Técnicas de análisis multivariante de datos: aplicación con SPSS: Domina el análisis de datos complejos con esta guía completa y actualizada para SPSS.
Este libro te ofrece:
- Introducción al análisis multivariante: definición, objetivos, tipos de técnicas multivariantes y su importancia en la investigación.
- Exploración profunda de las principales técnicas:
- Análisis de Componentes Principales (ACP): reduce la dimensionalidad de los datos y descubre patrones subyacentes.
- Análisis Factorial (AF): identifica variables latentes que explican la correlación entre las variables originales.
- Regresión Múltiple: predice una variable dependiente a partir de un conjunto de variables independientes.
- Análisis Discriminante: clasifica a los individuos en diferentes grupos en función de sus características.
- Análisis de Clústeres: agrupa a los individuos en función de sus similitudes.
- Guía paso a paso para la aplicación de las técnicas con SPSS: desde la preparación de los datos hasta la interpretación de los resultados.
- Ejemplos prácticos con casos reales: aprende a aplicar las técnicas a diferentes tipos de datos y problemas de investigación.
- Consejos para una correcta interpretación de los resultados: evita errores comunes y asegura la validez de tus conclusiones.
- Recursos adicionales: encuentra datasets, código SPSS, guías de estilo y otras herramientas útiles para facilitar tu trabajo.
Este libro es ideal para:
- Estudiantes de pregrado y posgrado que necesitan realizar análisis multivariante para sus cursos o tesis.
- Investigadores que buscan mejorar sus habilidades en el análisis de datos.
- Profesionales que necesitan analizar datos complejos para tomar decisiones informadas.
