Keywords
Procesos
Multivariado
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Abstract
The objective of the present project is to implement the multivariate analysis technique (Principal Components Analysis ACP) for the accompaniment of prospective studies in the SoftProsp platform. This can be applied to matrices that contain large dimensions of experimental data with a multitude of variables (Rodríguez, Matera and Pérez, 2016). In particular, the Principal Component Analysis (PCA) starts from the analysis of factors, where its purpose is to group variables that have correlation with each other, separating them from those that do not (Quiroga and Villalobos, 2015). As for the results, it is intended to optimize the use of this technique with tools such as the Barlett test, the Varimax orthogonal rotation method and sedimentation graphs (Scree-plot), and also support the development of multivariate analysis with other techniques prospects implemented in the platform.
References
Álvarez Suárez, M., Caballero, A., & Pérez Lechuga, G. (2006). Análisis Multivariante: Clasificación, Organización y Validacion de los resultados. Fourth LACCEI International Latin American and Caribbean Conference for Engineering and Technology (LACCET 2006), (págs. 21-23). Mayagüez.
Baena Paz, G. (2014). Metodología de la investigación. México: Grupo Editorial Patria.
Barahona, J., Vinay, J., Martínez, C., Daels, P., Gonzáles, M., Díaz, P., y otros. (2016). Estudio prospectivo y análisis multivariado para detectar factores de riesgo en sepsis de foco urinario y nefrolitectomía. Revista Chilena de Urología, 81(3).
Bermeo-Yaffar, F., Hernández-Mosqueda, J. S., & Tobón-Tobón, S. (2016). Análisis documental de la V Heurística mediante la Cartografía conceptual. Ra Ximhai, 12(6), 103-121.
Cabarcas Álvarez, A., Martelo Gómez, R. J., & Tovar Garrido, L. C. (2013). Software para mejorar la aplicación de técnicas cuantitativas en estudios prospectivos. Cuadernos de Administración (Universidad del Valle), 29(49), 64-74.
Carmona, F. (2014). Un ejemplo de ACP paso a paso. Universitat De Barcelona.
Closas, A. H., Arriola, E. A., Kuc, C. I., Amarilla, M. R., & Jovanovich, E. C. (2013). Análisis multivariante, conceptos y aplicaciones en Psicología Educativa y Psicometría. Enfoques, 25(1), 65-92.
Coronel de Renolfi, M., & Cardona, G. (2013). Tipificación de Pymes mediante Técnicas de Análisis multivariado. TEC empresarial, 3(1-2), 45-54.
Díaz-Bravo, L., Torruco-García, U., Martínez-Hernández, M., & Varela-Ruiz, M. (2013). La entrevista, recurso flexible y dinámico. Invetigación en educación médica, 2(7), 162-167.
Góngora Salazar, P. (2010). Determinantes de la votalidad en el producto: Evidencia Empírica. Universidad Javeriana, Bogotá.
Gutiérrez Pulido, H., Gutiérrez González , P., Garibay López, C., & Díaz Caldera, L. (2012). Análisis multivariado y QFD como herramientas para escuchar la voz del cliente y mejorar la calidad del servicio. Ingeniare. Revista chilena de ingeniería, 22(1), 62-73.
Herrera, J. A., García, A., Suárez, J., & Boirivant, J. A. (2015). Procedimiento para el análisis retrospectivo y prospectivo de sistemas lecheros. Pastos y Forrajes, 38(1), 38-45.
López-Roldán, P., & Fachelli, S. (2015). Metodología de la Investigación social Cuantitativa. Barcelona: Bellaterra (Cerdanyola del Vallès): Dipòsit Digital de Documents, Universitat Auònoma de Barcelona.
Martelo, R., Moncaris, L., & Velez, L. (2016). Integración del Ábaco de Régnier, Encuestas y Lluvia de Ideas en la Definición de Variables Claves en Estudios Prospectivos. Información tecnológica, 27(5), 243-250.
Martínez, A., & Martínez, R. (17 de Diciembre de 2002). Guía a Rational Unified Process. Obtenido de Profesora Anaylen López: https://anaylenlopez.files.wordpress.com/2011/03/trabajo-guia20rup.pdf
Miklos, T., & Arroyo, M. (2008). Prospectiva y escenarios para el cambio social. México: Convesion Andrés Bello, Universidad Autónoma de México, Facultad de Ciencias Políticas y Sociales.
Peña, D. (2002). Análisis de datos multivariantes (Vol. 24). Madrid: McGraw-Hill.
Popper, R. (2008). Foresight methodology. En L. Georghiou, J. Cassingena, M. Keenan, I. Miles, & R. Popper, The Handbook the technology foresigth Concepts and Practice. Edward Elgar Publishing Limited.
Quero Virla, M., & Inciarte Pirela, K. (2012). Clasificación de las Técnicas Estadísticas Multivariantes. Telos, 14(2), 275-287.
Quiroga Juárez, C. A., & Villalobos Escobedo, A. (2015). Análisis del comportamiento bursátil de las principales bolsas financieras en el mundo usando el análisis multivariado (Análisis de componentes principales PCA) para el perioso de 2011 a 2014. Revista CEA, 1(2), 25-36.
Rodríguez, E., Matera, J., & Pérez, M. (2016). Determinación de variables en problemas multivariantes. Método: SIMPLISMA. Revista Arbitrada Venezolana del Núcleo Costa Oriental del Lago, 11(2), 137-154.
Torres, A., Méndez-Fajardo, S., López-Kleine, L., Galarza-Molina, S., & Oviedo, N. (2013). Calidad de vida y ciudad: análisis del nivel de desarrollo en Bogotá a través del método de necesidades básicas insatisfechas. Estudios Gerenciales, 29(127), 231-238.
Unceta Satrustegui, K., Gutiérrez-Goiria, J., & Goitisolo Lezama, B. (2014). Evidencias e interrogantes sobre desarrollo, financiación externa y AOD: un análisis de componentes principales. Revista de economía mundial, 36.
Vargas Cordero, Z. R. (2009). La investigación aplicada: una forma de conocer las realidades con evidencia científica. Revista Educación, 33(1), 155-165.
Vertel Morinson, M. L., Cepeda Coronado, J. A., & Lugo Hernández, E. A. (2014). Análisis Multivariado de la Calidad educativa en Sucre. Scientia et Technica, 19(1), 96-105.
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