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Comparación del análisis factorial múltiple (AFM) y del análisis en componentes principales para datos cualitativos (Prinqual), en la construcción de índices / Comparison between multiple factor analysis (MFA) and principal component analysis for qualitative data (Prinqual) methods for derivation of indices

Becerra Avella, Martha Oliva (2010) Comparación del análisis factorial múltiple (AFM) y del análisis en componentes principales para datos cualitativos (Prinqual), en la construcción de índices / Comparison between multiple factor analysis (MFA) and principal component analysis for qualitative data (Prinqual) methods for derivation of indices. Maestría thesis, Universidad Nacional de Colombia.

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Resumen

Se presentan los conceptos teóricos de los métodos: análisis factorial múltiple (AFM) y análisis en componentes principales para datos cualitativos (Prinqual). Se muestran algunas formas de expresar la primera componente principal como un índice sintético, ilustrándolas con la construcción del índice calidad de vida. Se comparan los dos métodos, en el contexto de la construcción de índices sintéticos, desde el punto de vista teórico. Por último, los métodos comparados se emplean en la construcción del índice de competitividad para las Pymes. / Abstract. This thesis presents the theoretical concepts of two methods: Multiple Factor Analysis (FMA) and Principal Component Analysis for Qualitative Data (Prinqual). It is shown some ways to express the first principal component as a synthetic index in order to derive a quality of life index. It is also shown how to use these methods to derive a competitiveness index of Small Establishments. Both methods are compared from a theoretical point of view.

Tipo de documento:Tesis/trabajos de grado - Thesis (Maestría)
Colaborador / Asesor:Pardo Turriago, Campo Elías
Información adicional:Maestría en estadística
Palabras clave:Variables latentes; Análisis factorial múltiple; Análisis en componentes principales para datos cualitativos; Índices sintéticos; Cuantificación óptima; Latent variables; Multivariate data analysis; Optimal scaling; Principal component analysis for qualitative data; Synthetic indices
Temática:5 Ciencias naturales y matemáticas / Science > 51 Matemáticas / Mathematics
Unidad administrativa:Sede Bogotá > Facultad de Ciencias > Departamento de Estadística
Código ID:3029
Enviado por : Universidad Nacional de Colombia Biblioteca Digital - Sede Bogotá
Enviado el día :04 Febrero 2011 01:19
Ultima modificación:09 Febrero 2011 22:24
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