Hay tanto material bueno en la Red, que el trabajo de seleccionar se hace muy difícil. La idea es presentar aquellos que sirvan de referencia, y que vayan desde lo más sencillo hasta lo más profundo. Como el objetivo medular es identificar cuales son las técnicas de análisis multivariante de datos que aplican o que pudieran aplicar a SU proyecto, debemos recorrer todo el abanico de opciones. Al finalizar el seminario, cada participante debería tener identificada la técnica más apropiada para el análisis de los datos disponibles.
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1) El material más sencillo encontrado para comenzar, es el de Manuel Salvador Figueras (salvador@unizar.es, Profesor Titular de la Universidad de Zaragoza, España).Al leerlo, se presta para una primera clase introductoria. Vamos a revisarla, y a mapear el contenido.
"Introducción al Análisis Multivariante"
"El Análisis Multivariante es el conjunto de métodos estadísticos cuya finalidad es analizar simultáneamente conjuntos de datos multivariantes en el sentido de que hay varias variables medidas para cada individuo ú objeto estudiado.
Su razón de ser radica en un mejor entendimiento del fenómeno objeto de estudio obteniendo información que los métodos estadísticos univariantes y bivariantes son incapaces de conseguir.
Su razón de ser radica en un mejor entendimiento del fenómeno objeto de estudio obteniendo información que los métodos estadísticos univariantes y bivariantes son incapaces de conseguir.
En esta lección se va a dar una breve visión general de dicho conjunto de técnicas exponiendo, brevemente, cuál es su finalidad, ilustrada con ejemplos.
Tres son los objetivos de la lección:
- Definir qué es el Análisis Multivariante y cuáles son sus objetivos
- Clasificar las distintas técnicas multivariantes, distinguiendo entre métodos de dependencia, interdependencia y estructurale e indicando, de forma resumida, los objetivos de las diversas técnicas multivariantes presentadas en la lección.
- Indicar cuáles son las etapas a seguir en la resolución de un problema de Análisis Multivariante"
© Citar como: Salvador Figueras, M (2000): "Introducción al Análisis Multivariante", [en línea] 5campus.com, Estadística <http://www.5campus.com/leccion/anamul> [y añadir fecha consulta] |
2) Este segundo material seleccionado, es de área de ciencias de la salud, pero tiene una estructura muy interesante, pues se pasea por el Método Científico, el Procesos de Investigación (Etapas), Modelos, entre otros temas clave para el desarrollo de una Tesis Doctoral.
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3) Este artículo titulado "Análisis multivariante, conceptos y aplicaciones en Psicología Educativa y Psicometría ", y tal como lo resumen los autores, brinda "un panorama introductorio sobre
distintos conceptos de Análisis Multivariante (AM) y, por otra", proporciona "información
acerca de diferentes aplicaciones realizadas en el área de la Psicología Educativa y de la Psicometría", que pudieran servir de referencia para realizar un documento sobre aplicaciones en Ingeniería Industrial.
Los autores argumentan en el resumen que "La disponibilidad de programas informáticos, el progreso de la tecnología y el desarrollo
de la teoría multivariante, han producido en las últimas décadas un notable crecimiento
en la utilización de métodos y modelos estadísticos en todos los campos de la investigación
científica", agregando que: "Las técnicas que conforman el AM permiten abordar distintos problemas de predicción,
clasificación y segmentación, habitualmente presentes en las realidades de diversas áreas
de conocimiento."
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4) Otro artículo "Clasificación de las Técnicas Estadísticas Multivariantes".
Resumen (resumido). En esta nota se presenta una clasificación de algunas técnicas de análisis estadístico
multivariante. ..., el análisis multivariante
se refiere a todos los métodos estadísticos que analizan simultáneamente
medidas múltiples de cada individuo u objeto sometido a investigación; y en
otras, palabras, cualquier análisis simultáneo de más de dos variables puede ser
considerado aproximadamente como un análisis multivariante. ..., también puede
definirse como el conjunto de técnicas estadísticas que de forma simultánea miden,
explican y predicen todas las relaciones existentes entre los elementos que
conforman una tabla de datos, proporcionando un resultado que debe ser interpretado
minuciosamente por el analista.
... y 5) un video... Introducción métodos multivariantes.
León Darío Bello Parias
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Después de revisar, les pregunto: ¿Estos son los "top 5" para una Introducción a las Técnicas de Análisis Multivariante de Datos... en Ingeniería Industrial?
