Análisis multivariante: definición, tipos y ejemplos

El análisis multivariante es una técnica que se utiliza para examinar la relación entre múltiples variables. Además de en el campo de la estadística, hoy en día también se usan en los algoritmos de aprendizaje automático y en la minería de datos. Tanto para el análisis de estos últimos como para identificar patrones complejos en ellos y predecir resultados basados en múltiples variables.

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¿Qué es un análisis multivariante?

El análisis multivariante es una metodología estadística que se usa para estudiar distintas variables al mismo tiempo. A partir de dicho análisis, se pueden identificar patrones, relaciones y asociaciones complejas entre ellas. A diferencia del análisis univariante, que se limita a evaluar una sola variable de forma aislada, el multivariante trabaja con varias que interactúan entre sí. 

Es útil en estudios con datos complejos y multifactoriales, como la investigación de mercado, la medicina o las ciencias sociales. En estos campos, se necesita más de una única variable para explicar un fenómeno. Por ejemplo, si se analiza la satisfacción del cliente, se deben tener en cuenta factores como el precio, la calidad del producto y el servicio al cliente. Todos ellos repercuten en la percepción global del usuario.

Por otra parte, el análisis o la estadística multivariante incluye varias técnicas de análisis, como la regresión múltiple, el análisis de componentes principales, el análisis de correspondencia y el de conglomerados. Al simplificar cantidades grandes de información, se mejora la gestión de un negocio porque las decisiones serán más acertadas. 

¿En qué se diferencia un análisis univariado de uno multivariado?

El análisis univariado se centra en el estudio de una sola variable. Se enfoca en describir su distribución de los datos y varias medidas estadísticas, como la media, la mediana y la desviación estándar. Un ejemplo serían las ventas de una empresa en diferentes regiones; se calcula su media y se visualiza su distribución en un histograma. Se obtiene información detallada sobre los valores de una variable específica, pero sin relaciones con otras que puedan influir en los resultados.

En cambio, el análisis multivariante examina la relación entre múltiples variables simultáneamente. Entre ambos se encuentra el bivariado, que se enfoca en la relación entre dos variables. En el ejemplo anterior, se añadirían al análisis factores como el impacto de la publicidad, el precio y el clima. Así se obtiene una comprensión integral de cómo interactúan todos los factores, con conclusiones más completas. 

¿Qué tipos de análisis multivariante existen?

Como ya mencionamos, 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. Vamos a ver cuáles son los tipos principales:

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 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 de conglomerados

El análisis de conglomerados, o análisis de clúster, 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. 

Análisis de componentes principales (ACP)

El análisis de componentes principales convierte un conjunto de variables grande en un número de componentes principales más pequeño, pero sin que se pierda demasiada información. Cada componente principal es una combinación lineal de las variables originales, orientada a maximizar la variabilidad capturada en el conjunto de datos. Este análisis se usa en genética y finanzas para simplificar y visualizar datos complejos en un número reducido de factores representativos.

Análisis de correspondencia

El análisis de correspondencia permite visualizar asociaciones entre categorías de dos o más variables cualitativas en una representación gráfica. Se suele usar para analizar tablas de contingencia y destacar patrones y relaciones entre categorías. El marketing y las ciencias sociales lo utilizan con frecuencia para evaluar la relación entre variables como productos y perfiles de consumidores. 

Pasos para elaborar un análisis multivariante

El análisis multivariante es una técnica compleja. Sin embargo, su funcionamiento se puede dividir en cinco pasos básicos:

Preparación de los datos

En esta etapa inicial, hay que recopilar y organizar los datos. Por lo general, se realiza también limpieza enfocada a eliminar los datos que estén duplicados, los errores de entrada o aquellos valores atípicos que puedan distorsionar el análisis. También se suelen aplicar técnicas de normalización o estandarización, sobre todo si los datos provienen de distintas fuentes o tienen varias escalas. De esta manera, se facilita y garantiza la comparabilidad entre las variables. 

Selección de variables relevantes

El segundo paso es seleccionar las variables a usar, que deben ser aquellos factores que realmente influyen en el fenómeno a estudiar. Que haya más variables no quiere decir que todas añadan información de valor. Por tanto, se deben usar técnicas para seleccionarlas, como el análisis de correlación o la selección por filtros o por regresión. Todas ellas simplifican el modelo y optimizan la precisión del análisis multivariante. Para los datos grandes y complejos, hay herramientas específicas. 

Elección de la técnica de análisis

Para elegir entre las distintas técnicas que hemos visto, se tendrán en cuenta las características de los datos y el objetivo del análisis, así como el campo de estudio. Se trata de garantizar que se obtendrán resultados que den respuesta a las preguntas específicas de la investigación o del estudio.

Análisis de los resultados

Una vez que se ha realizado el análisis, se examinarán los resultados que se obtuvieron para identificar patrones, relaciones y tendencias. Aquí resultan útiles las técnicas visuales, como mapas de calor, gráficos de dispersión y diagramas de clústeres. Con ellos resulta más fácil comprender los datos complejos e identificar relaciones entre variables. Además de visualizar los resultados, en esta fase también se verifica que los patrones que se observan son fiables y lógicos, antes de profundizar en la interpretación. 

Interpretación y validación de los resultados

El último paso es interpretar en profundidad todos los resultados. De esta manera, se comprende el impacto y la relación que hay entre las variables que se tuvieron en cuenta para el estudio. Ahora, se determinará cuáles son las que tienen más peso y se desgranarán las relaciones y los patrones que se encontraron. 

En algunos casos, puede ser necesario usar técnicas de validación cruzada o replicación en diferentes conjuntos de datos. El último paso es convertir los datos en insights prácticos que sirvan para apoyar la toma de decisiones. Es una fase esencial al estudiar Big Data y datos complejos. 

El análisis multivariante es una técnica que facilita la comprensión de los datos disponibles. Pero es tan solo una de todas las opciones que podemos encontrar hoy en día. Si quieres profundizar más para ampliar tus conocimientos en este campo, solo tienes que formarte con nuestro máster.