Estadística Multivariante. TOMO I. Técnicas Dependientes con SPSS en las Ciencias Sociales

Autores/as

Juan Mejía Trejo
Profesor Investigador del Centro Universitario de Ciencias Económico-Administrativas (CUCEA) Universidad de Guadalajara (UdeG), Guadalajara, Jalisco, México.
https://orcid.org/0000-0003-0558-1943

Palabras clave:

estadística multivariante, técnicas dependientes, spss, ciencias sociales

Sinopsis

Al tener mayores capacidades y disponibilidad de los recursos de cómputo, hoy en día hace que el análisis multivariante se presente en diversas aplicaciones de software por lo que se incrementan las posibilidades de ser usado en diversas disciplinas como las Ciencias de la Administración, siendo el Statistical Package for the Social Sciences (SPSS, de IBM) , el Analytics, Business Intelligence and Data Management (SAS, de SAS Institute y/o de World Programming), Statistica (de STATISTICA), el lenguaje R (software libre) sólo por mencionar algunos como de los más utilizados en los campos académico y profesional a nivel mundial. Así que, no es de extrañar que las Ciencias de la Administración apoyen el desarrollo académico presentándose en diversos posgrados, así como en el mundo laboral que corresponde a las Ciencias Sociales y por lo tanto, se observa de manera creciente un repunte en la presentación de reportes, artículos, capítulos de libro o libros que discutan diversos aspectos teórico empíricos y su interpretación basados en dichas aplicaciones de software. En nuestro caso, adoptamos SPSS 20 de IBM, para el desarrollo de los temas de este libro.

Basados en lo anterior, presentamos la obra con un propósito triple:
1.-Presentar un documento que sirva a propios y extraños al tema, que tengan la necesidad de conocer tanto los conceptos tratados en este tomo, como el de manipular los diversos comandos que ofrece SPSS 20 de IBM al respecto de los casos problema, presentados como

ejemplo.
2.-Para una mayor comprensión del tratamiento de los casos, se expone la secuencia propuesta por Hair et al. (1999) de los 6 pasos: objetivos, diseño, supuestos, ejecución, interpretación y validación, como el eje de presentación y resolución de dichos caso. 3.-Como Coordinador del Doctorado en Ciencias de la Administración del Centro Universitario de Ciencias Económico Administrativas (CUCEA), de la Universidad de Guadalajara (UdG), presentar el libro base para la asignatura de Métodos Cuantitativos I y II.

Es deseo del autor, contribuir en el lector en la adquisición de conocimiento que se aplique en el mundo práctico y que ayude a su interpretación teórica. Si no fuere el caso, se espera que al menos sirva como otro peldaño útil a escalar en el logro de su formación académica y/ o profesional.

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Biografía del autor/a

Juan Mejía Trejo, Profesor Investigador del Centro Universitario de Ciencias Económico-Administrativas (CUCEA) Universidad de Guadalajara (UdeG), Guadalajara, Jalisco, México.

Dr. Juan Mejía Trejo

Nacido en la CDMX (1964).México.

Con experiencia profesional:

1986-1987. Departamento de Control de Calidad KOKAI Electrónica S.A.

1987-2008.Gerente de Explotación de Planta Interna en Teléfonos de México S.A.B. División Occidente.

Con experiencia académica:

1987 obtiene su licenciatura en Ingeniero en Comunicaciones y Electrónica de la Escuela Superior de Ingeniería Mecánica y Eléctrica del Instituto Politécnico Nacional (ESIME del IPN)

2004 egresa como Maestro en Administración Empresas de Telecomunicaciones por el INTTELMEX y France Telecom.

2010 obtiene su grado como Dr. en Ciencias Administrativas de la Escuela Superior de Comercio y Administración (ESCA del IPN)

2011 Ingresa al Sistema Nacional de investigadores CONACYT como Nivel I

2010 a la actualidad es Profesor Investigador Titular B en el Departamento de Mercadotecnia y Negocios Internacionales, de la Universidad de Guadalajara, México.

2015 a 2022 Coordinador del Doctorado de Ciencias de la Administración de CUCEA de la Universidad de Guadalajara.

2018-2020. Egresa como Maestro en Valuación de Negocios en Marcha por el Centro de Valores , S.C. México.

