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Los diferentes contextos y eventos de estudio con los cuales trabaja un investigador suelen ser complejos, en términos de las múltiples condiciones, características y posibilidades que intervienen en la situación a investigar. Por lo general, las técnicas univariables extraen y aíslan eventos específicos de una situación compleja para poder abordar el análisis. Si bien esta forma de hacer investigación puede ser de mucha utilidad, existen casos en los cuales el investigador requiere estudiar la situación de tal modo que pueda incorporar un mayor número de eventos; es en estas ocasiones cuando las técnicas multivariables resultan indispensables.
La estadística multivariable aplicada a la investigación. Conceptos básicos. Técnicas de interdependencia y técnicas de dependencia. Criterios para la selección de técnicas estadísticas de análisis. Técnicas de interdependencia: Análisis de Componentes Principales (ACP); Análisis de Correspondencias Binarias (ACB); Análisis de Correspondencias Múltiples (ACM). Definición, procedimiento e interpretación.
Dirigido a analistas de datos, investigadores, docentes, tutores, asesores, metodólogos, estadísticos, tesistas de postgrado. Profesionales de la investigación académica, empresarial, de mercado, de opinión y otros, interesados en el análisis de datos y en la estadística aplicada a la investigación.
Estudiar y profundizar los aspectos relativos a las técnicas de interdependencia en la estadística multivariable, a fin de que los participantes sean capaces de identificar, seleccionar, aplicar, interpretar y evaluar diferentes técnicas de análisis que involucren relaciones de diferente índole entre varios eventos de estudio, cuando los datos están expresados en frecuencias, puntajes o porcentajes.
