SPSS. Analisis multivariante de datos (Spanish Edition)

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9781482689778: SPSS. Analisis multivariante de datos (Spanish Edition)
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Al enfrentarse a la realidad de un estudio, el investigador dispone habitualmente de muchas variables medidas u observadas en una colección de individuos, pretende estudiarlas conjuntamente, y acude al Análisis Multivariante. Se encuentra frente a una diversidad de técnicas y debe seleccionar la más adecuada a sus datos pero, sobre todo, a su objetivo científico. Al observar muchas variables sobre una muestra es presumible que una parte de la información recogida pueda ser redundante, en cuyo caso los métodos multivariantes de reducción de la dimensión (métodos que combinan las variables observadas para obtener unas pocas variables ficticias que las representen) tratan de eliminarla. Por otro lado, los individuos pueden presentar ciertas características comunes en sus respuestas, que permitan intentar su clasificación en grupos de cierta homogeneidad (analizar las relaciones entre variables para ver si se pueden separar los individuos en agrupaciones a posteriori). Finalmente, podrá existir una variable cuya dependencia de un conjunto de otras sea interesante detectar para analizar su relación o, incluso, aventurar su predicción cuando las demás sean conocidas. Por otra parte, el investigador tendrá que considerar si asigna a todas sus variables una importancia equivalente, es decir, si ninguna variable se destaca como dependiente principal en el objetivo de la investigación. Si es así, porque maneja simplemente un conjunto de diversos aspectos observados y coleccionados en su muestra, puede acudir para su tratamiento en bloque a lo que podría llamarse técnicas multivariantes descriptivas. Y puede hacerlo con dos orientaciones diferentes: por una parte, para reducir la dimensión de una tabla de datos excesivamente grande por el elevado número de variables que contiene y quedarse con unas cuantas variables ficticias que, aunque no observadas, sean combinación de las reales y sinteticen la mayor parte de la información contenida en sus datos. También deberá tener en cuenta el tipo de variables que maneja. Si son variables cuantitativas, las técnicas que le permiten este tratamiento son el Análisis de Componentes Principales y el Análisis Factorial, y si son variables cualitativas, acudirá al Análisis de Correspondencias. La otra orientación posible ante una colección de variables, sin ninguna destacada en dependencia, sería la de clasificar sus individuos en grupos más o menos homogéneos en relación al perfil que en aquéllas presenten, en cuyo caso utilizará el Análisis de Clusters, en que los grupos, no definidos previamente, serán configurados por las propias variables que utiliza. Si no fuera científicamente aceptable una importancia equivalente en las variables que maneja, porque alguna variable se destaca como dependiente principal en el objetivo de la investigación, habrá de utilizar técnicas multivariantes analíticas o inferenciales considerando la variable dependiente como variable explicada por las demás variables independientes explicativas, y tratando de relacionar todas las variables por medio de una posible ecuación o modelo que las ligue. El método elegido sería entonces la Regresión Lineal, Si la variable dependiente cualitativa observada constatara la asignación de cada individuo a grupos previamente definidos (dos, o más de dos), puede ser utilizada para clasificar nuevos casos en que se desconozca el grupo a que probablemente pertenecen, en cuyo caso estamos ante el Análisis Discriminante, que resuelve el importante problema de asignación en función de un perfil cuantitativo de variables clasificativas. Este libro analiza las técnicas multivariantes de análisis de datos más importantes y su tratamiento con SPSS a trvés de múltiples ejercicios prácticos totalmente resueltos.

