene menos restricciones.

Modelado de ecuaciones estructurales

En esta técnica, es necesario examinar la relación entre los diferentes conjuntos de variables. Esta técnica incluye otras técnicas como el análisis factorial confirmatorio, el análisis de variables latentes y el LISREL. Puedes usar esta técnica para desarrollar escalas sumadas y evaluar los atributos escalados.

Conclusión

El análisis de datos multivariantes ayuda a generar un resumen o una tabla para analizar la relación de las múltiples variantes. Cuanto más complicado es un problema de negocios, más variables se necesitan para calcular el resultado exacto. La medición de los rendimientos múltiples ayuda a los analistas y a los gerentes a relacionar y medir las métricas que les ayudan a tomar decisiones correctas e informadas. Todos los métodos y técnicas de análisis de datos multivariantes son estadísticos y requieren enormes datos para la investigación.
Las empresas medianas y grandes están utilizando el análisis de datos multivariados para las investigaciones empresariales y comprenden los datos de cerca. Con los avances en la tecnología como los grandes datos, somos capaces de reunir enormes datos sobre el comportamiento de los clientes y sus actividades, tareas y gustos. Con la utilización adecuada de los datos, podemos entender el mercado y prosperar en esta economía competitiva.