Otros:
-ANÁLISIS DE DATOS MULTIVARIANTES. Daniel Peña [LIBRO]
-Técnicas de Análisis Multivariante de Datos. César Pérez [LIBRO]
Con relación a la pregunta sobre si ¿Estos son los "top 5" para una Introducción a las Técnicas de Análisis Multivariante de Datos... en Ingeniería Industrial?
ResponderEliminarConsidero que los archivos y el video son una introducción adecuada al tema de análisis multivariante de datos, pero más que en ingeniería industrial lo hacen de manera general (puesto que para serlo debería tener un enfoque más detallado de la aplicación en situaciones relacionadas con esta carrera). No podría afirmar que son el “top 5” puesto que eso implica que son las 5 mejores fuentes dentro de un amplio grupo de información sobre el tema, de lo cual no tengo certeza.
De manera general, cada archivo es adecuado como introducción al tema planteado porque:
1. Introducción al Análisis Multivariante: permite conocer el tema de manera general, los tipos de técnicas existentes con una explicación breve y las etapas del análisis multivariante.
2. Contextualización y revisión general de las técnicas multivariantes: determina la importancia del análisis multivariante, su clasificación y ejemplos de aplicación de cada una de las técnicas.
3. Análisis multivariante, conceptos y aplicaciones en Psicología Educativa y Psicometría: muestra la aplicación del análisis multivariante en varios trabajos basados en investigaciones en psicología educativa y psicometría, temas que pueden relacionarse con la Ingeniería Industrial.
4. Clasificación de las técnicas estadísticas multivariantes: muestra los supuestos y la naturaleza de las variables de las técnicas estadísticas multivariantes clasificadas.
5. Introducción métodos multivariantes: explica las aplicaciones del análisis multivariante y los tipos de técnicas multivariantes.
En mi trabajo de Tesis sobre: el estudio del impacto del disconfort térmico sobre la productividad de los trabajadores en el sector tejidos para Bogotá.
El análisis multivariante de datos puede aportar a la tesis planteada permitiendo el análisis de los datos, teniendo en cuenta que intervienen más de dos variables siendo algunas las relacionadas con el entorno de trabajo, con el trabajador y con las actividades que realiza. De manera un poco más específica, se puede aplicar para la creación del perfil del grupo de trabajadores afectados por el disconfort térmico, para determinar la relación entre variables, la influencia de determinadas variables en la productividad, entre otros aspectos.
Teniendo en cuenta la tesis, algunas de las variables involucradas son:
- Del ambiente térmico: Temperatura del aire, Humedad del aire, Velocidad del aire, Temperatura de las paredes y objetos.
- Del individuo: Consumo metabólico, temperatura corporal, productividad.
- Con relación al trabajo: Tipo de actividad, Tipo de vestido.
Algunas técnicas de análisis multivariante de datos que se pueden aplicar al proyecto son:
- Métodos estructurales: se enfocan en analizar la relación entre las variables dependientes e independientes, y la forma en que las últimas afectan a las primeras. En este caso se buscaría analizar la relación entre las variables mencionadas anteriormente con la percepción de disconfort térmico de los trabajadores.
- Análisis de regresión: Se podría determinar en este caso la productividad (siendo la variable dependiente métrica) a partir de otras variables métricas tales como la temperatura del aire, especificaciones relacionadas con el trabajo, humedad del aire, entre otras.
- Correlación canónica: se puede implementar para determinar la relación entre varias variables métricas, un caso de aplicación es analizar cómo está relacionada la temperatura corporal y el consumo metabólico con la productividad del trabajador.
Finalmente el análisis multivariante de datos puede facilitar la toma de decisiones óptimas para disminuir el impacto del disconfort térmico en la productividad de los trabajadores del sector tejidos de Bogotá.
cordial saludo para todos At. Robinson Pacheco
No se si son el top 5 porque para ello habría que hacer una exploración muy detallada de las otras alternativas. Lo que si es cierto es que están muy bien elegidas y permiten hacer una introducción integral del tema, abordando aspectos que resultan familiares aunque no son de ingeniería industrial.
ResponderEliminarEn cuanto a la aplicación en el trabajo de investigación, puede ser útil para calibrar parámetros del algoritmo diseñado.
Oscar Buitrago
La educación es un tema que genera polémica debido a que ha sido definida bajo diferentes puntos de vista. Según Platón, es el proceso por el cual el hombre toma conciencia de la existencia de otra realidad y más plena, a la cual está llamado, de donde procede y hacia dónde se dirige.
