Analisis Multivariable

Si se desea analizar una base de datos de grandes volúmenes es preferible utilizar...

• Cluster jerarquico

• Cluster no jerarquico

• Cluster bietapico

• Cluster k-medias

Los metodos de analisis multivariable, de acuerdo a la relacion entre variables se clasifican en:

• Métodos de clasificación por similitud entre grupos

• Métodos de dependencia

• Métodos de reducción de dimensiones

• Métodos de interdependencia

Entre los metodos de conglomeracion el mas eficiente resulta ser el:

• Método del vecino mas cercano

• Método del vecino mas alejado

• Método de Ward

• Ninguna de las anteriores

Si se tiene como dato el numero de clusters deseado y ademas los datos son cualitativos, para crear conglomerados se recomienda el metodo de:

• Cluster jerarquico

• Cluster k-medias

• Cluster bietapico

• Ninguna de las anteriores

La construcción de clusters a partir, de sus diferentes metodos, parte de la idea de definir grupos internamente:

El metodo de cluster que admite variables cualitativas como cuantitativas recibe la denominacion de:

• Cluster jerarquico

• Cluster no jerarquico

• Cluster de k-medias

• Cluster bietapico

Los cluster y sus diferentes métodos de aglomeración parte de la idea de conglomerar casos internamente heterogéneos y homogéneos a nivel interno

• Falso

• Verdadero

El uso del analisis cluster se recomienda en estudios con un nivel de profundidad:

• Descriptivo

• Correlacional

• Exploratorio

• Explicativo

Es recomendable el analisis cluster jerarquico unicamente cuando se tienen datos cualitativos.

• Verdadero

• Falso

La prueba estadistica que permite definir si una variable esta portando significativamente en la discriminacion de conglomerados recibe el nombre de:

• T-Student

• ANOVA

• F-Fisher

• Test de Barlett