Aplicación de técnicas estadísticas multivariadas en perfilación y segmentación / Aplicação de técnicas estatísticas multivariadas em análise de perfis e segmentação / Use of multivariate statistical techniques in profiling and segmentation

Objetivo. Utilizar la información correspondiente a los factores determinados mediante el análisis de correspondencias, con el fin de perfilar comportamientos de las variables a analizar para luego realizar una segmentación natural, facilitando la interpretación y presentación de los resultados. Materiales y métodos. Se presenta un nuevo enfoque de perfilación y segmentación utilizando análisis de correspondencias y clasificación. Resultados. Utilizando la metodología aquí presentada se optimiza la determinación de los segmentos y la perfilación de un conjunto de variables. Este procedimiento permite a investigadores de diferentes disciplinas presentar e interpretar los resultados de una investigación de manera eficiente. Conclusiones. El procedimiento expuesto permite una sencilla y rápida interpretación del análisis en muchas variables, haciendo fácil su uso e implementación...

Use of multivariate statistical techniques in profiling and segmentation. Objective.To use the information about the factors identified, by means of correspondence analyses to determine the behavior of the variables to be used to then make a natural segmentation, thus facilitating the interpretation and presentation of results. Materials and methods. We present a new profiling and segmentation approach by using correspondence analyses and classification. Results. By using this methodology we can optimize the determination of segments and the profiling of a set of variables. This procedure allows researchers of different disciplines to present and interpret the results of their research efficiently. Conclusions. The procedure here described enables a simple and quick interpretation of the analysis on many variables, rendering its use and implementation easy...

Aplicação de técnicas estatísticas multivariadas em análise de perfis e segmentação. Objetivo. Utilizar a informação que corresponde aos fatores determinados pela análise de correspondência, a fim de obter os perfis dos comportamentos das variáveis a serem analisadas e em seguida, fazer uma segmentação natural, facilitando a interpretação e apresentação dos resultados. Materiais e métodos. Apresentase uma nova abordagem para a obtenção de perfis e segmentação usando análise de correspondência e classificação. Resultados. Utilizando a metodologia aqui apresentada se aperfeiçoa a determinação dos segmentos e dos perfis de um conjunto de variáveis. Este procedimento permite aos pesquisadores de diferentes disciplinas apresentarem e interpretar os resultados de uma pesquisa em forma eficiente. Conclusões. O procedimento descrito permite uma interpretação simples e rápida da análise de muitas variáveis, tornando-o fácil de usar e de pôr em prática...

Obtención de la matriz de varianzas y covarianzas a través de los productos Kronecker en modelos balanceados de dos y tres vías con aplicaciones en R / Obtenção da matriz de variância-covariância através dos produtos Kronecker em modelos balanceados de duas e três vias com aplicações em R / Obtainment of the variance-covariance matrix through Kronecker products for balanced models of two and three ways with applications in R

Objetivo. Presentar una metodología basada en el concepto de productos Kronecker que facilita la construcción de la matriz de varianzas y covarianzas para diseños con estructura balanceada de datos a 2 y 3-vías y una aplicación realizada en R para facilitar su cálculo y aplicación en diferentes áreas. Materiales y métodos. Se proporciona un punto de partida para personas interesadas en utilizar R en el análisis de varianza. Resultados. Se utiliza una aplicación realizada en R donde se desarrolla la metodología basada en productos Kronecker mediante la cual se construye la matriz de varianzas y covarianzas cuando se trabaja en diseños con estructura balanceada de datos desarrollada por Moya 2003. De igual forma se presenta una aplicación del método con datos reales. Conclusiones. La metodología expuesta permite agilizar el desarrollo y solución de algunos problemas prácticos. El método propuesto puede ser aplicado a modelos mixtos con efectos fijos o aleatorios con cualquier número de factores...

Obtainment of the variance-covariance matrix through Kronecker products for balanced models of two and three ways with applications in R. Objective. To present a methodology based on the concept of Kronecker products that facilitates the construction of the variance and covariance matrix for designs with balanced data structure for 2 and 3 ways, and an application in R to facilitate its calculation and application in different areas. Materials and methods. We provide a starting point for people interested in using R in the analysis of variance. Results. We use an application made in R for a methodology based on Kronecker products through which we build the covariance matrix for working with designs with balanced data structure developed by Moya (2003). We also present an application of the method with real data. Conclusions. With this methodology we can accelerate the development and solution of some practical problems. The proposed methodology can be applied to mixed models with fixed or random effects with any number of factors...

Obtenção da matriz de variância-covariância através dos produtos Kronecker em modelos balanceados de duas e três vias com aplicações em R. Objetivo. Apresentar uma metodologia baseada no conceito de produtos de Kronecker para facilitar a construção da matriz de variância-covariância para desenhos com estrutura balanceada de dados em 2 e 3 vias e uma aplicação realizada em R para o cálculo fácil e aplicação em diferentes áreas. Materiais e métodos. É fornecido um ponto de partida para as pessoas interessadas em utilizar R na análise de variância. Resultados. Usa-se uma aplicação realizada em R, onde é desenvolvida a metodologia baseada nos produtos de Kronecker com a qual se constrói a matriz de variância-covariância quando se trabalha em desenhos com estrutura balanceada de dados segundo Moya (2003). Da mesma forma, se apresenta uma aplicação do método com dados reais. Conclusões. A metodologia descrita pode acelerar o desenvolvimento e solução de alguns problemas práticos. O método proposto pode ser aplicado a modelos mistos com efeitos fixos ou aleatórios com qualquer número de fatores...