ANÁLISIS MULTIVARIADO
Hola amigos, hoy les quiero presentar un post sobre un tema que para mi resulta interesantísimo por cuanto se acerca más a la realidad cuando se trata de estudiar problemas sociales, problemas que involucran más de dos variables, el tema a tratar es el Análisis Multivariado.
El Análisis Multivariado consiste en la agrupación de varios métodos analíticos caracterizados por el análisis simultáneo de un número k de variables independientes y un número m de variables dependientes, donde k>1 y m≥1.
Debido a las características de este método se hace bastante apropiado para el aplicarlo a la investigación científica en el ámbito educativo, ya que los problemas que surgen en este contexto son de naturaleza multivariada.
En este sentido, señala Kerlinger (2002) que la preocupación de los investigadores conductuales debería estar enfocada a las relaciones múltiples cuyo esquema de dos variables, es decir ''divariado'' de p→q (p entonces q) es muy simple para explicar un problema conductual en el ámbito social donde los problemas son de naturaleza multivariable.
En este sentido, el análisis multivariado es el más adecuado para interpretar, describir y explicar relaciones entre una gran cantidad de indicadores o para explorar relaciones no conocidas entre estos, ya que aborda todos los indicadores disponibles para un fenómeno determinado.
Veamos ahora un ejemplo emblemático en investigación educativa, se trata de algunos determinantes del aprendizaje que influyen en el rendimiento académico, los cuales, por su naturaleza, son muy complejos. Entre ellos podemos mencionar: la inteligencia, la motivación, la clase social, la instrucción, el clima en la escuela y en el salón de clases y la organización escolar. Este tipo de variables funcionan simultáneamente y generalmente de forma desconocida e influyen directa o indirectamente en el aprendizaje y el rendimiento académico.
A continuación presentamos un modelo que podría explicar la interacción de estas variables:
En estos esquemas, las letras b1 , b2 y b3 representan las relaciones o la forma de cómo las variables X1 , X2 y X3 ejercen influencia mutua y simultáneamente sobre la variable dependiente Y.
Cuando hablamos de relación mutua entre variables, nos estamos refiriendo a ''correlación''. En el ejemplo anterior podríamos afirmar que la variable independiente X1 : inteligencia actúa sobre la variable X3 : autoestima y X2 : clase social también influye directamente sobre la variable X3 : Autoestima, actuando así de manera indirecta sobre la variable dependiente Y: rendimiento escolar, siendo un modelo representativo de esta situación el siguiente:
Con el ejemplo que hemos venido modelando a través de estos esquemas hemos querido dar una idea de la esencia del tipo de problemas que son el objeto de estudio de las diferentes técnicas y métodos que conforman el análisis multivariado.
En estos casos, las hipótesis que se formulan pueden ser correlacionadas y de causalidad.
En las hipótesis correlacionadas no influye la causalidad, sino la correlación entre las variables, lo cual significa que no existe dependencia entre variables, por ejemplo, es lo mismo indicar ``a mayor x mayor y´´ que ``a mayor y mayor x´´.
Las hipótesis correlacionales especifican las relaciones entre dos o más variables, corresponden a estudios correlaciónales, o establecer la asociación entre dos o más variables. Este tipo de hipótesis también alcanzan el nivel predictivo y parcialmente explicativo, donde se establece que hay una relación entre las variables
Ejemplo:
• A mayor Inteligencia habrá mayor rendimiento escolar.
• A mayor autoestima mayor será el rendimiento escolar.
Por su lado, a las hipótesis de causalidad deben demostrar la correlación entre las variables, y de que la causa debe ocurrir antes que el efecto, de esta manera, un cambio en la causa deberá provocar un cambio en el efecto. Dichas hipótesis plantean relaciones entre diferentes variables independientes y una dependiente, o también, una independiente y varias dependientes, o diversas independientes y varias dependientes.
En el esquema anterior tenemos una hipótesis causal la cual expresa lo siguiente:
''La inteligencia, la clase social y la autoestima influyen sobre el rendimiento académico.
Un ejemplo como este puede ser tratado por un método multivariado, que recibe el nombre de ''Regresión Múltiple'', el cual estudiaremos en el próximo post.
Referencias Bibliográficas.
Hernández Sampieri, Roberto y otros. (2003). Metodología de la Investigación. Tercera Edición.Mc Graw Hill. México D.F.
Kerlinger, Fred N y Lee, Howard B. (2002). Investigación del Comportamiento. Métodos de Investigación en Ciencias Sociales. Cuarta Edición. Mc Graw Hill. México D.F.
Créditos.
La imagen fue creada con la ayuda de inteligencia artificial.
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