ResponderEliminarEn cuanto a información confiable sobre educación, se halla en libros, bases virtuales y fuentes de datos estadísticos, los cuales se pueden conseguir, accediendo a las páginas web del Ministerio de Educación Nacional (MEN), el Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE), y el Sistema Nacional de Información de la Educación Superior (SNIES). (Arciniegas, 2015)
El método estadístico de Análisis Multivariante me servirá para estudiar paralelamente los conjuntos de datos multivariantes que se presentan cuando se diseña un modelo de gestión integral basada en sistemas del conocimiento dinámicos para universidades públicas en Bogotá, ya que el análisis estadístico concierne con las relaciones de variables dependientes, que utilizare en el proyecto en el sentido de que hay diversas variables medidas para cada esencia asimilada, individuo o aspecto generado como variable a estudiar o analizar.
Los paso serán definir las variables y ver cuál de los tipos de técnicas multivariantes (Métodos de dependencia, métodos de interdependencia, métodos estructurales) servirá para realizar un determinado análisis, una vez escogido este se realizaran las seis etapas de un análisis multivariante (Establecer los objetivos del análisis, diseñar el análisis, evaluar las hipótesis subyacentes a la técnica a utilizar, realizar el análisis, interpretar los resultados obtenidos, validar dichos resultados) cuyo propósito será analizar simultáneamente conjuntos de fundamentos multivariantes entendiendo que hay varias variables medidas para cada esencia asimilada, individuo o aspecto generado como variable a estudiar o analizar. (Salvador F, 2000)
El objeto del Seminario de Estadística Multivariante como estudiante del Doctorado será el de entender el fenómeno objeto de estudio, logrando obtener información que otros métodos estadísticos no pueden conseguir como lo son los métodos estadísticos univariantes y bivariantes.
Trabajos citados
Arciniegas, J. A. (2015). Diseño De Un Modelo De Gestión Integral Basada En Sistemas Del Conocimiento Dinámicos Para Universidades Públicas En Bogotá. Bogota.
Salvador F, M. (2000). Introducción al Análisis Multivariante. (E. 5campus.com, Editor) Recuperado el 26 de 02 de 2016, de Blog Salvador Figueras, M: http://www.5campus.com/leccion/anamul
Fase 1: Revisión de las instrucciones dadas en el Blog [Hablemos de... Análisis Multivariante de Datos]. Responder en el Blog antes del lunes 29 de febrero. 5%
EliminarEn mi caso en particular, yo lo que pretendo con mi tesis doctoral es proponer un modelo de responsabilidad social universitaria adaptado a las particularidades de las universidades públicas colombianas, que contribuya al incremento de la eficiencia y efectividad de sus actividades misionales (docencia, investigación y extensión) y su reputación.
ResponderEliminarPara ello debo partir de la identificación del estado actual de las universidades de Colombia y del mundo en lo relacionado con Responsabilidad Social Universitaria que sirva como referente para el establecimiento del modelo, es decir, definir los procesos y áreas claves que debe contemplar el modelo, atendiendo las recomendaciones de expertos y de los responsables de las temáticas en distintas universidades.
En segunda instancia planteo caracterizar las expectativas de las partes interesadas en cuanto al modelo de Responsabilidad Social Universitaria que se conocerán a través de la aplicación y análisis de encuestas aplicadas a cada grupo considerado tanto a nivel interno como externo, en la primera categoría consideraría: Docentes, Investigadores, Personal no docente, Autoridades, Estudiantes y Egresados; en la segunda categoría se incluyen: Empleadores, Familias de los empleados Comunidades locales, Proveedores, Colegios, Padres de los estudiantes, Organizaciones sociales, Estado y otras universidades, es en este punto donde jugaría un papel clave las herramientas de análisis multivariante, análisis discriminante múltiple y/o las ecuaciones estructurales para pasar de la identificación de las expectativas, al establecimiento de los procesos y áreas claves del modelo teórico a través de herramientas estadísticas. En esta etapa se proponen como actividades la identificación de las partes interesadas de las universidades caso de estudio, la preparación y validación del instrumento de recolección de información (encuesta) para cada grupo, la recolección de información tras determinación del tamaño de la muestra y el análisis estadístico de la información. Esta parte es vital, ya que los modelos existentes de responsabilidad social consultados (ni siquiera a nivel empresarial) no consideran para su construcción la opinión de sus partes interesadas (sin ser catalogados como expertos), variable que diferenciaría la investigación propuesta de lo hecho hasta el momento.
Una vez claro elementos teóricos, percepciones de expertos y expectativas de partes interesadas, se procederá a integrarlos y alinearlos en un modelo, que permita determinar de manera concreta el comportamiento socialmente responsable de las universidades colombianas; el cual debe ser validado mediante algunos casos de estudio y llevar a cabo los ajustes necesarios al mismo; para finalmente formular un instrumento para la autoevaluación en materia de Responsabilidad Social Universitaria aplicable a las universidades públicas de Colombia.
