Al enfrentarse a la realidad de un estudio, el investigador dispone habitualmente de muchas variables medidas u observadas en una colección de individuos, pretende estudiarlas conjuntamente, y acude al Análisis Multivariante. Se encuentra frente a una diversidad de técnicas y debe seleccionar la más adecuada a sus datos pero, sobre todo, a su objetivo científico. Al observar muchas variables sobre una muestra es presumible que una parte de la información recogida pueda ser redundante, en cuyo caso los métodos multivariantes de reducción de la dimensión (métodos que combinan las variables observadas para obtener unas pocas variables ficticias que las representen) tratan de eliminarla. Por otro lado, los individuos pueden presentar ciertas características comunes en sus respuestas, que permitan intentar su clasificación en grupos de cierta homogeneidad (analizar las relaciones entre variables para ver si se pueden separar los individuos en agrupaciones a posteriori). Finalmente, podrá existir una variable cuya dependencia de un conjunto de otras sea interesante detectar para analizar su relación o, incluso, aventurar su predicción.
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