1. Introducción. 2. Preparación de un análisis multivariante. 3. Análisis previo de los datos. 4. Análisis factorial. 5. Técnicas de dependencia. 6. Regresión múltiple. 7. Análisis discriminante y Regresión Logística. 8. Análisis multivariante de la varianza. 9. Análisis conjunto. 10. Análisis de correlación canónica. 11. Técnicas de interdependencia. 12. Análisis cluster. 13. Análisis multidimensional. 14. Técnicas avanzadas y emergentes. 15. Modelos de ecuaciones estructurales. 16. Técnicas emergentes en el análisis multivariante. Apéndice A: Aplicaciones del análisis de datos multivariante. Índice analítico.

Argumento:

Texto diseñado para facilitar el aprendizaje del análisis multivariante a alumnos de empresariales y sociología que no son expertos estadísticos. El enfoque aplicado y la reducción de la terminología y la notación estadística, junto con los numerosos ejem

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