58 Questions
¿Por qué se consideran los métodos de análisis multivariable como las técnicas estadísticas perfectas para los estudios de investigación comercial?
Porque la realidad social y económica de los mercados no se explica por una sola variable, sino por multitud de factores que intervienen simultáneamente.
¿Qué ha permitido que la aplicación práctica de los métodos de análisis multivariable sea cada vez más frecuente en los estudios de mercado?
El uso de programas informáticos sencillos e intuitivos para el tratamiento de datos y encuestas.
¿Qué característica hace que la aplicación práctica de los métodos de análisis multivariable sea compleja?
Requieren considerar un gran número de factores simultáneamente.
¿Qué ha contribuido al desarrollo importante de los métodos de análisis multivariable en los últimos años?
El desarrollo de potentes programas informáticos para el tratamiento de datos y encuestas.
¿Por qué se menciona que algunos consumidores no compran una marca solo por el precio?
Porque también consideran la calidad, la imagen, y otros factores al comprar una marca.
¿Cómo han evolucionado los estudios de mercado en relación con el uso de los métodos multivariable?
Han incrementado su frecuencia y uso gracias al desarrollo tecnológico en el tratamiento de datos.
¿Cuál es el objetivo principal del análisis multivariable?
Analizar relaciones de dependencia entre varias variables.
¿Qué método multivariable permite analizar la interrelación entre los individuos basándose en sus respuestas?
Análisis cluster
¿En qué se basa el análisis de regresión para encontrar una función matemática que se ajuste a un conjunto de datos?
Determinar una línea o plano que se ajuste a los datos.
¿Qué tipo de variables son necesarias para aplicar el método de regresión?
Variables numéricas e intervalos
¿Cuál es la principal limitación al utilizar la regresión en estudios de mercado por encuesta o entrevista?
La dificultad de obtener variables numéricas.
¿Cuál es la función matemática fundamental utilizada en el análisis factorial?
Sumatorias y productos entre variables
En el contexto del análisis multivariable, ¿qué criterio debe considerar el analista al elegir el método adecuado?
El número de variables independientes previstas.
¿Qué diferencia fundamental existe entre los métodos que analizan dependencia e interdependencia entre variables?
La naturaleza de las relaciones entre las variables
¿Cuál es el principal inconveniente al utilizar regresión en estudios de mercado?
La limitación a variables numéricas
¿Qué técnica estadística agrupa a los individuos en tipos de acuerdo a su grado de similitud?
Análisis cluster
En el contexto del análisis cluster, ¿qué se utiliza como base para clasificar a los individuos en grupos?
Variables numéricas e intervalos
¿Qué tipo de algoritmo de clasificación de individuos en tipos considera que cada individuo solo puede ser asignado a un grupo?
Algoritmo jerárquico
¿En qué se basan los procedimientos estadísticos de tipología en el análisis cluster?
En las diferencias para las variables entre los individuos
¿Qué concepto fundamental se utiliza como estadístico base para representar las marcas dentro de un mapa de percepción?
Distancia euclídea
¿Cuál es el procedimiento del análisis cluster que va clasificando a los individuos paso a paso hasta formar una estructura arborescente?
Método jerárquico
¿Cuál es uno de los principales objetivos al interpretar las dimensiones en el análisis multidimensional?
Estudiar qué atributos comparten las marcas más alejadas y cercanas a cada dimensión
¿Qué mide el coeficiente de determinación en un modelo de regresión?
La bondad del ajuste del modelo de regresión obtenido.
¿Cuál es la función del análisis discriminante en un estudio de mercado?
Analizar las diferencias de comportamientos entre distintos tipos de individuos.
¿Cuál es la diferencia principal entre la regresión múltiple y el análisis discriminante?
La regresión múltiple explica una variable dependiente a partir de otras independientes paramétricas, el análisis discriminante lo hace no paramétricamente.
¿Por qué es importante calcular el coeficiente de determinación en un modelo de regresión?
Para evaluar la capacidad explicativa del modelo y la bondad del ajuste.
¿Qué diferencia al análisis discriminante simple (ADS) del análisis discriminante múltiple (ADM)?
El ADS solo utiliza una función discriminante, mientras que el ADM utiliza varias.
¿Cuál es el rango en el que varía el coeficiente de determinación R2?
[0, 1]
¿Qué medida se utiliza para evaluar la significación de cada una de las variables independientes en un modelo de regresión?
