TÉCNICAS MULTIVARIANTES DE INTERDEPENDENCIA

INTRODUCCIÓN. CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS MULTIVARIANTE1 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 PRÁCTICOS264 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.

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. El libro contiene material adicional que podrá descargar accediendo a la ficha del libro en www.ra-ma.es