Las técnicas multivariadas son aplicadas en situaciones donde el investigador tiene un gran número de variables medidas las cuales dan una descripción univariada de cada característica del estudio, pero en la realidad todas las variables afectan de forma conjunta (o multivariada) a dicho estudio. El análisis multivariado ayuda al investigador a reducir la dimensión de estudio, a segmentar la muestra o las variables, a crear funciones que discriminen y a generar nuevas variables las cuales no son observables de forma univariada.

Docentes, ingenieros, biólogos, administradores, economistas y otros profesionales con la necesidad de analizar bases de datos cuantitativas y análisis de datos cualitativos que están interesados en la aplicación del software Statgraphics en el desarrollo de las funciones propias de su área, todo con el fin de simplificar y agilizar sus procedimientos.

Descripción de fenómenos aleatorios inmersos en la multidimensionalidad. Análisis de asociación y medición de variables latentes o no observables.

1. Análisis de Componentes Principales
2. Análisis Factorial
3. Análisis Discriminante
4. Análisis de Clasificación (Clúster)

César Augusto Serna Mejía
Profesional en Matemática, con énfasis en Estadística de la Universidad del Tolima. Magíster en Ciencias y Estadística de la Universidad Nacional. Docente de estadística de la Universidad Jorge Tadeo Lozano y de la Universidad Nacional. Experto en Scientific WorkPlace, Statgraphics y Sigmaplot.

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