Contribuciones al análisis multivariante de matrices de datos multivía

  1. González Narváez, Mariela Alexandra
Dirigida por:
  1. María José Fernández Gómez Directora
  2. Susana Luísa da Custódia Machado Mendes Codirector/a

Universidad de defensa: Universidad de Salamanca

Fecha de defensa: 09 de septiembre de 2021

Tribunal:
  1. Cecilia Alexandra Paredes Verduga Presidente/a
  2. Purificación Galindo-Villardón Secretaria
  3. Ramón Leonardo Espinel Martínez Vocal
Departamento:
  1. ESTADÍSTICA

Tipo: Tesis

Teseo: 683154 DIALNET lock_openTESEO editor

Resumen

Con el avance de la investigación, la estructura de los datos ha ido evolucionando, debido al interés que tienen los investigadores de realizar estudios que consideren otras condiciones que inciden en los valores que puedan tomar las variables. Fue así, como se empezó a estructurar el conjunto de datos, considerando tres vías o dimensiones “cubos de datos”, es decir, se estudia el comportamiento de los individuos (dimensión 1) en base a ciertas características medidas a través de las variables (dimensión 2), observadas en diferentes situaciones y/o su evolución en el tiempo (dimensión 3). Para dar respuesta a estas necesidades, se han desarrollado métodos estadísticos multivariantes basados en un ACP que permiten estudiar la parte estable de las matrices de tres vías, tales como los métodos de la familia SATIS. Entre los principales campos de estudio que más han incursionado en el análisis de los datos con tres o más vías, se encuentran la Ecología y el Medioambiente. Debido a esta trascendencia y necesidad en el análisis de datos complejos, se consideran a los métodos multivía como la base metodológica de esta tesis doctoral, que esta orientada en realizar contribuciones a dichos métodos, con la finalidad de aportar nuevas herramientas al análisis de datos en general, y al estudio del área ecológica en particular. En la presente investigación, se estudian los cambios en la abundancia de las especies asociados a las variaciones ambientales, considerando el dominio de la localización espacial, optando por aplicar métodos estadísticos multivariantes de tres vías que permitan incorporar en un solo análisis el efecto de los factores espacios-temporales sobre la relación especie-ambiente. En esta tesis se desarrollaron dos métodos multivariantes de tres vías (el HJ-STATICO y el MixSTATICO), que tienen como base metodológica el método STATICO, estas dos propuestas permiten: i) cuantificar la cantidad de información expresada por las variables al momento de explicar la relación entre dos matrices de tres vías como, por ejemplo: el medio ambiente y las especies (HJ-STATICO) y ii) realizar análisis en los que se estudien de forma conjunta datos cuantitativos y cualitativos (mixtos) (MixSTATICO).