Publisher's Synopsis
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. Asimismo, 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. Este libro trata las tecnicas multivariantes de datos y las ilustra con ejemplos representativos totalmente resueltos con el software SAS, uno de los mas utilizados actualmente, tanto en las empresas como en la Administracion