Coronados VY, Viltres MVM, Sistach VV

Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 9
Paginas: 1-12
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RESUMEN

Introducción: En diferentes campos del conocimiento, el análisis numérico de la información con frecuencia se realiza por medio de distintos cálculos estadísticos. En la actualidad se encuentran disponibles métodos que otorgan nuevas posibilidades de tratamiento cuantitativo. Estos métodos, integrados por una serie de técnicas de análisis de datos que forman parte de la rama de la estadística conocida como análisis multivariante, resultan de gran utilidad para llevar adelante estudios tanto de dependencia como de interdependencia entre variables.
Objetivo: Mostrar la aplicación de algunas técnicas estadísticas multivariantes (análisis de componentes principales y análisis discriminante) en el análisis de datos.
Método: Se aplicaron algunas técnicas de análisis multivariante a un conjunto de datos provenientes de un estudio experimental que se realizó en 60 pacientes con diagnóstico de gonartrosis ingresados en el Hospital de Rehabilitación Julio Díaz González de enero de 2015 a enero de 2016. Todos los pacientes fueron evaluados antes y después del tratamiento mediante escala analógica visual, escala de Likert y escala de Womac.
Resultados: Se demostró la existencia de diferencias estadísticamente significativas entre los valores de las variables analizadas. Las variables se agruparon en dos componentes que explican el 62,9 % de la variación de los datos. La función discriminante encontrada logra clasificar correctamente el 98,3 % de los casos agrupados al inicio.
Conclusiones: El análisis de componentes principales y el análisis discriminante son técnicas multivariantes útiles en el análisis exploratorio de datos.

REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)

1. Cuadras CM. Nuevos métodos de análisis multivariante. Barcelona: CMC Ed.[Internet]. 2014 [citado 2017 15 jul]: aprox. 125 p. Disponible en: http://www.ub.edu/stat/personal/cuadras/metodos.pdf.

2. Aldás Manzano J. El análisis multivariable: conceptos básicos. Universitat de València Departamento de Dirección de Empresas "Juan José Renau Piqueras" [Internet]. 2016 [citado 2017 15 jul]:aprox. 23 p. Disponible en: https://wwwyyy.files.wordpress.com/2013/03/multivariante-conceptos-bc3a1sicos.pdf.

3. López Roldán P, Fachelli S. Metodología de la investigación social cuantitativa. Barcelona: Edición digital [Internet]. 2015 [citado 2017 15 jul]: aprox. 30 p. Disponible en: http://files.especializacion-tig.webnode.com/2000006233293a338e1 /INTRODUCCI%C3%93N%20AL%20AN%C3%81LISIS%20MULTIVARIADO.pdf.

4. Crespín Elías E. Análisis multivariante: Aplicaciones con SPSS. 1 ed. San Salvador- El Salvador: Instituto de Ciencia, Tecnología e inovación [Internet]. 2016 [citado 2017 15 jul]: aprox. 304 p. Disponible en: http://icti.ufg.edu.sv/doc/metodos.estadisticos.web.pdf.

5. Berrendero JR. Técnicas de Análisis Discriminante. Departamento de Matemáticas. Universidad Autónoma de Madrid [Internet]. 2016 [citado 2017 12 jul]: aprox. 40 p. Disponible en: http://www.uam.es/personal_pdi/ciencias/joser/ docencia/ adatoslic/adtr2_0708.pdf.

6. Torrado Fonseca M, Berlanga Silvente V. Análisis Discriminante mediante SPSS. REIRE [Internet]. 2013 [citado 2017 12 jul]; 6(2): aprox. 17 p. Disponible en: http://diposit.ub.edu/dspace/bitstream/2445/45344/1/627683.pdf.

7. Chávez Mancia JE, Santos Nolasco MI. Aplicación del análisis discriminante para la detección de factores de riesgo en pacientes con diabetes mellitus en la región del bajo Lempa, El Salvador [Tesis de grado]. El Salvador: Universidad de El Salvador. Facultad de Ciencias Naturales y Matemáticas [Internet]. 2015 [citado 2017 12 jul]: aprox. 83 p. Disponible en: http://ri.ues.edu.sv/9413/1/19201019.pdf.

8. Olivares B. Aplicación del Análisis de Componentes Principales (ACP) en el diagnóstico socioambiental. Caso: sector Campo Alegre, municipio Simón Rodríguez de Anzoátegu. Multiciencias [Internet]. 2014 [citado 12 jul 2017]; 14(4): aprox. 12 p. Disponible en: http://www.redalyc.org/pdf/904/90433839011.pdf.

9. Ávila Pérez H, García Ibañez S, Rosas Acevedo JL. Análisis de Componentes Principales, como herramienta para interrelaciones entre variables fisicoquímicas y biológicas en un ecosistema léntico de Guerrero, México. Revista Iberoamericana de Ciencias [Internet]. 2015 [citado 2017 12 jul]; 2(3): aprox. 11 p. Disponible en: http://www.reibci.org/publicados/2015/mayo/0900106.pdf.