¿Qué es el análisis multivariante en la ciencia de los datos? (Más técnicas)

El análisis de conjuntos de datos suele requerir diferentes enfoques en función de los datos que se analicen y del número de variables que se examinen. La precisión de los resultados suele depender del método de análisis y de la comprensión que tenga el investigador de cómo funcionan las variables juntas en los conjuntos de datos. Entender qué es el análisis multivariante en la ciencia de los datos puede ayudarle a planificar conjuntos de datos con más de una variable para poder generar resultados de análisis más precisos. En este artículo, exploramos el análisis multivariante, explicamos su importancia y comentamos varias técnicas para realizar un análisis propio eficaz.

¿Qué es el análisis multivariante en la ciencia de los datos?

El análisis multivariante es el estudio de múltiples variables en un conjunto de datos. Las variables son factores que se comparan con el componente de control o invariable del experimento. Las variables le ayudan a comparar sus resultados con el control del experimento para identificar cualquier cambio que pueda producirse o las tendencias que puedan desarrollarse. El análisis multivariante pretende identificar patrones entre múltiples variables. Por ejemplo, si quiere medir la correlación entre la cantidad de tiempo que se pasa en las redes sociales y la productividad de un empleado, puede utilizar el análisis multivariante. La productividad de cada empleado y el tiempo que pasa en las redes sociales son variables en el análisis.

Normalmente, el análisis multivariante busca alcanzar los siguientes objetivos:

  • Reducir los datos: El análisis multivariante ayuda a los investigadores a condensar grandes conjuntos de datos en formatos más legibles.

  • Simplificar la estructura: El análisis multivariante ayuda a simplificar la estructura de conjuntos de datos complejos para facilitar su lectura y uso.

  • Clasificar o agrupar tendencias y datos: Los investigadores utilizan el análisis multivariante para clasificar grupos o tendencias de datos juntos, de modo que sea más fácil utilizar los datos para el fin previsto.

  • Identificar las dependencias entre las variables: Los investigadores utilizan los datos multivariantes para identificar las dependencias individuales entre los conjuntos de datos para comprender mejor las relaciones entre los datos.

  • Predecir relaciones entre variables: El análisis multivariante ayuda a predecir las relaciones futuras entre conjuntos de datos y la aparición de datos adicionales ante cambios en las variables.

  • Construir y probar hipótesis El análisis multivariante permite a los investigadores construir y probar hipótesis sobre las relaciones entre los conjuntos de datos, las tendencias de los datos y los datos potenciales para avanzar en su investigación.

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¿Por qué es importante el análisis multivariante?

El análisis multivariante es importante porque a menudo es necesario encontrar las relaciones entre cada una de las variables de un conjunto de datos, pero esto puede ser un proceso complejo. La dificultad se presenta cuando los conjuntos de datos tienen variables que proporcionan diferentes informaciones, como la velocidad, el peso y la dirección de un vehículo. Mientras que estos factores por sí mismos pueden proporcionarle piezas individuales de información sobre el coche, realizar un análisis multivariante le ayuda a determinar cómo se relaciona cada variable con el vehículo.

La comprensión de estas variables puede ayudar a mejorar los métodos, las operaciones comerciales o las prácticas sociales. Por ejemplo, si un análisis multivariante identifica una correlación entre la productividad de los empleados y el uso de las redes sociales, la empresa puede limitar el tiempo de uso de las redes sociales en los ordenadores del trabajo y obtener más productividad de los empleados.

Principales partes de un análisis multivariante

Hay dos partes principales de un análisis multivariante que son

La variedad

La variante es una parte clave del análisis multivariante porque es la suma ponderada de cada variable del análisis, expresada en la siguiente fórmula:

Variable = X1*W1 + X2*W2 + X3*W3 + … + Xn*Wn

Cada X de la fórmula es una variable observada, y cada W de la fórmula es el peso de la variable correspondiente.