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Marques, Maria Perez
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María Pérez Marques
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Book Description Createspace, United States, 2013. Paperback. Condition: New. Language: Spanish . Brand New Book ***** Print on Demand *****. Al enfrentarse a la realidad de un estudio, el investigador dispone habitualmente de muchas variables medidas u observadas en una coleccion de individuos, pretende estudiarlas conjuntamente, y acude al Analisis Multivariante. Se encuentra frente a una diversidad de tecnicas y debe seleccionar la mas adecuada a sus datos pero, sobre todo, a su objetivo cientifico. Al observar muchas variables sobre una muestra es presumible que una parte de la informacion recogida pueda ser redundante, en cuyo caso los metodos multivariantes de reduccion de la dimension (metodos que combinan las variables observadas para obtener unas pocas variables ficticias que las representen) tratan de eliminarla. Por otro lado, los individuos pueden presentar ciertas caracteristicas comunes en sus respuestas, que permitan intentar su clasificacion en grupos de cierta homogeneidad (analizar las relaciones entre variables para ver si se pueden separar los individuos en agrupaciones a posteriori). Finalmente, podra existir una variable cuya dependencia de un conjunto de otras sea interesante detectar para analizar su relacion o, incluso, aventurar su prediccion cuando las demas sean conocidas. Por otra parte, el investigador tendra que considerar si asigna a todas sus variables una importancia equivalente, es decir, si ninguna variable se destaca como dependiente principal en el objetivo de la investigacion. Si es asi, porque maneja simplemente un conjunto de diversos aspectos observados y coleccionados en su muestra, puede acudir para su tratamiento en bloque a lo que podria llamarse tecnicas multivariantes descriptivas. Y puede hacerlo con dos orientaciones diferentes: por una parte, para reducir la dimension de una tabla de datos excesivamente grande por el elevado numero de variables que contiene y quedarse con unas cuantas variables ficticias que, aunque no observadas, sean combinacion de las reales y sinteticen la mayor parte de la informacion contenida en sus datos. Tambien debera tener en cuenta el tipo de variables que maneja. Si son variables cuantitativas, las tecnicas que le permiten este tratamiento son el Analisis de Componentes Principales y el Analisis Factorial, y si son variables cualitativas, acudira al Analisis de Correspondencias. La otra orientacion posible ante una coleccion de variables, sin ninguna destacada en dependencia, seria la de clasificar sus individuos en grupos mas o menos homogeneos en relacion al perfil que en aquellas presenten, en cuyo caso utilizara el Analisis de Clusters, en que los grupos, no definidos previamente, seran configurados por las propias variables que utiliza. Si no fuera cientificamente aceptable una importancia equivalente en las variables que maneja, porque alguna variable se destaca como dependiente principal en el objetivo de la investigacion, habra de utilizar tecnicas multivariantes analiticas o inferenciales considerando la variable dependiente como variable explicada por las demas variables independientes explicativas, y tratando de relacionar todas las variables por medio de una posible ecuacion o modelo que las ligue. El metodo elegido seria entonces la Regresion Lineal, Si la variable dependiente cualitativa observada constatara la asignacion de cada individuo a grupos previamente definidos (dos, o mas de dos), puede ser utilizada para clasificar nuevos casos en que se desconozca el grupo a que probablemente pertenecen, en cuyo caso estamos ante el Analisis Discriminante, que resuelve el importante problema de asignacion en funcion de un perfil cuantitativo de variables clasificativas. Este libro analiza las tecnicas multivariantes de analisis de datos mas importantes y su tratamiento con SPSS a trves de multiples ejercicios practicos totalmente resueltos. Seller Inventory # APC9781482689778

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María Pérez Marques
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ISBN 10: 1482689774 ISBN 13: 9781482689778
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Book Description Createspace, United States, 2013. Paperback. Condition: New. Language: Spanish . Brand New Book ***** Print on Demand *****.Al enfrentarse a la realidad de un estudio, el investigador dispone habitualmente de muchas variables medidas u observadas en una coleccion de individuos, pretende estudiarlas conjuntamente, y acude al Analisis Multivariante. Se encuentra frente a una diversidad de tecnicas y debe seleccionar la mas adecuada a sus datos pero, sobre todo, a su objetivo cientifico. Al observar muchas variables sobre una muestra es presumible que una parte de la informacion recogida pueda ser redundante, en cuyo caso los metodos multivariantes de reduccion de la dimension (metodos que combinan las variables observadas para obtener unas pocas variables ficticias que las representen) tratan de eliminarla. Por otro lado, los individuos pueden presentar ciertas caracteristicas comunes en sus respuestas, que permitan intentar su clasificacion en grupos de cierta homogeneidad (analizar las relaciones entre variables para ver si se pueden separar los individuos en agrupaciones a posteriori). Finalmente, podra existir una variable cuya dependencia de un conjunto de otras sea interesante detectar para analizar su relacion o, incluso, aventurar su prediccion cuando las demas sean conocidas. Por otra parte, el investigador tendra que considerar si asigna a todas sus variables una importancia equivalente, es decir, si ninguna variable se destaca como dependiente principal en el objetivo de la investigacion. Si es asi, porque maneja simplemente un conjunto de diversos aspectos observados y coleccionados en su muestra, puede acudir para su tratamiento en bloque a lo que podria llamarse tecnicas multivariantes descriptivas. Y puede hacerlo con dos orientaciones diferentes: por una parte, para reducir la dimension de una tabla de datos excesivamente grande por el elevado numero de variables que contiene y quedarse con unas cuantas variables ficticias que, aunque no observadas, sean combinacion de las reales y sinteticen la mayor parte de la informacion contenida en sus datos. Tambien debera tener en cuenta el tipo de variables que maneja. Si son variables cuantitativas, las tecnicas que le permiten este tratamiento son el Analisis de Componentes Principales y el Analisis Factorial, y si son variables cualitativas, acudira al Analisis de Correspondencias. La otra orientacion posible ante una coleccion de variables, sin ninguna destacada en dependencia, seria la de clasificar sus individuos en grupos mas o menos homogeneos en relacion al perfil que en aquellas presenten, en cuyo caso utilizara el Analisis de Clusters, en que los grupos, no definidos previamente, seran configurados por las propias variables que utiliza. Si no fuera cientificamente aceptable una importancia equivalente en las variables que maneja, porque alguna variable se destaca como dependiente principal en el objetivo de la investigacion, habra de utilizar tecnicas multivariantes analiticas o inferenciales considerando la variable dependiente como variable explicada por las demas variables independientes explicativas, y tratando de relacionar todas las variables por medio de una posible ecuacion o modelo que las ligue. El metodo elegido seria entonces la Regresion Lineal, Si la variable dependiente cualitativa observada constatara la asignacion de cada individuo a grupos previamente definidos (dos, o mas de dos), puede ser utilizada para clasificar nuevos casos en que se desconozca el grupo a que probablemente pertenecen, en cuyo caso estamos ante el Analisis Discriminante, que resuelve el importante problema de asignacion en funcion de un perfil cuantitativo de variables clasificativas. Este libro analiza las tecnicas multivariantes de analisis de datos mas importantes y su tratamiento con SPSS a trves de multiples ejercicios practicos totalmente resueltos. Seller Inventory # APC9781482689778

