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El libro recorre el tema del análisis estadístico de datos categóricos, necesario para que los profesionales de las áreas biológicas, agrícolas, de salud y afines adquieran los conocimientos y herramientas necesarios para un apropiado análisis de datos. En los primeros capítulos se exponen y afianzan conceptos básicos orientados a la comprensión de las herramientas de análisis de datos expuestas en los capítulos posteriores. Se introducen conceptos de estadística no paramétrica como alternativa de análisis, ya que, en la mayoría de los casos, los datos categóricos provenientes de los estudios biológicos no satisfacen los supuestos estadísticos estándar. Se hace especial énfasis en la implementación de los análisis haciendo uso del software libre R.
Este libro busca ofrecer al público una guía para abordar la Estadística Descriptiva para datos categóricos utilizando como herramienta fundamental el software Excel. A lo largo del texto se documenta la recolección, organización, presentación e interpretación de los datos categóricos para la toma de decisiones. Por tanto, el principal objetivo del mismo es la presentación formal de una serie de herramientas que permiten resumir la información referente a este tipo de variables.
Descripción del editor: "Este libro tiene como finalidad el tratamiento de las técnicas de análisis multivariante de datos, es decir, del conjunto de métodos estadísticos cuya finalidad es analizar simultáneamente conjuntos de datos con varias variables medidas para cada individuo u objeto estudiado.La disponibilidad de grandes volúmenes de información y el uso generalizado de las herramientas informáticas ha transformado el análisis de datos estableciendo un orden en las técnicas especializadas que se aplican y englobándolas en el proceso de extracción del conocimiento. Estas técnicas persiguen el descubrimiento automático de la información contenida en los datos utilizando metodologías avanzadas de análisis estadístico multivariante.El libro comienza tratando las técnicas de reducción de la dimensión, que permiten simplificar ordenadamente el excesivo número de variables a tratar con la mínima pérdida de información. Si se trata de variables cuantitativas, las técnicas que permiten este tratamiento son el Análisis de Componentes Principales y el Análisis Factorial, y si se trabaja con variables cualitativas, se acudirá a las Tablas de Contingencia y al Análisis de Correspondencias Simples y Múltiples.Por otra parte, el Escalamiento Multidimensional se puede utilizar tanto para variable cuantitativas como cualitativas. Todas estas técnicas se denominan descriptivas o de aprendizaje no supervisado porque no conllevan un modelo en el que se distinga entre variables independientes y dependientes.A continuación, se tratan las técnicas de clasificación y segmentación, que tienen como finalidad clasificar los individuos en grupos más o menos homogéneos en relación al perfil que presentan en sus variables. Entre estas técnicas destacan el Escalamiento Multidimensional y el Análisis Clúster como técnicas descriptivas y el Análisis Discriminante, los Modelos Lineales Generalizados, los modelos Logit y Probit y los Árboles de Decisión como técnicas predictivas o de aprendizaje supervisado (conllevan un modelo).Finalmente se tratan las Redes Neuronales, que mejoran las técnicas anteriores mediante algoritmos avanzados que optimizan las predicciones y la segmentación.Todas estas técnicas se ilustran con ejercicios prácticos representativos totalmente resueltos con el software R." Garceta).
La intención del presente libro es ofrece un material actualizado sobre análisis y método estadísticos multivariados de fácil acceso, tanto para estadísticos, como para usuarios de diferentes disciplinas. Aunque existe una buena cantidad de libros sobre el tema de la literatura mundial, son escasos escasos aquellos en idioma español que tratan varias temáticas de la estadística multivariada a la vez. El orden, el desarrollo didáctico y la presentación de los temas se han hecho pensado en lectores con algunos elementos básicos de matemáticas y de estadística exploratoria e inferencial. A fin de extender la utilidad del libro, se ha dispuesto un sitio Web que contiene un repositorio electrónico de archivos que permiten al lector tener acceso a los datos tanto de los ejemplos, como de los ejercicios propuestos, junto con el código de los paquetes estadísticos R y SAS que se presentan al final de cada uno de los 13 capítulos de la obra.
En esta era de la información, el interés de las empresas por generar datos para conocer mejor a su mercado va en aumento. La gran cantidad de información disponible y el desarrollo de software amigable para analizar los datos recolectados contribuyen a la creación de un sistema de inteligencia de mercados dinámico y accesible a todos los tomadores de decisiones. Un componente esencial de tal sistema es el módulo de procesamiento de datos, el cual incluye el uso de técnicas estadísticas que analizan de manera simultánea al conjunto de variables que describen a una empresa, un cliente, un producto o servicio. Conocer en qué consisten los métodos de análisis multivariable y cómo pueden aprovecharse para la efectiva toma de decisiones son aspectos importantes en la formación del profesionista en mercadotecnia. Este eBook tiene como propósito proporcionar a este futuro profesionista los conocimientos básicos sobre cinco métodos de estadística multivariada; múltiples ejemplos ilustran las aplicaciones de estas técnicas multivariadas para el diseño de escalas de medición, la segmentación de mercados, la clasificación de individuos y la construcción de modelos descriptivos y predictivos. Este es un eBook introductorio al análisis multivariado que asume conocimientos básicos sobre métodos para la recolección de datos, estadística descriptiva e inferencial. Como estos requisitos son cubiertos en cualquier programa de licenciatura en negocios o ingeniería, el eBook puede ser utilizado por una amplia audiencia. p.p1 {margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 13.0px Verdana; color: #101010; -webkit-text-stroke: #101010} span.s1 {font-kerning: none}