Análisis Multivariado
Análisis de asociaciones complejas mediante regresión lineal, componentes principales o modelos para el control de factores de confusión.
Qué es
El análisis multivariado es la etapa más avanzada del procesamiento estadístico. Estudia fenómenos en los que varias variables interactúan a la vez.
Usamos regresión múltiple (lineal, logística o de Cox) para ajustar los resultados por posibles sesgos, análisis de componentes principales para simplificar datos complejos y análisis de conglomerados para encontrar grupos, y explicamos los resultados en el contexto de tu investigación.
Qué incluye
- Regresión múltipleLineal, logística o de Cox, ajustando por factores de confusión.
- Componentes principalesSimplifica bases con muchas variables.
- Análisis de conglomeradosRevela grupos ocultos en tu muestra.
- Elección de la técnicaEvaluamos tu muestra y tu potencia estadística para elegir el modelo que mejor se ajusta.
- InterpretaciónClara y técnica, en el contexto de tu investigación.
Qué recibís
- Informe de modeladoPDFLos motivos de los modelos elegidos y una interpretación detallada.
- Tablas de coeficientes y ajusteExcel · CSVCoeficientes, varianza explicada, valores p y bondad de ajuste.
- VisualizacionesJPG · TIFGráficos con leyendas y epígrafes, para presentaciones o publicaciones.
- Sección de Materiales y MétodosLos procedimientos, el software y los criterios para elegir los modelos.
Preguntas frecuentes
¿Cuándo hace falta un análisis multivariado?
Cuando querés saber cómo actúan varios factores en conjunto sobre un resultado, o cuando necesitás ajustar una comparación por factores de confusión. Comparar una variable por vez no lo permite.
¿Qué regresión necesito?
Depende del resultado que midas: regresión lineal para un resultado continuo (como la presión arterial), regresión logística para un resultado de sí o no (como presencia o ausencia de una enfermedad) y modelos de Cox para el tiempo hasta un evento (supervivencia). Todas se pueden ajustar por factores de confusión.
¿Necesito una muestra muy grande?
Depende de la cantidad de variables. Evaluamos la potencia estadística y recomendamos la técnica más adecuada.
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