Introducción al análisis multivariante

Abstract

El análisis multivariante puede contribuir a enriquecer el debate público sobre los fenómenos que son objeto de interés para los profesionales y los investigadores, gracias a la oportunidad que les ofrece para llevar a cabo un análisis complejo de los datos obtenidos en sus estudios. Al servicio de la investigación cuantitativa, y como extensión de las técnicas de análisis univariante y bivariante, el análisis multivariante tiene como objetivo principal modelar las múltiples relaciones existentes entre diversas variables de manera simultánea.

La construcción de modelos multivariantes ejerce, pues, un papel importante en el desarrollo de las diferentes disciplinas basadas en el análisis de datos cuantitativos y requiere, por lo tanto, una atención especial en la formación de futuros profesionales e investigadores. Conocer la lógica, las características específicas de las diferentes técnicas disponibles, los objetivos particulares que permiten lograr y las condiciones en que pueden ser utilizadas son algunos de los retos importantes a los que nos enfrentaremos en este material.

Para hacerlo, en este texto nos adentraremos en los aspectos básicos involucrados en el análisis multivariante de los datos como el marco analítico general que se propone analizar e interpretar las relaciones simultáneas entre diversas variables mediante la construcción de modelos estadísticos complejos que permiten distinguir la contribución independiente de cada una de ellas en el sistema de relaciones para, de este modo, describir, explicar o predecir los fenómenos que son objeto de interés.

La clave de este marco analítico general no se encuentra, por lo tanto, en el hecho de que los investigadores dispongan de múltiples variables, sino en la capacidad que las diferentes técnicas disponibles les ofrecen para estimar el peso específico o la importancia relativa de cada una de ellas en sus modelos. En este sentido, como veremos, el análisis multivariante puede proporcionar las evidencias necesarias que permitan establecer inferencias a partir de la observación de asociaciones entre las variables, de forma que sea posible extraer conclusiones no sesgadas que, además, sean generalizables más allá de los límites de los estudios particulares siempre que sea posible.