Análisis multivariante

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El análisis multivariante es un método estadístico utilizado para determinar la contribución de varios factores en un simple evento o resultado.

  • Los factores de estudio son los llamados factores de riesgo (bioestadística), variables independientes o variables explicativas.
  • El resultado estudiado es el evento, la variable dependiente o la variable respuesta.

El análisis multivariante mediante técnicas de proyección sobre variables latentes tiene muchas ventajas sobre los métodos de regresión tradicionales:

  • se puede utilizar la información de múltiples variables de entrada, aunque éstas no sean linealmente independientes
  • puede trabajar con matrices que contengan más variables que observaciones
  • puede trabajar con matrices incompletas, siempre que los valores faltantes estén aleatoriamente distribuidos y no superen un 10%
  • puesto que se basan en la extracción secuencial de los factores, que extraen la mayor variabilidad posible de la matriz de las X (variables explicativas, tienen que ser dependientes) pueden separar la información del ruido. Se asume que las X se miden con ruido.

Técnicas Multivariantes[editar]

  • Análisis de Componentes principales
  • Análisis factorial
  • Análisis discriminante
  • Análisis de Correlación Canónica
  • Análisis Cluster
  • Análisis de Escalamiento Dimensional
  • Análisis de correspondencias
  • Análisis factorial confirmatorio
  • Modelo de Ecuaciones Estructurales (SEM), análisis causal.
  • Análisis conjunto
  • Escalamiento Óptimo


  • Regresión Lineal Multiple
  • Regresión Logit y Probit
  • Análisis Manova

Véase también[editar]

Enlaces externos[editar]

Estadística multivariante