Aplicación de técnicas estadísticas multivariadas en perfilación y segmentación

Use of multivariate statistical techniques in profling and segmentation

Objetivo. Utilizar la información correspondiente a los factores determinados mediante el análisis de correspondencias, con el fin de perfilar comportamientos de las variables a analizar para luego realizar una segmentación natural, facilitando la interpretación y presentación de los resultados. Materiales y métodos. Se presenta un nuevo enfoque de perfilación y segmentación utilizando análisis de correspondencias y clasificación. Resultados. Utilizando la metodología aquí presentada se optimiza la determinación de los segmentos y la perfilación de un conjunto de variables. Este procedimiento permite a investigadores de diferentes disciplinas presentar e interpretar los resultados de una investigación de manera eficiente. Conclusiones. El procedimiento expuesto permite una sencilla y rápida interpretación del análisis en muchas variables, haciendo fácil su uso e implementación.

INTRODUCCIÓN

La humanidad en su evolución ha necesitado estudiar e interpretar el comportamiento del medio que la rodea. Este conocimiento se hace necesario porque dichos fenómenos afectan su desarrollo en todos los ámbitos del ser humano (social, económico, tecnológico, físico, etc.). Esta comprensión se logra mediante la construcción de modelos que puedan reproducir y explicar estos fenómenos.

La complejidad de los fenómenos de las ciencias en general ya sean puras o aplicadas, lleva a que investigadores en diferentes disciplinas se vean enfrentados a problemas donde intervienen múltiples variables y grandes volúmenes de información. Estos análisis requieren conceptos avanzados y herramientas especializadas para su tratamiento e interpretación general. Por esta razón, se han desarrollado las técnicas estadísticas multivariadas, pero sólo con la evolución de los computadores y diversos paquetes de software que procesan grandes conjuntos de datos, ha llegado a ser notoria la potencia de la estadística multivariada.

Existen diferentes métodos y en muchos casos su aplicación depende del carácter de las variables analizadas. El análisis factorial es aplicado normalmente para el análisis de variables contínuas con dos objetivos específicos: el primero de ellos de descripción o comprobación y el segundo con el fin de reducir el tamaño de un gran número de variables obteniendo nuevos factores ortogonales, que por ser combinación lineal de las variables originales recogen una gran proporción de la información suministrada. Normalmente estos factores son analizados de manera general. En el caso de variables categóricas, la técnica apropiada corresponde al análisis de correspondencias múltiples. El objetivo de este artículo es utilizar la información correspondiente a los factores determinados mediante el análisis de correspondencias, con el fin de perfilar comportamientos de las variables a analizar para luego realizar una segmentación natural utilizando como insumo los factores determinados mediante el análisis factorial.