Descriptivo

Técnicas de Análisis Multivariante con Stata. Autor: Julián Meléndez

Descripción:

El Análisis Multivariante es un conjunto de técnicas que permite gestionar y analizar fuentes de información (Bases de Datos) a través del resumen, la clasificación, la generación de nueva información, el establecimiento de relaciones y la obtención de grupos.
Profesionales, investigadores, analistas, docentes, directores y en general a todas las personas de cualquier sector económico o disciplina de conocimiento que requieran de una revisión conceptual y de la implementación de las técnicas multivariantes para una mejor comprensión de sus bases de información.
Entender los conceptos claves de las principales técnicas de Análisis Multivariante y poder diferenciarlas entre sí. Identificar las aplicaciones y utilidades de las distintas técnicas para el Análisis de Información. Conocer las situaciones bajo las cuales es relevante y pertinente la utilización de una técnica específica. Implementar cada una de las técnicas a través de Stata, uno de los paquetes de Estadística y Econometría de más amplio uso y difusión en diversas entidades, tanto públicas como privadas a lo largo del mundo.

1. Presentación de la Información: Escalas de Medida

 - Escalas Primarias de Medida

 - Técnicas de Escalas Comparativas

 - Técnicas de Escalas No Comparativas


2. Distribución de Frecuencias, Tabulación Cruzada y Pruebas de Hipótesis

 - Distribuciones de Frecuencia

 - Medidas de Ubicación

 - Medidas de Variabilidad

 - Medidas de Forma

 - Tabulaciones Cruzadas

 - Pruebas Paramétricas

 - Pruebas No Paramétricas


3. Diferencia entre Valores Medios: Análisis de Varianza y Covarianza

 - Análisis de Varianza de una Vía (ANOVA)

 - Análisis de Varianza de Múltiples Vías (n-ANOVA)

 - Análisis de Covarianza (ANCOVA)


4. Fuerza de Asociación y Relación entre Variables: Correlación y Regresión

 - Correlación Simple

 - Correlación Parcial

 - Correlación Semi-parcial

 - Análisis de Regresión

 - Regresión Bivariada

 - Regresión Múltiple

 - Validación de Supuestos

 - Regresión con Variables Binarias


5. Reglas de Clasificación de Elementos: Análisis Discriminante

 - Relación con Análisis de Varianza y Análisis de Regresión

 - Modelo de Análisis Discriminante

 - Estadísticos Asociados al Análisis Discriminante

 - Realización de un Análisis Discriminante


6. Resumen y Reducción de Información: Análisis Factorial

 - Métodos de Análisis Factorial: Componentes Principales y Factores Comunes

 - Estadísticos Asociados al Análisis Factorial

 - Realización de un Análisis Factorial

 - Aplicaciones Comunes de Análisis Factorial


7. Clasificación por Grupos: Análisis de Conglomerados

 - Visión General

 - Estadísticos Asociados al Análisis de Conglomerados

 - Realización de un Análisis de Conglomerados

 - Aplicaciones de Conglomerados No Jerárquicos

 - Variables de Agrupación


8. Representación Espacial: Escalamiento Multidimensional (EM)

 - Visión General

 - Conceptos Básicos en EM

 - Estadísticos Asociados al EM

 - Realización de un EM

 - Supuestos y Limitaciones del EM

 - Relación entre EM, Análisis Factorial y Análisis Discriminante

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