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Maria Perez Marques
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Book Description Createspace. Paperback. Condition: New. This item is printed on demand. 228 pages. Dimensions: 10.0in. x 7.9in. x 0.8in.Al enfrentarse a la realidad de un estudio, el investigador dispone habitualmente de muchas variables medidas u observadas en una coleccin de individuos, pretende estudiarlas conjuntamente, y acude al Anlisis Multivariante. Se encuentra frente a una diversidad de tcnicas y debe seleccionar la ms adecuada a sus datos pero, sobre todo, a su objetivo cientfico. Al observar muchas variables sobre una muestra es presumible que una parte de la informacin recogida pueda ser redundante, en cuyo caso los mtodos multivariantes de reduccin de la dimensin (mtodos que combinan las variables observadas para obtener unas pocas variables ficticias que las representen) tratan de eliminarla. Por otro lado, los individuos pueden presentar ciertas caractersticas comunes en sus respuestas, que permitan intentar su clasificacin en grupos de cierta homogeneidad (analizar las relaciones entre variables para ver si se pueden separar los individuos en agrupaciones a posteriori). Finalmente, podr existir una variable cuya dependencia de un conjunto de otras sea interesante detectar para analizar su relacin o, incluso, aventurar su prediccin cuando las dems sean conocidas. Por otra parte, el investigador tendr que considerar si asigna a todas sus variables una importancia equivalente, es decir, si ninguna variable se destaca como dependiente principal en el objetivo de la investigacin. Si es as, porque maneja simplemente un conjunto de diversos aspectos observados y coleccionados en su muestra, puede acudir para su tratamiento en bloque a lo que podra llamarse tcnicas multivariantes descriptivas. Y puede hacerlo con dos orientaciones diferentes: por una parte, para reducir la dimensin de una tabla de datos excesivamente grande por el elevado nmero de variables que contiene y quedarse con unas cuantas variables ficticias que, aunque no observadas, sean combinacin de las reales y sinteticen la mayor parte de la informacin contenida en sus datos. Tambin deber tener en cuenta el tipo de variables que maneja. Si son variables cuantitativas, las tcnicas que le permiten este tratamiento son el Anlisis de Componentes Principales y el Anlisis Factorial, y si son variables cualitativas, acudir al Anlisis de Correspondencias. La otra orientacin posible ante una coleccin de variables, sin ninguna destacada en dependencia, sera la de clasificar sus individuos en grupos ms o menos homogneos en relacin al perfil que en aqullas presenten, en cuyo caso utilizar el Anlisis de Clusters, en que los grupos, no definidos previamente, sern configurados por las propias variables que utiliza. Si no fuera cientficamente aceptable una importancia equivalente en las variables que maneja, porque alguna variable se destaca como dependiente principal en el objetivo de la investigacin, habr de utilizar tcnicas multivariantes analticas o inferenciales considerando la variable dependiente como variable explicada por las dems variables independientes explicativas, y tratando de relacionar todas las variables por medio de una posible ecuacin o modelo que las ligue. El mtodo elegido sera entonces la Regresin Lineal, Si la variable dependiente cualitativa observada constatara la asignacin de cada individuo a grupos previamente definidos (dos, o ms de dos), puede ser utilizada para clasificar nuevos casos en que se desconozca el grupo a que probablemente pertenecen, en cuyo caso estamos ante el Anlisis Discriminante, que resuelve el importante problema de asignacin en funcin de un perfil cuantitativo de variables clasificativas. Este libro analiza las tcnicas multivariantes de anlisis de datos ms importantes y su tratamiento con SPSS a trvs de mltiples ejercicios prcticos totalmente resueltos. This item ships from La Vergne,TN. Paperback. Seller Inventory # 9781482689778

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Maria Perez Marques
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