a4-Analisis Multivariado en Investigacion de Mercados 2016 - Texto

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Métodos descriptivos Reducción de la información

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Continua

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 Tipo de  variables

Escala multidimensional

 Tipo de descripción

Clasificación

Discreta

 Análisis de correspondencia

 Análisis Cluster

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 Análisis Cluster  Análisis de Escalas Multidimensionales Métrico

Escala de las variables

 Análisis de Escalas Multidimensionales no Métrico Escala no métrica

 Análisis de Grupos no Métrico  Análisis de Correspondencias Múltiples

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Similitudes Preferencias

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una

métrica Escala de la  variable dependiente no métrica

Número de  variables dependientes  varias Escala de  variables dependientes

Escala de variables independientes no métrica métrica Escala de variables independientes no métrica

Regresión lineal múltiple  Análisis de varianza y covarianza  Análisis discriminante,  Análisis logit y probit  Análisis discriminante (f)  Análisis conjunto

 Análisis de correlaciones canónicas, Análisis de Escala de variables ecuaciones estructurales independientes  Análisis multivariable de la  varianza y covarianza, no métrica Modelo log. lineal métrica

 Análisis de correlaciones canónicas (f), Análisis de ecuaciones estructurales

no métrica

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H&/)," #` TT E,10.'1 2.% "#"%&'&' 2&'0,&(&#"#*. c:JMJ% H<.9I(%pf "///d Clasificar los casos en grupos Seleccionar las variables independientes y la dependiente Igualdad de las matrices de covarianzas en los grupos Estimación de la función discriminante: simultánea o paso por paso Fiabilidad predictiva, determinando el punto de corte óptimo, el Hit ratio y nivel de significancia Validación de los resultados discriminantes

Una

Interpretación de las funciones discriminantes

Varias Evaluación individual de las funciones

Evaluación de la función

Evaluación conjunta de las funciones

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ES INMEDIATA Se da sin esfuerzo mental

TIENE SIGNIFICADO Varía de acuerdo con el perceptor, el objeto percibido, y la situación en que se percibe

ES ESTABLE A pesar que la realidad cambia, nuestra percepción de ella es estable.

ES SELECTIVA Mucha información se pierde, ya que percibimos las cosas agradables con mayor fuerza.

TIENE ESTRUCTURA Los datos sensoriales y carentes de sentido, se estructuran por experiencia y ciertas leyes como: Figura-fondo, con quien se compara Cerrar información incompleta Continuidad, dar hilación a lo percibido Proximidad, igual al conjunto que forma parte Similitud, agrupar características

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Conjunto de características del producto/ marca

Construcciones Perceptuales

Objetivos/ concretos

Búsqueda información

Simbólicos

 Ambigüedad de estímulos

Sociales

 Atención

Construcciones   Outputs  Aprendizaje   Sesgo perceptual

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Identidad del producto/ marca

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2 Grupos

3 Grupos

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ELECCION DEL NUMERO DE DIMENSIONES

OBTENCION DE LOS PERFILES FILAS Y COLUMNAS CALCULO DE LAS DIMENSIONES, VALORES PROPIOS Y VARIANZAEXPLICADA OBTENCION DE LAS PUNTUACIONES DE FILAS Y COLUMNAS CALCULO DE LAS CONTRIBUCIONES DE FILAS Y COLUMNAS A LA INERCIA DE LAS DIMENSIONES CALCULO DE LA CONTRIBUCION DE LAS DIMENSIONES A LA INERCIA DE FILAS Y COLUMNAS REPRESENTACION GRAFICA DE FILAS Y COLUMNAS EN LAS DIMENSIONES INTERPRETACION DE RESULTADOS

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