Foro 1 analitica de datos

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Definición

Características

Ventajas

Desventajas

Análisis factorial: Es un método de reducción estadística, que nos explica las correlaciones entre algunas variables, así como analizar factores que nos resuman la varianza observada en la mayoría de las variables existentes. Nos permite identificar, seleccionar o clasificar información específica de una base de datos general según sea el enfoque que requerimos.

Análisis factorial exploratorio

Su objetivo es darnos a conocer la información que nos permita comprender mejor las variables que posterior mente se necesitaran para comprobar una teoría o realizar un análisis avanzado de los datos expuestos por este mismo.

Es la primera aproximación del tema o teoría a estudiar.

No es tan profunda a diferencia de tipos de investigación.

Es esencial en cualquier análisis de datos.

Deriva a otros tipos de análisis.

Son análisis de bajos costos.

Tiene cambios flexibles conforme avanza el análisis.

Permite profundizar en temas relevantes.

Los resultados no son los concluyentes.

Generalmente para concluir se necesitan datos más específicos.

Da muestras pequeñas que no permiten generalizar los resultados.

Análisis factorial confirmatorio

Aquí, ya nos encontramos en un proceso de confirmación estadística, comenzara a partir de la investigación previa (ADE) por medio de un modelo teórico y posterior mente se confirmará su grado de validez.

  Emplea indicadores como la media, la varianza y los coeficientes de correlación y regresión, así como las pruebas de confirmación para nuestra hipótesis.

Separa de la varianza de cada ítem la parte de la varianza.

Diferencia las variables y calcular sus coeficientes y varianzas por separado.

modelo de ecuaciones estructurales

familia de modelos estadísticos multivariantes que permiten estimar el efecto y las relaciones entre múltiples variables

Evalúa las relaciones

de dependencia tanto múltiple como cruzadas.

Representar conceptos no observados en estas relaciones y tener en cuenta el error de medida en el proceso de estimación.

Prueba la relación directa, la relación indirecta y total entre las variables, la inclusión de más de una variable dependiente y sus respectivos errores de medición, la correlación entre variables y también entre los errores de medición.

. Esta metodología no está excluida de fallar si se utilizan variables latentes con baja confiabilidad.

 Esta metodología puede implicar un reto considerable si no se tiene cierto equipo estadístico.