Para el diseño de dicho instrumento de autoevaluación y seguimiento se partirá de una revisión de la literatura de la medición de la RS, la construcción de un instrumento de medición del impacto, que incluya el uso de métodos cuantitativos para los procesos y áreas claves del modelo de RSU ajustado, se validará y ajustará el mismo, en esta etapa, también se requeriría la aplicación de modelos multivariados.
Aquí muestro brevemente la relación de los temas a estudiar en la asignatura y la aplicación que tendrán en el desarrollo de mi tesis, por ello para mi es vital cursar la materia.
Este comentario ha sido eliminado por el autor.
ResponderEliminarEl análisis multivariado es una técnica o técnicas de datos estadísticos o conjunto de métodos que pueden analizar la relación existente entre varias variables simultáneamente, o la definición de Kendall (1965) que dice “es la rama del análisis estadístico concerniente con las relaciones de conjuntos de variables dependientes” o de acuerdo a Figueres S (2000) “El Análisis Multivariante es el conjunto de métodos estadísticos cuya finalidad es analizar simultáneamente conjuntos de datos multi-variantes en el sentido de que hay varias variables medidas para cada individuo u objeto estudiado”; significa que se puede realizar un análisis simultaneo de un individuo , objeto o fenómeno que presente diversas variables e interpretarlas para la obtención de un resultado o resultados que nos permita desarrollar a la postre modelos u obtener información que pueda ser utilizada en determinada investigación. Su uso nos permite determinar el comportamiento de distintas variables, hallar relación entre ellas, su posterior representación de una forma entendible (inteligible), es decir su propósito principal es explicar y analizar la relación entre variables de un fenómeno, individuo o evento donde existan múltiples variables y que puedan presentar distintas combinaciones.
ResponderEliminarPara el estudio de análisis multivariado se deben temer en cuenta conceptos básicos como son las variables presentes, las escalas de mediciones, las mediciones de error, las mediciones multivariante, entre otras además de la aplicación idónea de las técnicas existentes para la obtención de los resultados o el análisis requerido, entre las que se destacan a nivel general las funcionales de una o varias variables y que pueden ser cualitativas o cuantitativas como son la regresión lineal, discriminante, regresión logística, análisis de varianza o las estructurales como el análisis de factores, análisis de agrupamiento (cluster), análisis de componentes principales, entre otras que de acuerdo a las necesidades de la investigación se acomodad de una u otra manera para su aplicación.
En el funcionamiento de los talleres y laboratorios de las universidades públicas se tiene diferentes puntos de vista para el mayor aprovechamiento de los recursos y se deben analizar diferentes frentes como es el mantenimiento, la compra de equipos y maquinaria, el uso adecuado por parte de los usuarios, la programación de clases, las prácticas libres que requieren tener en cuenta distintas variables para una gestión adecuada de los mismos.
Desde este punto de vista y de acuerdo a su definición se puede aplicar para desarrollar una investigación y encontrar un modelo de gestión o parámetros para implementar y lograr un aprovechamiento de los recursos utilizados en estos espacios universitarios.
Figueras S. (2000). Introducción al Análisis Multivariante. Consultado en: http://ciberconta.unizar.es/leccion/anamul/inicio.html
Kendall G. (1965). Multivariate analysis. Ed. Charles Griffin and Company. Londres. UK. Consultado en: http://www.jstor.org/stable/2282056?seq=1#page_scan_tab_contents
Sancho J. (s.f.) Análisis multivariante. N Sociedad Catalana de Cirugía. Consultado en: http://www.acmcb.es/files/425-3501-DOCUMENT/Sancho-9-14Maig12.pdf
el análisis multivariante es una herramienta muy importante en todas las áreas del conocimiento, no solo en la ingeniería industrial como se evidencia en las lecturas propuestas psicología, ciencias de la salud, no se si son los top cinco porque toca estudiar mas a fondo,el tema en el caso de la innovación es muy útil tener conocimiento de esta herramienta ya que la innovación se puede medir desde diferentes puntos de vista siendo esta una variable independiente y los demás factores variables dependientes,es muy importante a la hora de analizar los datos obtenidos en una investigación primaria teniendo la varianza la regresión lineal, el análisis estructural sabiendo que pueden ser variables cualitativas o cuantitativas, en conclusión el análisis multivariado es una herramienta que nos permitirá en cualquier tipo de situación manejar con más certeza cualquier tipò de investigación ya sea primaria o secundaria.
ResponderEliminarunknown (rene aponte)
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