En los estudios cuantitativos se ha aumentado progresivamente la capacidad de recolectar y almacenar bases de datos con múltiples variables de naturaleza y unidades diferentes. El Análisis de Componentes Principales (ACP) es de gran importancia para trabajar con este tipo de datos ya que permite reducir la dimensionalidad de los mismos, descartar variables redundantes, cuantificar la importancia de cada variable para cumplir con los objetivos de investigación y descubrir patrones ocultos.

Profesionales, docentes, estudiantes, investigadores y empresas que realicen investigación cuantitativa orientada a control de calidad, auditoría y toma de decisiones.

Brindar una introducción al Análisis de Componentes Principales (ACP) como una herramienta de gran importancia para el trabajo con datos cuantitativos y particularmente para el análisis de bases de datos con múltiples variables.

• Introducción. 
• Datos multivariantes.
• Reducción de dimensionalidad.
• Estandarización de datos, matrices de correlación y varianza-covarianza.
• Valores y vectores propios (eigenvalues, eigenvectors).
• Estimación de componentes principales y su interpretación.
• Gráfico biplot.
• Preguntas de los asistentes.

Felipe Benavides Martínez. PhD
Biólogo de la Universidad de Nariño y Doctor en Ecología de la Universidad Austral de Chile. Es instructor del portafolio cuantitativo de Software Shop, con experiencia en la aplicación de modelos bioestadísticos para las Ciencias de la Salud, Biomédicas, Agrícolas y Ambientales. Ha ejercido la docencia universitaria en maestría y doctorado y realiza asesoría científica continua a grupos de investigación, gobierno, ONGs y empresas privadas para la creación, validación y aplicación de diseños experimentales y modelos bioestadísticos.

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