Análisis multivariado: aprende a dominar datos y variables

Análisis multivariado: aprende a dominar datos y variables

Última actualización 9 de Marzo del 2021Tiempo de lectura: 7 min.

Alessandro Valerga

La economía digital siempre está generando una gran cantidad de datos a partir de infraestructuras industriales nuevas y antiguas. Estos datos tienen el potencial de convertirse en el activo más valioso de una empresa. Sin embargo, la única forma de resolver problemas complejos y aprovechar todo el potencial de los datos es mediante un análisis multivariado.

Ésta es la única forma de obtener toda la información e insights que reflejen la realidad industrial de una empresa para saber cómo optimizarla. En este artículo te contaremos qué es el análisis multivariado y por qué es importante. 📈

 

Índice

  1. ¿Qué significa estadística multivariante?
  2.  Análisis multivariado: ¿qué es?
  3. ¿Cuál es el objetivo del análisis multivariado?
  4. ¿Cómo se puede hacer un análisis multivariado?
  5. Ventajas y desventajas del análisis multivariado

 

1. ¿Qué significa la estadística multivariante?

La estadística multivariante se refiere a diferentes métodos que estudian y examinan el efecto simultáneo de múltiples variables. Los métodos estadísticos multivariados se utilizan para analizar el comportamiento conjunto de más de una variable aleatoria. Existe una amplia gama de técnicas multivariadas disponibles.

A continuación, detallaremos algunas de las más importantes ⬇️

 

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Gráfico de matriz

El gráfico de matriz se utiliza para mostrar todos los pares de gráficos X-Y de un conjunto de variables cuantitativas. Es una excelente técnica si queremos detectar pares de variables altamente correlacionadas. También puede detectar casos con valores atípicos.

Análisis de correlación

El proceso de análisis de correlación tiene como objetivo resumir dos o más columnas de datos numéricos. Calcula estadísticas resumidas para cada variable, así como la correlación y covarianza entre ambas.

Diagrama de araña

El diagrama de araña -también conocido como gráfico de radar- se utiliza para mostrar los valores de varias variables cuantitativas según la situación.

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Fuente: Towards Data Science
 

Análisis factorial

El análisis factorial produce una combinación lineal de múltiples variables cuantitativas, estas variables representan el mayor porcentaje de variación. Estos tipos de análisis son utilizados para reducir el alcance del problema con el fin de comprender mejor los factores que afectan estas variables.

En la mayoría de casos, una pequeña cantidad de componentes puede representar una gran parte de la variabilidad general. La interpretación adecuada de estos factores puede proporcionar información importante sobre los mecanismos en funcionamiento.

Análisis de regresión logística

El análisis de regresión logística -también conocido como modelo de selección- es una variante de regresión múltiple que permite predecir eventos y estudia la influencia de dos tipos de variables entre sí: variables dependientes y variables no dependientes. La primera es una variable explicativa, mientras que la segunda es una variable no explicativa.

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Fuente: Minitab

La primera variable describe el estado actual de la base de datos y la segunda interpreta los datos a través de la dependencia entre dos variables. Esta técnica ayuda a predecir las elecciones que los consumidores pueden tomar al elegir alternativas.

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Análisis de conglomerados

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Fuente: Online Visual Paradigm


El análisis de conglomerados o grupos se refiere a un algoritmo que agrupa objetos similares en grupos. El análisis de conglomerados es un conjunto de grupos, donde cada uno es diferente entre sí y los objetos de cada grupo son muy similares entre sí.

 

Análisis discriminante lineal

El análisis discriminante lineal fue diseñado para ayudar a distinguir dos o más conjuntos de datos basados ​​en un conjunto de variables cuantitativas. Esto se logra estableciendo una función discriminante o combinación lineal de variables.

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Fuente: Atriplex

 

Análisis de correspondencias

Esta técnica proporciona una reducción de la dimensionalidad de la pendiente del objeto en un conjunto de atributos, generando así un mapa de percepción de la pendiente. Sin embargo, la variable independiente y la variable dependiente se verifican al mismo tiempo.

Esta es una técnica combinada que puede ser muy útil en situaciones donde hay muchos atributos. Se usa comúnmente para evaluar la efectividad de las campañas publicitarias. También se puede utilizar cuando los atributos son demasiado similares para el análisis factorial.

El principal enfoque estructural es el desarrollo de una tabla de contingencia, también conocida como tabulación cruzada. Esto significa que la forma de las variables no debe ser métrica. El análisis de correspondencias es difícil de interpretar, ya que las dimensiones son una combinación de variables independientes y dependientes.

 

Escalado multidimensional

El escalado multidimensional es una técnica que crea un mapa que muestra las posiciones relativas de varios objetos, con solo una tabla de las distancias entre ellos. El mapa puede constar de una, dos, tres o incluso más dimensiones y calcula la solución métrica o no métrica.

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Fuente: Wikipedia

La tabla de distancias se conoce como matriz de proximidad y surge directamente de experimentos o indirectamente como una matriz de correlación.

 

Correlación canónica

La más flexible de las técnicas multivariadas es la correlación canónica, que asocia varias variables independientes y dependientes al mismo tiempo. Esta poderosa técnica utiliza variables de medición independientes como ventas, nivel de satisfacción y nivel de uso. También puede utilizar variables categóricas no métricas.

Esta técnica es la que tiene la menor cantidad de restricciones de todas las técnicas multivariantes, por lo que los resultados deben interpretarse con precaución. A menudo, las variables dependientes y las variables independientes suelen estar relacionadas. 

 

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2. Análisis multivariado: ¿qué es?

