Multivariate Statistics. VOLUME II. Interdependent Techniques with SPSS in the Social Sciences

Abstract

Al tener mayores capacidades y disponibilidad de los recursos de cómputo , hoy en día, hace que el análisis multivariante se presente en varias aplicaciones de software por lo que se incrementan las posibilidades de ser usado en diversas disciplinas como las Ciencias de la Administración, siendo el Statistical Package for the Social Sciences (SPSS, de IBM), el Analytics, Business Intelligence and Data Management (SAS, de SAS Institute y/o de World Programming), Statistica (de STATISTICA), el lenguaje R (software libre) sólo por mencionar algunos como de los más utilizados en los campos académico y profesional a nivel mundial. Así que, no es de extrañar que en las Ciencias Sociales, se observe de manera creciente un repunte en la presentación de reportes, artículos, capítulos de libro o libros que discutan diversos aspectos teórico empíricos y su interpretación basados en dichas aplicaciones de software. En nuestro caso, adoptamos SPSS 20 de IBM, para el desarrollo de los temas de este libro. Basados en lo anterior, mostramos esta obra q u e tiene como principales objetivos: 1.-Presentar un documento que sirva a propios y extraños al tema, que tengan la necesidad de conocer tanto los conceptos tratados en este tomo, como el de manipular los diversos comandos que ofrece SPSS 20 de IBM al respecto de los casos problema, presentados como ejemplo. 2.-Para una mayor comprensión del tratamiento de los casos, se expone la secuencia propuesta por Hair et al. (1999) de los 6 pasos: objetivos, diseño, supuestos, ejecución, interpretación y validación, como el eje de presentación y resolución de dichos caso. 3. El desarrollo básico de las técnicas de : análisis factorial, análisis multidimensional y de correspondencias así como el análisis cluster. Es deseo del autor, contribuir en el lector en la adquisición de conocimiento que se aplique en el mundo práctico y que ayude a su interpretación teórica. Si no fuere el caso, se espera que al menos sirva como otro peldaño útil a escalar en el logro de su formación académica y/o profesional.With greater computing capabilities and resource availability today, multivariate analysis is now featured in several software applications, increasing its potential use across various disciplines such as Administrative Sciences. Some of the most widely used software in both academic and professional fields worldwide include the Statistical Package for the Social Sciences (SPSS, by IBM), Analytics, Business Intelligence and Data Management (SAS, by SAS Institute and/or World Programming), Statistica (by STATISTICA), and the R language (open-source software), to name a few. Therefore, it is not surprising that in Social Sciences, there is an increasing trend in the publication of reports, articles, book chapters, or books that discuss various theoretical and empirical aspects and their interpretation based on these software applications. In our case, we adopted IBM SPSS 20 for the development of the topics in this book. Based on this, we present this work with the main objectives: To present a document that serves both those familiar and unfamiliar with the topic, who need to understand both the concepts addressed in this volume and how to manipulate the various commands offered by IBM SPSS 20 regarding the example problem cases presented. For a better understanding of case treatments, we follow the sequence proposed by Hair et al. (1999) of the six steps: objectives, design, assumptions, execution, interpretation, and validation, as the axis for presenting and resolving these cases. The basic development of techniques such as factor analysis, multidimensional analysis, correspondence analysis, and cluster analysis. The author hopes to contribute to the reader's acquisition of knowledge that can be applied in the practical world and aid in its theoretical interpretation. If this is not the case, it is hoped that at least it will serve as another useful step in achieving their academic and/or professional development