Tres aspectos diferencian esta obra del gran número de libros publicados actualmente sobre programas de análisis de datos:
• En primer lugar el objetivo fundamental no es explicar una aplicación estadística,sino utilizarlo como una “herramienta” para solucionar problemas de
investigación.
• Se ha empleado el mínimo aparataje matemático, enfocando la exposición en los criterios de utilización de las técnicas de análisis de datos, y a la interpretación de los resultados proporcionados.
• Este texto se centra en problemas concretos de investigación, y cómo la utilización de un programa permite resolver adecuadamente el objeto central de
la investigación.
En esta obra se desarrollan cuatro técnicas basadas en otros tantos ejemplos:
Análisis Exploratorio, Factorial de Componentes, Factorial de Correspondencias y Conglomerados; precedidas de un capítulo sobre Análisis Exploratorio.
Cada técnica se explica utilizando un caso real de investigación, y en cada capítulo se proporcionan otros dos casos prácticos, procedentes de investigaciones reales, para que los lectores practiquen y lleguen a dominar cada una de las técnicas.
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- Índice
- Introducción
- Capítulo 1. Introducción al análisis multivariante
- 1.1 Definición
- 1.2 Breve historia de la disciplina
- 1.3 Clasificación de técnicas multivariantes
- 1.4 UNA Precisión sobre el contenido de la obra
- Capítulo 2. Primer acercamiento a los datos: análisis exploratorio
- 2.1 Introducción: Objetivos de la técnica
- 2.2 Explicación mediante un caso práctico: exploración univariante
- 2.2.1 Definición del caso a investigar: “distribución de ingresos de una región”
- 2.2.2 Proceso de realización del análisis exploratorio utilizando el programa estadístico SPSS
- 2.2.3 Visualización de la distribución: examen gráfico de los datos
- 2.2.4 Comprensión de la distribución utilizando estadísticos univariantes
- 2.2.5 Transformaciones de la distribución
- 2.3 Aplicación a un caso con dos variables: distribución de ingresos de una región considerando el tamaño de los municipios
- 2.3.1 Selección de los procedimientos: proceso de realización del análisis exploratorio
- 2.3.2 Interpretación de resultados
- 2.4 Evaluación de los supuestos del análisis multivariante
- 2.5 Otras técnicas de análisis para conocer la distribución de los datos
- Capítulo 3. Análisis factorial
- 3.1 Introducción: objetivos de la técnica
- 3.2 Tipos de análisis factorial
- 3.2.1 Análisis de Factores Principales
- 3.2.2 Análisis de Componentes Principales
- 3.2.3 Otros tipos
- 3.3 Análisis factorial de componentes principales. EXPLICACIÓN MEDIANTE UN CASO PRÁCTICO
- 3.3.1 Definición del caso a investigar: “actitud de los consumidores ante diversos comportamientos de compra”
- 3.3.2 Primer análisis de la información
- 3.3.3 Proceso de realización del análisis factorial con el programa SPSS
- 3.3.4 Primeros resultados: comprobación del ajuste del modelo
- 3.3.5 Interpretación de resultados
- 3.3.6 Puntuaciones factoriales
- 3.3.7 Ayudas a la interpretación: representaciones gráficas
- 3.4 Ejemplos recientes de investigaciones utilizando el análisis factorial
- 3.5 Profundizando en la formación con casos prácticos
- 3.5.1 Caso práctico sencillo: indicadores sociedad del conocimiento
- 3.5.2 Caso práctico con datos reales: Mentalidad de la sociedad ante las drogodependencias
- Capítulo 4. Análisis de correspondencias
- 4.1 Introducción: Objetivos de la técnica
- 4.2 La lógica del análisis de correspondencias
- 4.3 Análisis de correspondencias simples, explicación mediante un caso práctico
- 4.3.1 Definición del problema a investigar: “razones más importantes para acudir a establecimientos comerciales”
- 4.3.2 Primer análisis de la información
- 4.3.3 Proceso de realización del análisis de correspondencias simples con SPSS
- 4.3.4 Interpretación de resultados
- 4.3.5 Análisis de los componentes gráficos
- 4.3.6 Otras informaciones complementarias
- 4.4 Análisis factorial de correspondencias múltiples: Aplicación a un estudio sobre consumidores
- 4.4.1 Definición del caso a investigar
- 4.4.2 Primer análisis de la información
- 4.4.3 Proceso de realización del análisis de correspondencias múltiples con el programa estadístico SPSS
- 4.4.4 Interpretación de resultados
- 4.5 Ejemplos recientes de investigaciones utilizando el análisis de correspondencias
- 4.6 Mejorando la comprensión con casos prácticos
- 4.6.1 Caso práctico sencillo: estudio de mercado sobre agua mineral
- 4.6.2 Caso práctico con datos reales: “una propuesta de tipologízación de las comunidades autónomas según sus patrones de gasto”
- Capítulo 5. Análisis de conglomerados (cluster)
- 5.1 Introducción: Objetivos de la técnica
- 5.2 Tipos de análisis de conglomerados
- 5.3 Análisis de conglomerados jerárquico: Explicación mediante un caso práctico
- 5.3.1 Definición del caso a investigar: “agrupación de las comunidades autónomas considerando la actividad de las salas de proyección (cines)”
- 5.3.2 Primer análisis de la información
- 5.3.3 Proceso de realización del Análisis de Conglomerados Jerárquico con el programa SPSS
- 5.3.4 Explicación de los resultados obtenidos
- 5.3.5 Interpretación de la clasificación resultante: características de los conglomerados
- 5.4 Análisis de conglomerados no jerárquico aplicado a los resultados del análisis de componentes principales.
- 5.4.1 Definición del caso a investigar
- 5.4.2 Proceso de realización del Análisis de Conglomerados No Jerárquico con el programa SPSS
- 5.4.3 Análisis de resultados
- 5.4.4 Validación de la clasificación efectuada
- 5.4.5 Una tipología del consumidor
- 5.5 Ejemplos recientes de investigaciones utilizando el análisis de conglomerados
- 5.6 Profundizando en la formación con casos prácticos
- 5.6.1 Caso práctico sencillo: equipamiento hogares españoles
- 5.6.2 Caso práctico con datos reales: distribuidor alimentario
- 5.7 Anexo: Medidas de diferencia y similitud
- Anexo. Descripción del archivo de datos utilizados en la explicación. casos prácticos
- Glosario
- Referencias bibliográficas
- Material adicional
- Índice alfabético
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