Este libro se centra en el estudio de los distintos métodos de análisis multivariante que tienen interés práctico en el ámbito de la Organización de Empresas y el Marketing. Está concebido como una guía práctica de Estadística Aplicada ya que el énfasis no está tanto en el aparato estadístico que justifica cada método, sino en la interpretación de resultados. Por ello, la explicación de cada técnica se hace desde la perspectiva del usuario, es decir, orientada a que no sólo se sepa qué hacer, sino cómo hacerlo. Todo ello hace que esta obra esté especialmente indicada tanto para los investigadores noveles, que estén realizando sus trabajos fin de grado (TFG) o fin de máster (TFM), como para aquellos más expertos que estén realizando sus estudios de doctorado dentro del área de Ciencias de la Empresa. También es una excelente guía para los profesionales de la empresa y del marketing, ya que, a través de las distintas técnicas estadísticas multivariantes y de una forma aplicada y práctica, muestra el camino para la obtención de una información fundamental para la gestión y la toma de decisiones. Dr. Pedro Juan Martin Castejón. Es profesor del departamento de Comercialización e Investigación de Mercados de la Facultad de Economía y Empresa de la Universidad de Murcia. Asimismo, posee más de 20 años de experiencia profesional como directivo en varias empresas. Dra. Matilde Lafuente Lechuga. Es profesora del departamento de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa de la Facultad de Economía y Empresa de la Universidad de Murcia. Dra. Úrsula Faura Martínez. Es profesora del departamento de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa de la Facultad de Economía y Empresa de la Universidad de Murcia. Índice. Capítulo 1: Introducción a la estadística multivariante aplicada a la empresa y al marketing. 1.1. Introducción. 1.2. Conceptos básicos. 1.3. Distribución normal. 1.4. Población y muestra objeto de estudio. 1.5. Análisis multivariante: clasificación de las técnicas. 1.6. Pasos a seguir en un análisis multivariante. Capítulo 2: Análisis de la varianza. 2.1. Introducción. 2.2. T de Student. Ejercicio 2.1. 2.3. Anova de un factor. Ejercicio 2.2. 2.4. Anova multifactor. Ejercicio 2.3. 2.5. Manova. Ejercicio 2.4. Capítulo 3: Regresión lineal múltiple. 3.1. Introducción. 3.2. Regresión lineal simple. Ejercicio 3.1. 3.3. Regresión lineal múltiple. Ejercicio 3.2. Ejercicio 3.3. Capítulo 4: Análisis discriminante. 4.1. Introducción. 4.2. Análisis discriminante. Ejercicio 4.1. Ejercicio 4.2. Capítulo 5: Análisis factorial y análisis de componentes principales. 5.1. Introducción. 5.2. Análisis factorial. 5.3. Análisis de componentes principales. 5.4. Validación del análisis factorial / bondad de ajuste. Ejercicio 5.1. Ejercicio 5.2. Ejercicio 5.3. Capítulo 6: Análisis de conglomerados (cluster analysis) 6.1. Introducción. 6.2. Análisis de conglomerados. Ejercicio 6.1. Ejercicio 6.2. Capítulo 7. Análisis de correspondencias. 7.1. Introducción. 7.2. Análisis de correspondencia simple. Ejercicio 7.1. Ejercicio 7.2. Ejercicio 7.3. Ejercicios propuestos.