Plataforma Educativa UNIDEG Módulo 7

Materia: Investigación de Mercados

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Módulo 7 Análisis estadístico de datos

7.3 Técnicas para el análisis bivariado de datos

Consiste en contar frecuencias dobles, es decir contar dos características a la vez en un individuo por

ejemplo sexo femenino y estar casada. Cuando decimos (por ej.) que hay 140 mujeres casadas,

hemos hecho un recuento bivariado. Estas frecuencias dobles se usan en tablas anidadas o de doble

entrada para el caso de variables nominales u ordinales

Otro procedimiento es usar la correlación simple para el caso de variables cuantitativas.

Para estas el procedimiento es bivariado dado que computa el producto de los desvíos respecto de

la media para dos variables, evaluadas sobre un mismo individuo, por ejemplo el peso y la estatura,

mediante la expresión que indica que cada distancia de “x”, por ejemplo peso,

respecto de su media, es multiplicada por la de “y”, por ejemplo estatura. Para el caso de las

variables ordinales tenemos otras expresiones de correlación como las tau de Kendall, la D de

Somers, etc. que consiste en computar las frecuencias de aumento de ambas variables(x e y)

respecto del siguiente valor. Por ejemplo si los valores de “x” son 2, 5, 4 y los de y son 3, 6, 7,

tenemos que x crece de 2 a 5 y de 2 a4 (serían dos crecimientos ya que no crece de 5 a 4), por su

parte “y” crece de 3 a 6, de 3 a 7 y de 6 a 7 (tres veces), de modo que ambas crecieron

conjuntamente dos veces.

Abajo se muestran gráficos de dispersión.

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Una segunda etapa del análisis de datos, será el estudio entre parejas de variables. A un estudio tal

se le llama análisis bivariado. Dependiendo del tipo de variables. A un estudio tal se le llama análisis

bivariado. Dependiendo del tipo variables , las técnicas a utilizar son las siguientes:

• Si las dos variables son cuantitativas (x, y): Se puede estudiar su relación haciendo un

diagrama de dispersión , análisis de correlación y análisis de regresión simple

• Si las dos variables son cualitativas (nominales u ordinales): Se puede estudiar la

independencia entre variables usando un índice de asociación conocido como chi-cuadrada

(X2), aplicando una técnica factorial llamada análisis de correspondencia, o bien mediante

un análisis de contingencia o tablas cruzadas.

• Si una de las variables es cuantitativa (x) y la otra cualitativa (y), entonces se estudia el

comportamiento “x” para cada modalidad de “y”, mediante el uso de tablas de doble

entrada; se calculan las varianzas de las medias para las modalidades usando el cociente de

correlación.

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