2019. Actualización en el Sistema Nacional de Investigadores CONACYT como Nivel II

2019. Es Fundador, Patrocinador principal y Director de la AMIDI (Academia Mexicana de Investigacion y Docencia en Innovación SC) (https://amidi.mx/)

2021. Es Fundador, Patrocinador principal y Editor-en-Jefe de la Revista Científica Scientia et PRAXIS (https://scientiaetpraxis .amidi.mx/index.php/sp)

2023. Es Fundador, Patrocinador principal y Editor-en-Jefe del Repositorio Digital AMIDI.Biblioteca

(https://www.amidibiblioteca.amidi.mx/index.php/AB)

2024. Actualización en el Sistema Nacional de Investigadores CONAHCYT como Nivel III

 

Actualmente, su línea de investigación es la Administración de la Innovación, publicando artículos y libros que pueden ser encontrados en Internet.

Su ORCID está en https://orcid.org/0000-0003-0558-1943

Emails: jmejia@cucea.udg.mx; juanmejiatrejo@hotmail.com; direccion@amidi.mx; editorial@scientiaetpraxis.amidi.mx

ResearcherID: O-8416-2017

ResearcherID: HMW-2043-2023

Citas

Addelman, S. ( 1962), Orthogonal Main-Effects Plans for Asymmetrical Factorial Experiments. Techno metrics 4: 21-46.

Akaah, l. ( 1991 ), Predictive Performance of Self- Explicatcd, Traditional Conjoint, and Hybrid Conjoint Modcls undcr Alternative Data Collection Modcs. Journal of the Academy of Marketing Science 19:309-14.

Allenby, G. M., Arora, N., y Ginter, J. L. (1995), Incorporating Prior Knowledge into the Analysis of Conjoint Studies. Journal of Marketing Research 32 (May): 152-62.

Alpert, M. ( 1971), Definition of Determinan! Attributes: A Comparison of Methods. Journal of Marketing Research 8(2): 184-91.

Baalbaki, I. B., y Malhotra, N. K. (1995), Standardization versus Customization in Intemational Marketing: An Investigation Using Bridging Conjoint Analysis. Journal of the Academy of Marketing Science 23(3): 182-94.

Bretton-Clark (1988), Conjoint Analyzer. New York: Bretton-Clark. Carmone, F. J., Jr., y Schaffer, C. M. (1995),Review of Conjoint Software.

Journal of Marketing Research 32 (February): 113-20.

Carroll, J. D., y Green, P. E. (1995), Psychometric Methods in Marketing Research:

Part 1, Conjoint Analysis. Journal of Marketing Research 32 (November): 385-91. Conner, W. S., y Zelen, M. (1959), Fractional Factorial Experimental Designs for

Factors at Three Levels, Applied Math Series S4. Washington, D.C.: National Bureau of

Standards.

Elrod, T., Louviere, J. J. y Davey, K. S. (1992), An Empírical Comparison of Ratings-

Based and Choice- Based Conjoint Models. Journal of Marketing Research 29: 368-

Green, P. E. (1984), Hybrid Models for Conjoint Analysis: An Exploratory

Review. Journal of Marketing Research 21 (May): 155-69.

Green, P. E., Goldberg, S. M., y Montemayor, M. (1981), A Hybrid Utility Estimation

Model for Conjoint Analysis. Journal of Marketing 45 (Winter):33-41.

Green, P. E., Kreiger, A. M., y Agarwal M. K. (1991), Adaptive Conjoint Analysis: Sorne

Caveats and Suggestions. Journal of Marketing Research 28 (May): 215-22. Hahn, G. J., y Shapiro S. S. (1966), A Catalog and Computer Program for the Design

Huber, J. (1987), Conjoint Analysis: How We Got Here and Where We Are, In

and Analysis of Orthogonal Symmetric and Asymmetric Fractional Factorial Experiments, Report No. 66-C-165. Schenectady, N.Y.: General Electric Research and Development Center.

Hair , J.F.; Anderson, R.E.; Tatham, R.L.; Black W.C. .Análisis Multivariante.1a. Ed. Espana. Prentice (all.

Proceedings of the Sawtooth Conference on Perceptual Mapping, Conjoint Analysis and Computer lnterviewing, M. Metegrano, cd., Ketchum, Idaho: Sawtooth Software, pp. 2-6.

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Publicado

abril 27, 2023

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Detalles sobre esta monografía

ISBN-13 (15)

978-607-59397-8-0

doi

10.55965/abib.2023.9786075939780