Escalas de medición

La medición de la escala de cada variable en el análisis multivariante requiere diferentes técnicas, dependiendo de cómo se mida y de la escala real de la propia variable. Los científicos de datos suelen dividir la información en dos categorías:

No es métrica

La información no métrica se refiere a la información cualitativa que incluye los factores observables y tangibles de una prueba. Existen dos tipos de escalas de medición no métricas, que son:

  • Escalas nominales: Las escalas nominales asignan números o símbolos a los objetos para identificarlos en ecuaciones y análisis. Por ejemplo, si mide la altura y el peso, puede asignar un uno o un cero o una H y una W a cada uno para separarlos.
  • Escalas ordinales: Las escalas ordinales clasifican las variables por cantidades para crear un patrón ascendente o descendente. Estas variables sólo se pueden medir con los símbolos mayor que, menor que o igual que.

Métrica

La información métrica, o cuantitativa, incluye soluciones matemáticas medibles y definitivas. He aquí dos tipos de escalas métricas:

  • Escalas de intervalo: Las escalas de intervalo ayudan a los científicos de datos a medir los datos en términos de magnitud en lugar de operaciones lógicas. Por ejemplo, si se mide la velocidad de la intemperie en tres superficies diferentes, se puede medir la velocidad en cada superficie y la diferencia entre cada una o cualquier conjunto de dos, lo que constituiría los intervalos.
  • Escalas de relación: Las escalas de proporción tienen un valor cero absoluto, o puede medirlo como un cero numérico. Cada punto tiene un intervalo igual entre otros puntos. Por ejemplo, si se mide la velocidad en millas o kilómetros por hora, hay un intervalo igual entre cada milla que se recorre por una hora.

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¿Qué técnicas puede utilizar para realizar un análisis multivariante?

Existen muchas técnicas para realizar análisis multivariantes en conjuntos de datos, entre ellas:

Análisis de regresión múltiple

Un análisis de regresión múltiple explora o explica la relación entre múltiples variables independientes y una única variable dependiente o de control. El análisis de regresión múltiple requiere dos o más variables independientes. Puede expresar un análisis de regresión múltiple con esta fórmula:

y = b1x1 + b2x2 + … + bnxn

En esta fórmula, "y" es el valor de la regresión múltiple y los casos de "b" los subíndices representan los coeficientes de regresión, o el valor de un cambio en la variable dependiente al cambiar las variables independientes.

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Análisis discriminante

El análisis discriminante utiliza una o más variables predictivas cuantitativas para clasificar las observaciones en grupos de datos que no se solapan. Por ejemplo, si un profesor quiere identificar cuáles de sus alumnos podrían aprobar los próximos exámenes, puede tener en cuenta factores personales como los hábitos de estudio, las calificaciones actuales en la asignatura y las habilidades para el examen. Normalmente, estos grupos de información no se solapan, pero contribuyen a la predicción deseada, que es el número de alumnos que podrían aprobar el examen. El análisis discriminante suele requerir al menos dos grupos, pero también se puede utilizar para más grupos.

Análisis multivariante de la varianza

El análisis multivariante de la varianza, o MANOVA, es una técnica de análisis multivariante que mide los efectos de múltiples variables independientes sobre múltiples variables dependientes. Por ejemplo, podría utilizar el MANOVA para medir los niveles de estrés de los empleados que trabajan en turnos de seis, ocho y diez horas. Sus variables independientes serían los niveles de estrés que experimenta cada empleado, que podría clasificar como no estresado, moderadamente estresado y muy estresado. Las variables dependientes podrían ser las duraciones de los turnos, identificadas con los números correspondientes.

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Correlación canónica

Un análisis de correlación canónica, o CCA, es un método para medir la relación entre dos conjuntos de variables individuales. El uso del análisis de correlación canónica ayuda a los científicos de datos a determinar cuántas dimensiones, o variables canónicas, necesitan para encontrar la asociación entre las variables. Por ejemplo, si un investigador recoge múltiples conjuntos de datos sobre la edad, el sexo y el peso de los pacientes, podría utilizar el análisis de correlación canónica para determinar la asociación, si la hay, entre estas variables .

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