Prueba-t al modo bivariable
¿Cuál es la finalidad principal del análisis discriminante en un estudio de mercado según el texto?
Formar segmentos de mercado y explicar diferencias de comportamientos entre individuos.
¿Qué función estadística mide las desviaciones que se producen dentro de cada grupo respecto a las desviaciones totales sin distinción de grupos en el análisis discriminante?
Lambda de Wilks
¿Qué caracteriza la construcción de la función discriminante de forma directa en el análisis discriminante?
Se hace entrar todas las variables discriminantes de una sola vez.
¿Qué porcentaje de casos correctamente agrupados se considera un buen resultado en la validación del análisis discriminante?
90%
¿Qué función estadística mide las importancias de cada variable discriminante en el análisis discriminante?
Lambda de Wilks
En el análisis factorial, ¿qué representan los factores finales?
Estructuras explicativas del fenómeno estudiado
¿Qué caracteriza la construcción de la función discriminante por pasos en el análisis discriminante?
Las variables entran siguiendo el orden de su mayor capacidad explicativa.
¿Qué tipo de variables se integran en un número menor de nuevas variables en el análisis factorial?
Variables independientes
En el análisis discriminante, ¿qué indica un menor valor de la lambda de Wilks?
Mayor poder discriminante
¿Qué se busca lograr a través del análisis factorial?
Identificar los factores explicativos que subyacen a un conjunto de variables.
¿Cuál es el requisito principal que exige el procedimiento estadístico riguroso para la extracción de factores?
Que los factores sean independientes entre sí.
¿Cuál es el objetivo principal de la rotación Varimax en el análisis factorial?
Facilitar la interpretación de los resultados al asignar pesos elevados a unas pocas variables por factor.
¿En qué se diferencia el Análisis de Componentes Principales (ACP) del Análisis Factorial de Correspondencias (AFC)?
El ACP busca encontrar patrones en los datos, mientras que el AFC estudia relaciones entre las variables.
¿Qué información proporciona la matriz de cargas factoriales en el análisis factorial?
La varianza explicada por cada factor y por cada variable original.
¿Cuál es el propósito principal de las Escalas Multidimensionales (EMD) en comparación con el Análisis Factorial?
Estudiar las percepciones en relación con marcas de un producto y obtener un mapa de posicionamiento.
¿Cuál es la principal diferencia entre las fases del análisis factorial y las Escalas Multidimensionales (EMD)?
En el análisis factorial se buscan atributos del producto, mientras que en las EMD se analizan las percepciones abstractas.
¿Qué información se utiliza como datos de partida en un Análisis Factorial de Correspondencias (AFC)?
Tablas cruzadas de dos variables.
¿Por qué es importante que los factores extraídos sean independientes en un análisis factorial?
Para asegurar que cada factor capture información única no compartida con otros factores.
¿Qué técnica estadística permite representar la información acerca de similitudes o preferencias entre individuos?
Escalas Multidimensionales
¿Qué procedimiento es el más desarrollado para el análisis cluster?
Procedimiento AdClus
¿Cuál es la única forma de validar la bondad del análisis cluster según el texto?
Recurrir a un análisis discriminante
¿Cuál es la técnica utilizada para hacer grupos o tipos de personas?
Análisis Discriminante
¿Qué estadístico se utiliza en el análisis discriminante para evaluar la bondad del análisis?
$\lambda$ de Wilks
¿Cuál es el mejor método actual para realizar la segmentación de mercados?
Análisis Cluster
¿Qué tipo de análisis multivariable se utiliza para hacer regresiones con logaritmos?
Regresión LogLineal
¿Dónde se encuentra la opción para realizar un Análisis Cluster en el programa SPSS?
'Menú Analizar' -> 'Clasificar' -> 'Conglomerado'
¿Qué técnica se utiliza para reducir dimensiones en análisis multivariable?
Análisis Factorial
¿En qué consiste el procedimiento AdClus mencionado en el texto?
Procedimiento para la validación de análisis cluster.
¿Cómo se denomina en SPSS al Análisis Discriminante mencionado en el texto?
Análisis de Clasificación
En este caso práctico, se discuten los principales tipos de análisis multivariable y su aplicación en estudios de investigación comercial. Javier considera su relevancia para la base de datos y planea discutirlo con Ana y Alicia en una reunión. Descubre las técnicas estadísticas ideales para análisis comerciales.
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