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Análisis de datos

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Bajo la denominación "análisis de datos" se engloba en estadística a un conjunto de métodos descriptivos multidimensionales. Para aplicar estos métodos, se necesita que la información esté organizada de la manera siguiente: "n" individuos estadísticos (entidades espaciales, parejas, firmas,...) descritos por "p" variables. Estos métodos permiten resumir la información contenida en las tablas de datos en dimensiones importantes (tabla de n líneas por p columnas). Se pueden distinguir dos "familias" de métodos:

- Los análisis factoriales: consisten en transformar la tabla de datos inicial en una nueva tabla que contiene la misma información, pero bajo forma jerarquizada. Está compuesta de ejes factoriales. El primer eje factorial corresponde a la combinación lineal de variables iniciales, que diferencia al máximo a los individuos entre ellos. Éste es de varianza máxima. Los ejes factoriales son independientes unos de otros y están clasificados en función de su varianza. En general, para extraer lo esencial de la información contenida en la tabla inicial, es suficiente un pequeño número de ejes factoriales (tres o cuatro). La interpretación de estos ejes factoriales permite poner en evidencia la forma de las interrelaciones entre las variables estudiadas, y las semejanzas y diferencias entre los individuos con respecto a esas variables. Los dos métodos más comúnmente utilizados son el análisis en componentes principales (adaptado para datos heterogéneos que combinan variables expresadas en escalas de medida diferentes, o incluso para variables expresadas en porcentajes), y el análisis de correspondencias (adaptado para tablas de contingencia o variables cualitativas).

- Las clasificaciones: permiten elaborar tipologías y agrupar individuos por clases en función de sus semejanzas con respecto al conjunto de las variables. Un criterio empleado a menudo desde el punto de vista técnico es el de buscar la clasificación que minimiza la varianza intraclase (variabilidad entre los individuos de una misma clase), y maximiza la varianza interclase (variabilidad entre las clases). Los métodos más clásicos son la clasificación jerárquica ascendente, y la clasificación por nubes dinámicas.

Ver también: Variables cuantitativas

Lena Sanders


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