El análisis multivariado reúne métodos estadísticos que se enfocan en observar y procesar simultáneamente diferentes variables estadísticas para obtener información relevante. Las dos categorías principales de métodos de análisis estadísticos multivariantes son los denominados métodos descriptivos, por un lado, y los métodos explicativos por el otro.

Los métodos descriptivos están diseñados para ayudar a estructurar y resumir conjuntos de datos multivariados sin tener que enfatizar una de estas variables. Por tanto, todas las variables se consideran al mismo nivel.

El procesamiento y la representación gráfica fueron diseñados para proporcionar la descripción general más precisa de todos los datos analizados y, al mismo tiempo, minimizar la pérdida de información.

La clave para que entendamos el análisis multivariado es comprender conceptualmente la relación entre las siguientes técnicas 👇

  • Tipos de problemas para los que es adecuada cada técnica.
  • El objetivo de cada técnica.
  • La estructura de datos requerida para cada técnica,
  • Consideraciones de muestreo para cada técnica.
  • El modelo matemático básico de cada técnica.
  • Potencial para complementar el uso de diferentes técnicas.

 

3. ¿Cuál es el objetivo del análisis multivariado?

El objetivo del análisis multivariado es variable en relación a lo que queremos conseguir con él. Estos son los diferentes escenarios que explican el objetivo del análisis multivariado.

Optimizar los datos o simplificar la estructura: Esto ayuda a simplificar los datos en la mayor medida posible sin sacrificar información valiosa y sirve para facilitar la explicación de datos.

Ordenar y agrupar: Cuando tengamos múltiples variables, se creará un conjunto de objetos o variables "similares" en función de las características medidas para ordenar y agrupar los datos.

Investigar la relación de dependencia entre variables: La relación entre variables es algo que puede resultar preocupante para muchos. El análisis multivariado nos servirá para saber si todas las variables son independientes o dependientes entre sí. 

Relación predictiva entre variables: Deben determinarse para predecir el valor de una o más variables a partir de observaciones de otras variables.

Construcción y prueba de hipótesis: Se prueban hipótesis estadísticas específicas expresadas en parámetros poblacionales multivariados. Esto se puede hacer para probar hipótesis o reafirmar hipótesis previas.

 

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4. ¿Cómo hacer un análisis multivariado?

Existen más de 20 métodos para realizar un análisis multivariado. El que elijas dependerá del tipo de datos que tengas y de los objetivos que te plantees. Por ejemplo, si solo tienes un conjunto de datos, puedes proceder de la siguiente manera:

Primero, hay que obtener un resumen o una descripción general de una tabla. Suele denominarse como análisis de componentes principales o análisis factorial. En la descripción general, es posible identificar los patrones dominantes en los datos, como grupos, valores atípicos, tendencias y más. Los patrones se muestran como dos gráficos.

Luego, hay que analizar los grupos de la tabla, identificar en qué se diferencian estos grupos y a qué grupo pertenecen las filas individuales de la tabla. Este tipo de análisis se denomina clasificación y análisis discriminante, como mencionamos previamente.

Posteriormente, hay que establecer relaciones entre columnas en tablas de datos, por ejemplo, podrían ser relaciones entre las condiciones de operación del proceso y la calidad del producto.

El objetivo de todo esto es utilizar un conjunto de variables (columnas) para predecir otras, con el fin de optimizarlas y averiguar qué columnas son importantes en la relación. El análisis correspondiente se denomina análisis de regresión múltiple o mínimos cuadrados parciales, según el tamaño de la tabla de datos.

 

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5. Ventajas y desventajas del análisis multivariado

Ventajas del análisis multivariado

Una de las ventajas del análisis multivariado es que permite a los investigadores ver la relación entre variables y cuantificar la relación entre ellas. Se puede usar la tabulación cruzada, correlación parcial y regresión múltiple para controlar la asociación entre variables.

También se pueden ingresar otras variables para determinar el vínculo entre variables independientes y dependientes o especificar las condiciones bajo las cuales ocurre la asociación.

Otra de las ventajas del análisis multivariado es la capacidad de obtener una visión general más realista y precisa que cuando se analiza una sola variable. Además, en comparación con las técnicas univariadas, las técnicas de análisis multivariado dan como resultado una potente y confiable prueba de significación.  


Desventajas del análisis multivariado

Una de las desventajas más relevantes del análisis multivariado es que sus técnicas son complejas, involucran matemáticas avanzadas y requieren procedimientos estadísticos para analizar datos. Estos procedimientos estadísticos pueden resultar costosos y complicados para una persona u organización.

Otra de las principales desventajas del análisis multivariado es que los resultados del modelado estadístico no siempre son fáciles de entender para estudiantes o personas sin mucha formación. 

Para que el análisis multivariado produzca resultados significativos, se necesitan grandes muestras de datos. De lo contrario, el resultado no tendrá mucho sentido debido al alto índice de error estándar. El error estándar determina la confianza que tendremos en los resultados.

Realizar procedimientos estadísticos es algo muy sencillo, pero se requiere entrenamiento estadístico para una comprensión absoluta de los datos. 

 

Ahora sabes qué es el análisis multivariado, cuáles son sus diferentes técnicas y cómo puedes emplearlas. Espero que este artículo te sirva para poder implementar lo aprendido cada vez que tengas que analizar datos y comparar estadísticas.

Si has disfrutado esta lectura, te comparto un artículo que explica cuál es la importancia de los análisis de datos en economía, finanzas, marketing y ciencias humanas. De seguro te resultará interesante y de mucha utilidad.

¡Nos leemos luego!

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