El análisis estadístico de datos incluye un conjunto de métodos y técnicas univariantes y multivariantes que permiten estudiar y tratar en bloque una o varias variables medidas u observadas en una colección de individuos. Existe la posibilidad de que estas variables sean sólo cuantitativas, sólo cualitativas, o simultáneamente de ambos tipos. Un tratamiento tan completo, unido a la diversidad de enfoques teóricos y prácticos que puede darse a un estudio multidimensional, explica la dificultad matemática de un proceso que, por fuerza, ha de apoyarse en el cálculo matricial y en técnicas no básicas. Es ésta la razón por la cual, hasta época muy reciente, no ha comenzado a difundirse su aplicación con la frecuencia necesaria para que la investigación científica se beneficie del empleo de técnicas tan avanzadas.
CONTENIDO
Capítulo 1. Introducción a las técnicas de análisis multivariante de datos
Capítulo 2. Primeros pasos en el análisis multivariante. Análisis exploratorio de datos
Capítulo 3. SPSS y el análisis exploratorio de datos. Datos atípicos y ausentes
Capítulo 4. Análisis en componentes principales
Capítulo 5. Análisis factorial
Capítulo 6. Componentes principales y análisis factorial con SPSS
Capítulo 7. Métodos factoriales en general. Análisis de correspondencias
Capítulo 8. SPSS y el análisis de correspondencias
Capítulo 9. Escalamiento óptimo y multidimensinal
Capítulo 10. Escalamiento óptimo y multidimensional en SPSS
Capítulo 11. Modelos logarítmico lineales y tablas de contingencia
Capítulo 12. Modelos logarítmico lineales y tablas de contingencia con SPSS
Capítulo 13. Clasificación y segmentación mediante análisis cluster
Capítulo 14. Clasificación y segmentación mediante análisis cluster con SPSS
Capítulo 15. Clasificación y segmentación mediante análisis discriminante
Capítulo 16. SPSS y la Clasificación y segmentación mediante análisis discriminante
Capítulo 17. Análisis de la varianza y la covarianza
Capítulo 18. Análisis de la varianza y la covarianza con SPSS
Capítulo 19. Modelos de elección discreta Logit y Probit. Regresión de Cox
Capítulo 20. SPSS y los modelos de elección discreta Logit y Probit. Regresión de Cox
Capítulo 21. Análisis conjunto
Capítulo 22. SPSS y el análisis conjunto
Índice alfabético
CONTENIDO
Capítulo 1. Introducción a las técnicas de análisis multivariante de datos
Capítulo 2. Primeros pasos en el análisis multivariante. Análisis exploratorio de datos
Capítulo 3. SPSS y el análisis exploratorio de datos. Datos atípicos y ausentes
Capítulo 4. Análisis en componentes principales
Capítulo 5. Análisis factorial
Capítulo 6. Componentes principales y análisis factorial con SPSS
Capítulo 7. Métodos factoriales en general. Análisis de correspondencias
Capítulo 8. SPSS y el análisis de correspondencias
Capítulo 9. Escalamiento óptimo y multidimensinal
Capítulo 10. Escalamiento óptimo y multidimensional en SPSS
Capítulo 11. Modelos logarítmico lineales y tablas de contingencia
Capítulo 12. Modelos logarítmico lineales y tablas de contingencia con SPSS
Capítulo 13. Clasificación y segmentación mediante análisis cluster
Capítulo 14. Clasificación y segmentación mediante análisis cluster con SPSS
Capítulo 15. Clasificación y segmentación mediante análisis discriminante
Capítulo 16. SPSS y la Clasificación y segmentación mediante análisis discriminante
Capítulo 17. Análisis de la varianza y la covarianza
Capítulo 18. Análisis de la varianza y la covarianza con SPSS
Capítulo 19. Modelos de elección discreta Logit y Probit. Regresión de Cox
Capítulo 20. SPSS y los modelos de elección discreta Logit y Probit. Regresión de Cox
Capítulo 21. Análisis conjunto
Capítulo 22. SPSS y el análisis conjunto
Índice alfabético
Páginas : 665
Peso : 11mb.
Formato : PDF.
Edición : Primera
Año de Publicación :2004
ISBN : 978-84-205-4104-4
Editorial : Pearson
Autor: César Pérez López
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