Métodos Multivariantes
Dr. Luis Felipe Figueroa
una ilustración, son informativas de las estructuras de las referidas bases o conductas de los sujetos en estudio. Aunque hay muchas razones para considerar las presentaciones visuales de datos multivariados, dos de las mas importantes, son el ayudar a: • Localizar e identificar anormalidades que podrían existir en los datos. • Estructurar conjeturas (hipótesis) que pueden requerirse, así como el conducirnos hacia los procedimientos más apropiados para proceder a los respectivos análisis que se requieran, que nos conduzcan hacia los objetivos del estudio. Como un ejemplo sencillo de porque se trazan graficas de datos, consideremos los ejes cartesianos (X1 ,X2 ) en el plano IR2, en el cual realizamos una grafica de dispersión donde hay un punto (x1,x2) que es el resultado de la medición a una observación, que aparenta ser un outlier, es decir, un punto que parece no ser coherente con los otros puntos. Si se fueran a examinar solo los valores x1 para estos puntos-datos, el punto sospechoso no llamaría la atención, pues varios de estos puntos tienen valores x1 mayores que el punto en cuestión del mismo modo, si se fueran a examinar los valores x2 para estos puntos – datos, el punto sospechoso todavía no se vería como excepcional, porque varios de los puntos tienen valores x2 menores que el. Lo único que en realidad es excepcional acerca de este punto no es su valor x1 o su valor x2 , si no la combinación de estos dos valores al mismo tiempo, que ha sido registrada en la señalada observación. La combinación de x1 y x2 dada por (x1,x2) aparece muy atípica en el señalado gráfico en el plano; pero es muy difícil de descubrir esta clase de anormalidad en un conjunto grande de datos sin situarlos en una grafica de dispersión, a la cual ya es natural recurrir. Además de localizar las anormalidades en un conjunto de datos y sugerir las hipótesis que se pueden hacer acerca de estos, hay otras razones para hacer graficas de datos multivariantes. A menudo, las técnicas de trazado de las graficas son útiles para ayudar a verificar y validar los resultados de los programas de agrupación. Algunas técnicas de trazado de graficas pueden ayudar formular posibles relaciones entre las variables que se están midiendo entre las unidades experimentales de las que se están reuniendo datos.
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