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De acuerdo con Cuadras, podemos diferenciar los distintos métodos según si su área de aplicación es una o varias poblaciones y según si intervienen uno o dos grupos de variables. Así tendremos:
a) Métodos que analizan una sola población y un solo grupo de variables de naturaleza razonablemente homogénea: Análisis Factorial y Análisis de Componentes Principales.
b) Métodos que analizan varias poblaciones y un solo grupo de variables: Análisis Canónico, Análisis Discriminante y Análisis Multivariante de la Varianza.
c) Métodos que analizan una población y dos grandes grupos de variables con naturaleza posiblemente diferente: Regresión múltiple y Análisis de Correlación Canónica.
En esta clasificación de Cuadras, otros métodos multivariantes como el Análisis de Proximidades o el Análisis Cluster no tendrían una ubicación clara en ninguna de estas categorías.
Sin embargo, también podemos clasificar los distintos métodos según de dónde se parta a la hora de establecer las semejanzas entre las observaciones para realizar el análisis .Habría entonces:
a)Métodos que parten de la semejanza o afinidad entre las variables o características, como la Regresión Múltiple, el Análisis Factorial, el Análisis Canónico, el Análisis Discriminante y el Análisis Multivariable de la Varianza.
b) Métodos que parten de la semejanza o afinidad entre las unidades objeto de estudio o individuos, como la Tipología, el Análisis Cluster o la Segmentación.
c) Métodos que parten de la semejanza de entidades más abstractas como el Análisis Multidimensional no Métrico .
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