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- Ana Cristina Álvarez Morales

- Leonardo Daniel Jalomo Alemán

- ⁠Alan Francisco Mendoza Zapata

- ⁠Sarah Ramos Saavedra

- ⁠Alejandra Johana Silva Meza

- ⁠Víctor Salomón Calzada Alonso

- ⁠Marco Uriel Delgado Guzmán

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¿Cómo realizar MANOVA?

Para llevar a cabo MANOVA, primero debe definir su pregunta de investigación e hipótesis. También es importante verificar que se cumplan los supuestos de MANOVA, como tener variables dependientes continuas, variables independientes categóricas, independencia de observaciones, normalidad multivariada y homogeneidad de matrices de varianza-covarianza. A continuación, se elige la prueba MANOVA adecuada en función del número y el tipo de variables independientes. Esto se puede hacer utilizando software estadístico como R, SPSS o SAS con el Manova en R, la función GLM procedimiento en SPSS, o el procedimiento GLM procedimiento en SAS. Por último, debe interpretar los resultados de MANOVA observando resultados como la lambda de Wilks, el estadístico F, los grados de libertad y el valor p. Además, se deben utilizar pruebas post-hoc como la prueba HSD de Tukey para determinar qué pares de niveles de las variables independientes tienen diferencias significativas en los vectores medios de las variables dependientes

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El Análisis multivariante de varianza (MANOVA) proporciona un análisis de regresión y un análisis de varianza para variables dependientes múltiples por una o más covariables o variables de factor. Las variables de factor dividen la población en grupos.

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Examina cómo una o más variables independientes (factores) afectan a varias variables dependientes al mismo tiempo. Este análisis permite:

1. Comparar medias de diferentes grupos basados en factores.

2. Investigar interacciones entre factores.

3. Incluir efectos de covariables (variables adicionales que pueden influir en las dependientes) y sus interacciones con los factores.

En resumen, MANOVA ayuda a entender el impacto conjunto de múltiples factores y covariables en varias variables dependientes.

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Las variables de factor dividen la población en grupos. Utilizando este procedimiento de modelo lineal general, es posible contrastar hipótesis nulas sobre los efectos de las variables de factor sobre las medias de varias agrupaciones de una distribución conjunta de variables dependientes. Asimismo puede investigar las interacciones entre los factores y también los efectos individuales de los factores. Además, se pueden incluir los efectos de las covariables y las interacciones de covariables con los factores. Para el análisis de regresión, las variables (predictoras) independientes se especifican como covariables.

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ANÁLISIS MULTIVARIADO DE VARIANZA: MANOVA| BioEstadística Sin Lágrimas

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Pablo Vailati | Data y Negocios Digitales

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Estudio con método MANOVA en la mercadotecnia

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Estudio con método MANOVA en la mercadotecnia

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ANOVA en SPSS (análisis de la varianza): Muestras INDEPENDIENTES | Lorena Ronda

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¿De que manera se puede utilizar MANOVA en marketing?

1.- Análisis de Perfil del Consumidor: El MANOVA puede utilizarse para analizar cómo diferentes variables demográficas, psicográficas y de comportamiento se relacionan entre sí en los perfiles de los consumidores.

2.- Pruebas de Producto Multivariadas: Cuando se están probando productos que tienen múltiples características o atributos (por ejemplo, sabor, empaque, precio) puede ayudar a determinar si hay diferencias significativas en la preferencia del consumidor entre las diferentes combinaciones de atributos.

3.- Análisis de Sensibilidad de Precio Multivariado: Puede utilizarse para analizar cómo diferentes niveles de precios afectan no solo las ventas, sino también otras métricas importantes como la percepción de valor y la intención de compra.

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En un estudio que compara los vectores de participación de mercado de tres marcas de teléfonos inteligentes (A, B y C) en diferentes grupos de edad (jóvenes, mediana edad y ancianos).

- Hipótesis nula

- Hipótesis alternativa

- Los resultados de MANOVA revelan diferencias significativas (p < 0,05), lo que provocó pruebas post hoc.

- El análisis post hoc muestra que la marca A tiene una cuota de mercado significativamente mayor entre los consumidores jóvenes en comparación con las marcas B y C.

En resumen, comprender las hipótesis en Market Share MANOVA permite a los analistas tomar decisiones informadas sobre la dinámica del mercado, el posicionamiento de productos y la planificación estratégica. Recuerde, el rigor estadístico combinado con el conocimiento del dominio conduce a conocimientos prácticos.