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.

*Repasar los aspectos conceptuales de las distintas técnicas multivariantes. 

• Escalas de medida Escalas primarias de medida
• Técnicas de escalas comparativas
• Técnicas de escalas no Escalas de medida
• Escalas primarias de medida 
• Técnicas de escalas comparativas
• Técnicas de escalas no comparativas
• 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
• Análisis de varianza y covarianza
• Análisis de varianza de una vía (ANOVA)}
• Análisis de varianza de múltiples vías (n-ANOVA)
• Análisis de covarianza (ANCOVA)
• Análisis de varianza multivariado (MANOVA)
• Correlación y regresión
• Correlación simple
• Correlación parcial
• Correlación semi-parcial
• Análisis de regresión Regresión bivariada
• Regresión múltiple Validación de supuestos
• Regresión con variables binarias
• Modelos con información cualitativa
• Modelos lineales: MLP 
• Modelos no lineales: Logit y Probit
• 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
• 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
• Análisis de conglomerados
• Estadísticos asociados al análisis de conglomerados
• Realización de un análisis de conglomerados
• Aplicaciones de conglomerados no jerárquicosVariables de agrupación

Julián Andrés Meléndez Cardona
Acreditado con la Certificación Internacional en Administración de Riesgo - CQRM, impartido por el Dr. Johnathan Mun y otorgado por el Instituto IIPER. Economista con Especialización en Gerencia de Mercadeo de la Universidad Externado de Colombia. Cuenta con amplia experiencia en temas de Valor de Dinero en el Tiempo y en Análisis y Planeación Financiera de entidades en los sectores Financiero y Real. En el campo académico trabajó como docente en temas de Econometría y Finanzas en la Universidad Externado de Colombia y en la Fundación Universitaria Los Libertadores. Actualmente se desempeña como Gerente de Producto del Portafolio Cuantitativo de SOFTWARE shop para Latinoamérica.

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El análisis multivariante es una serie de técnicas estadísticas que permitan explorar las similitudes y diferencias entre elementos (individuos, empresas, sectores, países, etc.) con el fin de hacer inferencia, es decir, la generalización de las conclusiones obtenidas en una muestra para una población de interés. Con el análisis multivariante es posible generar agrupamientos, reducciones y relaciones a partir de la información presente en las bases de información sin importar el sector o área de conocimiento al que pertenezcan.