Comparación de técnicas estadísticas multivariadas usadas en datos cualitativos - Pérez Londo, Natalia Alexandra; Lema Londo, Darwin Saul; Batallas Carrillo, Nataly Alejandra; Pazmiño Maji, Rubén Antonio (Dominio de las Ciencias, 2023)
El avance de la estadística ha permitido el perfeccionamiento hacia técnicas estadísticas multivariadas con una gran cantidad de variables. Dichas técnicas permiten la interpretación, análisis y descripción simultánea de varias variables relacionadas a un conjunto de individuos, entonces resulta importante la comparación de las distintas técnicas estadísticas disponibles para evaluar los métodos más óptimos en cuanto al uso del tiempo y memoria del dispositivo. Por ello, en esta investigación se consideraron los métodos MHCPC (agrupamiento jerárquico en componentes principales), MSIM (agrupación jerárquica), Hrarchy (árbol de cohesión) y Hsimy (árbol de similaridad) y se plantearon los siguientes objetivos: comparar bajo el criterio de tiempo de ejecución, los métodos MHCPC, MSIM, Hrarchy y Hsimy para datos cualitativos, y comparar bajo el criterio de cantidad de memoria, los métodos MHCPC, MSIM, Hrarchy y Hsimy para datos cualitativos. Se utilizó un enfoque cuantitativo con un tipo de inferencia inductivo con un diseño experimental – pre experimental por la manipulación de variables de forma aleatoria. Los resultados muestran que se obtuvieron cinco grupos homogéneos, de los cuales en relación al tiempo de ejecución, se debe considerar la menor varianza por cuanto no existen diferencias significativas. Por su parte, respecto al uso de memoria en el grupo 1 se puede utilizar cualquiera de los cuatro métodos, pero para los grupos 2, 3, 4 y 5 los mejores métodos serían MHCPC o SIM porque ocupan menos memoria y son similares entre ellos.