¿Qué es el análisis multivariado y para qué sirve?

El análisis multivariado es una técnica que se utiliza para examinar la relación entre múltiples variables y a partir de ahí, identificar patrones complejos y predecir resultados. Las principales aplicaciones hoy en día son la estadística, los algoritmos de aprendizaje automático y la minería de datos. Si te interesa este campo, hoy te contamos sus tipos y cómo se usan, y la formación que necesitas para trabajar en el análisis de datos.   

¿Qué es el análisis multivariado?

El análisis multivariado, también llamado análisis multivariante, es un conjunto de técnicas estadísticas que estudia dos o más variables de forma simultánea para identificar relaciones, patrones o asociaciones entre ellas. Se diferencia de los análisis que estudian cada variable por separado en que se puede usar para analizar fenómenos en los que participan distintos factores a la vez.   

Diferencia entre análisis univariado, bivariado y multivariado

La diferencia entre estos tres tipos de análisis se encuentra en el número de variables que se estudian y en cómo se relacionan entre sí. El análisis univariado se centra en una sola variable; el bivariado analiza la relación entre dos, y el multivariado estudia varias variables simultáneamente para detectar relaciones más complejas. 

A la hora de escoger un método en concreto, hay que fijarse en la pregunta que se quiere responder. Cuanto mayor sea la complejidad y el número de factores que intervienen, más sentido tiene recurrir a un análisis multivariado, ya que permite estudiar cómo interactúan varias variables y se puede obtener una visión más completa del fenómeno que se está analizando. 

Tipos de análisis multivariado

Existen diferentes técnicas de análisis multivariante, cada una con sus propias características y usos. A grandes rasgos, todas ellas simplifican la interpretación de los datos de alta dimensionalidad, hacen predicciones y segmentan grupos dentro del conjunto principal de datos.

Los tipos principales de análisis son:

Análisis factorial

El análisis factorial se usa para simplificar la estructura de los datos. Para ello, reduce el número de variables en factores o componentes subyacentes. Es decir, que se agrupan variables que guardan relación entre sí para identificar patrones comunes que explican la mayor parte de la variabilidad en el conjunto de datos. 

Se usa en psicología, ciencias sociales y estudios de comportamiento del consumidor. Por ejemplo, en una encuesta de satisfacción, se agruparían factores como servicio, calidad y precio en un solo factor que refleje la percepción general del cliente.

Análisis clúster

El análisis clúster, o análisis de conglomerados, es una técnica que agrupa observaciones o individuos en subconjuntos o conglomerados, basados en sus similitudes. Permite identificar grupos homogéneos dentro de un conjunto de datos, y se usan en segmentación de mercado, biología y análisis de redes sociales. 

Por ejemplo, los clientes se podrían dividir en grupos según sus preferencias de compra, y las estrategias de marketing se adaptarían para cada uno de estos segmentos. 

Regresión múltiple

La regresión múltiple sirve para predecir el valor de una variable dependiente, en función de varias variables independientes. Con este análisis, se modela la relación entre una variable objetivo y los diferentes factores que pueden influir en ella. 

Es práctico para hacer proyecciones o para evaluar el impacto de aquellos en estudios de mercado, economía o medicina. Por ejemplo, se podría calcular el valor de una propiedad teniendo en cuenta el tamaño, la ubicación y el número de habitaciones.

Análisis discriminante

El análisis discriminante es una técnica de estadística multivariante que sirve para clasificar individuos u observaciones en grupos que se han definido previamente a partir de varias variables. Se utiliza, por ejemplo, para determinar si las características de un cliente nuevo se asemejan a las de los clientes más solventes o a los que han tenido problemas de pago. 

Ejemplos aplicados a negocio

El análisis multivariado tiene aplicaciones muy prácticas cuando una empresa debe tener en cuenta varios factores a la vez para poder tomar decisiones teniendo. Aunque incluso la Comisión Europea utiliza este tipo de análisis como herramienta para obtener una visión global de los datos que sirve como base para las decisiones que toman.

Algunos ejemplos son:

• Segmentación de clientes. Los consumidores se agrupan según variables como frecuencia de compra, gasto, productos adquiridos o comportamiento. Ayuda a la empresa a identificar perfiles diferentes para adaptar sus acciones comerciales a ellos. 
• Previsión de demanda. Cuando se combinan los datos históricos de ventas de una empresa con variables como temporada, precio o comportamiento del cliente, las previsiones que se consiguen están más ajustadas y ayudan a planificar mejor los recursos y el stock. 
• Scoring de clientes. Los modelos de scoring asignan una puntuación a cada cliente o potencial cliente a partir de diferentes variables, como su comportamiento, historial de compras o características del perfil. El objetivo es priorizar a aquellos clientes con mayor probabilidad de compra para adaptar las campañas comerciales y centrar los esfuerzos de ventas en ellos. 

¿Qué herramientas se usan?

En el análisis multivariado se pueden utilizar diferentes herramientas. A la hora de elegir entre ellas, debemos tener en cuenta el volumen total de datos, el tipo de variables y el objetivo del estudio. Las más utilizadas son: 

• R. Es un lenguaje y un entorno de programación que se utiliza en el análisis estadístico y en el tratamiento de datos. Es bastante útil cuando se necesitan técnicas estadísticas avanzadas y modelos personalizados. 
• Python. Puede trabajar con conjuntos de datos muy grandes y combinar análisis estadístico, aprendizaje automático y visualización con diferentes bibliotecas. 
• SPSS. Es  una herramienta estadística que se emplea que se quiere hacer un análisis de datos sin programar. Es frecuente en investigación de mercados, ciencias sociales y estudios empresariales. 
• Herramientas de Big Data. Se utilizan cuando el volumen de información es demasiado grande para los sistemas convencionales, ya que estas pueden almacenar y procesar cantidades de datos muy grandes.

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Preguntas frecuentes FAQ

¿Para qué sirve el análisis multivariado?
Sirve para estudiar varias variables de manera simultánea e identificar relaciones, patrones o factores que pueden influir en un fenómeno. Se aplica en investigación de mercados, segmentación de clientes y predicción de resultados. 

¿Cuál es la diferencia entre análisis multivariado y multivariante?
En la práctica, ambos términos hacen referencia al mismo tipo de análisis estadístico. La diferencia es puramente lingüística. 

¿Qué técnicas de análisis multivariado existen?
Entre las principales se encuentran la regresión múltiple, el análisis factorial, el análisis de conglomerados, el análisis de componentes principales y el análisis de correspondencia. 

¿Qué herramientas se utilizan para realizar análisis multivariado?
Depende del tipo de estudio, pero pueden utilizarse herramientas estadísticas y de análisis de datos como R, Python o SPSS.