Introducción a las Técnicas Estadísticas Multivariantes
Técnicas emergentes de análisis multivariante
Técnicas del análisis de la interdependencia
Análisis en componentes principales
Análisis factorial
Análisis de correspondencias
Análisis de conglomerados (análisis clúster)
Escalamiento multidimensional
SPSS y las técnicas estadísticas multivariantes


Reducción de la dimensión con variables cuantitativas:
componentes principales y análisis factorial
Introducción a las técnicas de reducción de la dimensión
Análisis en componentes principales
Cálculo de las componentes principales
Puntuaciones o medición de las componentes
Número de componentes principales a retener
Criterio de la media aritmética
Criterio del gráfico de sedimentación
Matriz de cargas factoriales, comunalidad y círculos de correlación
Rotación de las componentes
Análisis factorial
Contrastes en el modelo factorial
Rotación de los factores
Rotaciones ortogonales
Rotaciones oblicuas
Interpretación gráfica de los factores
Puntuaciones o medición de los factores
Componentes principales y análisis factorial con SPSS
Ejemplo de análisis en componentes principales con SPSS
Ejemplo de análisis factorial con SPSS


Reducción de la dimensión con variables cualitativas:
correspondencias simples y múltiples
Análisis de correspondencias
Análisis de correspondencias simples ACS
Análisis de correspondencias múltiples ACM
Ejemplo de análisis de correspondencias simples
Ejemplo de análisis de correspondencias múltiples


Reducción de la dimensión con variables cualitativas y
cuantitativas: escalamiento óptico
Escalamiento óptico
Análisis en componentes principales categórico
Ejemplo de análisis en componentes principales categórico con SPSS
Análisis no lineal de correlación canónica
Ejemplo de análisis de correlación canónica no lineal con SPSS
Regresión categórica mediante escalamiento óptico
Ejemplo de regresión categórica mediante escalamiento óptico con SPSS


Reducción de la dimensión: análisis conjunto
Introducción al análisis conjunto
Análisis conjunto en el esquema de métodos de reducción de la dimensión
Módulo categorías SPSS y procedimientos de reducción de la dimensión
Fases del análisis conjunto según el método del perfil completo: procedimiento CONJOINT
Estructura del procedimiento CONJOINT de SPSS
Ejemplo de análisis conjunto con SPSS
Generación del diseño ortogonal: ORTHOPLAN
Configuración del número de tarjetas de estímulos a generar
Preparación de tarjetas de estímulos: PLANCARDS
Recogida de los datos
Análisis de las preferencias mediante el análisis conjunto: CONJOINT
Interpretación de las salidas del análisis conjunto


Reducción de la dimensión: fiabilidad de escalas y escalamiento multidimensional
Concepto de fiabilidad
Análisis de fiabilidad
Modelos de fiabilidad
Estadísticos de fiabilidad
Ejemplo de análisis de la fiabilidad con SPSS
Escalamiento multidimensional
Tipos de escalamiento multidimensional
Modelo de escalamiento métrico
Ejemplo de modelo de escalamiento métrico con SPSS
Modelos de escalamiento no métrico
Ejemplo de modelo de escalamiento no métrico con SPSS
Modelo de escalamiento de diferencias individuales (INDSCAL)
Ejemplo de modelo de escalamiento en diferencias individuales INDSCAL con SPSS
Modelo de escalamiento desdoblado (UNFOLDING)
Ejemplo de modelo de escalamiento desdoblado (unfolding) con SPSS
Modelo de escalamiento con replicación
Modelos GEMSCAL e IDIOSCAL
Modelos para matrices asimétricas
Modelo ASCAL
Modelo AINDS
Ejemplo de modelo PROXCAL con SPSS


Clasificación mediante análisis discriminante y árboles de decisión
Introducción al análisis discriminante
Clasificación con dos grupos
Clasificación con más de dos grupos
Selección de variables discriminantes
Interpretación de la función discriminante
Clasificación en el análisis discriminante
Análisis discriminante canónico
Árboles de decisión
SPSS y el análisis discriminante
SPSS y los árboles de decisión
Método CHAID para la creación de árboles de decisión
Métodos CRT y QUEST para la creación de árboles de decisión. Poda de árboles


Clasificación mediante análisis Cluster
Principios del análisis Cluster
El problema matemático
El concepto de distancia
Clasificaciones jerárquicas y disimilitudes
Distancia ultramétrica y algoritmos de clasificación
Medidas de similitud
Procedimientos y técnicas en el análisis de conglomerados
Conglomerados jerárquicos, secuenciales, aglomerativos y exclusivos (S.A.H.N.)
Representación gráfica: dendograma
Conglomerados no jerárquicos
Análisis cluster en dos fases
Análisis cluster jerárquico con SPSS
Análisis cluster no jerárquico con SPSS
Análisis cluster en dos fases con SPSS