Análisis multivariante
  • 1. El análisis multivariante es una técnica estadística utilizada para analizar conjuntos de datos que contienen observaciones sobre múltiples variables. Permite a los investigadores comprender las relaciones entre estas variables y descubrir patrones o tendencias que pueden no ser evidentes al analizar cada variable por separado. Al examinar múltiples variables simultáneamente, el análisis multivariante proporciona una comprensión más completa y holística de los datos, lo que permite a los investigadores tomar decisiones más informadas y extraer conclusiones fiables. Entre los métodos habituales de análisis multivariante se encuentran el análisis de componentes principales, el análisis factorial, el análisis de conglomerados y la regresión multivariante. Estas técnicas se utilizan ampliamente en diversos campos como la economía, la psicología, la biología y el marketing para explorar relaciones complejas y extraer información significativa de los datos.

    ¿Qué es el análisis multivariante?
A) Análisis simultáneo de múltiples variables
B) Análisis de variables continuas únicamente
C) Análisis de dos variables
D) Análisis de una sola variable
  • 2. ¿Qué técnica estadística se utiliza habitualmente en el análisis multivariante?
A) ANOVA
B) Análisis de componentes principales
C) Prueba Chi-cuadrado
D) Prueba T
  • 3. ¿Qué análisis se utiliza en el análisis multivariante para agrupar variables en función de sus similitudes?
A) Análisis de regresión
B) ANOVA
C) Análisis de correlación
D) Análisis de conglomerados
  • 4. ¿Cuál es el objetivo del análisis discriminante en el análisis multivariante?
A) Determinar las estadísticas descriptivas
B) Para determinar los valores atípicos
C) Para determinar los coeficientes de correlación
D) Determinar qué variables discriminan entre dos o más grupos
  • 5. ¿Para qué sirve el diagrama de scree en el análisis multivariante?
A) Para trazar puntos de datos
B) Identificar valores atípicos
C) Para mostrar los coeficientes de correlación
D) Para determinar el número de factores que deben retenerse en el análisis factorial
  • 6. ¿Cuándo debe utilizarse la matriz de covarianza en el análisis multivariante?
A) Comprender las relaciones y variaciones entre múltiples variables
B) Para realizar el análisis factorial
C) Para determinar el tamaño de la muestra
D) Para detectar valores atípicos
  • 7. ¿Cuándo puede ser adecuado utilizar el análisis de componentes principales en el análisis multivariante?
A) Cuando las variables están muy correlacionadas
B) Cuando sólo se traten datos categóricos
C) Cuando las variables son independientes
D) Cuando hay valores atípicos
  • 8. ¿Para qué se utiliza el análisis de funciones discriminantes en el análisis multivariante?
A) Predecir la pertenencia a un grupo en función de variables predictoras
B) Para encontrar valores atípicos
C) Para determinar las correlaciones
D) Para realizar el análisis de conglomerados
  • 9. ¿Qué ayuda a determinar la prueba scree en el análisis factorial?
A) La importancia de las variables
B) La correlación entre las variables
C) La desviación típica de las variables
D) El número de factores a retener
  • 10. ¿Qué permite hacer el análisis discriminante a los investigadores?
A) Prueba de correlaciones
B) Identificar valores atípicos en los datos
C) Realizar un análisis factorial
D) Determinar qué variables predicen mejor la pertenencia a un grupo
  • 11. ¿Qué pretende el análisis de conglomerados en el análisis multivariante?
A) Pruebas de diferencias entre grupos
B) Realización de análisis factoriales
C) Agrupación de observaciones similares en clusters
D) Trazado de datos bivariantes
  • 12. ¿Para qué sirve el análisis de correlación canónica?
A) Realizar pruebas de hipótesis
B) Determinar la relación entre dos conjuntos de variables
C) Para determinar los valores atípicos
D) Para determinar las cargas factoriales
  • 13. ¿Para qué se utiliza el análisis de correlación canónica en el análisis multivariante?
A) Encontrar la correlación entre una variable y sí misma
B) Probar las hipótesis
C) Para realizar el análisis de regresión
D) Examinar las relaciones entre dos conjuntos de variables
  • 14. ¿En qué se diferencia MANOVA de ANOVA en el análisis multivariante?
A) ANOVA utiliza modelos de efectos mixtos, mientras que MANOVA utiliza modelos de efectos fijos.
B) MANOVA se utiliza para el análisis de datos categóricos, mientras que ANOVA se utiliza para el análisis de datos continuos.
C) ANOVA es apropiado para muestras de pequeño tamaño, mientras que MANOVA lo es para muestras de gran tamaño.
D) MANOVA considera múltiples variables dependientes simultáneamente, mientras que ANOVA se centra en una única variable dependiente.
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