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¿Qué es la estadística multivariante?

Marketing y Comunicación | Artículo
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  • Julio 2024
Ana Belén Perdigones

Ana Belén Perdigones

Máster en Marketing Science, ESIC.

Magíster en Marketing, ESAN Business School.

Directora del Centro de Marketing Deportivo de ESIC y de Másters como el MDMD.

Ex Country Manager en Perú y Ecuador, ZECAT International.

En la actualidad, el análisis estadístico está adquiriendo cada vez más relevancia en la toma de decisiones en las empresas. Se habla de decisiones data driven, que son las decisiones basadas y apoyadas en el análisis de datos. Concretamente, las áreas de business intelligence canalizan esta información a través de análisis descriptivos de datos reales e históricos, donde establecen con algoritmos unos patrones predictivos concretos de comportamiento de los datos y pronostican qué va a pasar por la probabilidad de que suceda una determinada acción. La ventaja es que, al usarse para entender los resultados y los datos reales de CRM o bases de datos internas de la empresa, su uso se encuentra mucho más extendido en las empresas que las técnicas prescriptivas pertenecientes al big data.

Tanto las áreas de investigación de mercados como las de business intelligence son las encargadas de realizar este tipo de análisis. Esto permite, entre otras cosas, revisar qué ha pasado con el presupuesto ejecutado al final del año o pronosticar las ventas del próximo año.

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Ejemplos de estadística multivariante

La investigación de mercado requiere tiempo y mucha implicación por parte de las personas involucradas en el proceso. Además del conocimiento del sector que vas a investigar, razón por la que te compartimos varios ejemplos para comprender las diferencias entre ellos.

Estadística multivariante en Marketing

Un ejemplo concreto de la aplicación de estas técnicas multivariantes para la toma de decisiones es la optimización de los presupuestos de marketing. A través de la regresión lineal, podemos analizar hasta qué punto la variable ventas reales se encuentra explicada por cada una de las variables de marketing con la idea de ver cuánto impacta cada campaña en mis ventas. Cada variable de marketing representa una campaña realizada en el año y sus costes asociados; a más variables más fiable será el modelo. La regresión lineal nos permite crear una relación entre las variables dependientes e independientes, donde serán los pesos o carga beta resultantes del modelo los que nos indicarán qué campañas son las más exitosas en términos de ventas y cuáles no. Además, se trabaja estadísticamente con los errores originados de la regresión lineal para validar el modelo y verificar cuál es el que más se acerca a la realidad. Recordemos que el error en estadística está asociado a esa desviación entre lo que se «predijo» estadísticamente y el valor real.

El análisis me permite incluso relacionar esto con el ROI de marketing, ya que al determinar qué ventas trae cada campaña, se puede aplicar la ratio de rentabilidad relacionando así los costes e ingresos de la campaña y obteniendo específicamente el retorno de esta.

Este es un claro ejemplo de cómo nos ayudan las técnicas multivariantes en la toma de decisiones y de que, con un correcto registro de los datos reales de la empresa, se pueden tomar decisiones aislando la incertidumbre con la que se trabajaba históricamente.

La business intelligence complementa la visión de la investigación de mercados y al big data en la toma de decisiones de la empresa y concretamente en el área de marketing, ya que puede tener muchas aplicaciones prácticas tanto a nivel estratégico como en el día a día de la toma de decisiones.

Estadística multivariante en Biología

Como indica el título, la estadística multivariante no entiende de sectores y en la biología también tiene cabida. De hecho, uno de los aspectos comunes con los que cuenta esta materia es que considera un conjunto de objetos que han ido evolucionando a lo largo de los años por la información que se ha acumulado en las bases de datos y que ha dado lugar a una progresión en la tecnología que opera esta estadística.

El análisis multivariado intenta encontrar patrones similares entre objetos sobre la base de las variables utilizadas, por lo que dichos patrones permiten formar grupos con objetos más similares entre sí que con aquellos integrantes de otros grupos. Esto continúa buscando variables que permitan discriminar dichos grupos de objetos.

Cabe destacar que la filogenia tiene gran impacto sobre las subdisciplinas de la biología, como en la biogeografía, la biología de la conservación, la ecología o la etología. Con el análisis multivariante podemos explicar e ilustrar las técnicas más utilizadas aplicadas a los datos de todas las disciplinas mencionadas con el fin de que los investigadores tengan herramientas de comprensión suficientes para su estudio.

Por tanto, con el análisis multivariante en el campo de la biología, los expertos pueden contribuir en la toma de decisiones objetivas sobre las técnicas aplicadas e interpretar los datos que se obtienen de los resultados.

Estadística multivariante en Recursos Humanos

En el ámbito de los recursos humanos, la estadística multivariante puede ayudar a responder preguntas complejas en relación a nuestros empleados, como por ejemplo su desempeño en el puesto de trabajo. Para lograrlo, exploramos patrones, relaciones y efectos de otras variables, como el rendimiento o la eficacia.

Para analizar estas variables mencionadas, existen métodos que podemos utilizar y que dependen del tipo de investigación que vayamos a realizar y de los datos que queramos conseguir. Por otro lado, podemos analizar también pequeños grupos identificados por sus similitudes para conseguir datos relacionados con el trabajo en equipo. Todo ello nos ayuda a conseguir la información que requiere el departamento de recursos humanos para conocer el potencial del equipo.

Aunque, no hay que olvidar que antes de cualquier método estadístico, deberemos preparar la dinámica. Esto es comprobar la calidad y fiabilidad de las fuentes de datos, ya sea a través de encuestas, evaluaciones o revisiones de rendimiento. A esto hay que añadir la limpieza y transformación de los datos para evitar errores, así como explorar y visualizar los datos para comprender su distribución y alineación con las variables.

Una vez aplicado el mejor método estadístico multivariante que hemos elegido, para interpretar los datos y comunicar sus resultados deberemos resumir las conclusiones. La mejor forma de entenderlo y hacerlo visual es crear una presentación que muestre las relaciones, patrones y diferencias entre las variables.

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