Método de matriz principal en estadística

**El método masivo en estadística** es un método utilizado en la investigación estadística que consiste en estudiar únicamente aquellas partes de la población donde se concentran la mayoría de unidades de análisis. Este método se utiliza a menudo cuando la muestra no puede representar completamente a toda la población y estudiar sólo partes explícitas de la muestra puede producir resultados significativos.

**Un método fundamental en sociología** se utiliza para cambiar la distribución de los resultados de las encuestas y aumentar el poder estadístico o la precisión de las mediciones. El principal tipo de análisis es el método de selección inversa; de otra manera, se selecciona un grupo (en el caso de datos cualitativos) de aquellas preguntas que recibieron la menor cantidad de votos en el cuestionario en su conjunto (en algunos casos, todas las preguntas son seleccionado). La investigación convencional se centra en las preguntas más controvertidas, normalmente aquellas a las que los encuestados dieron respuestas opuestas. Por ejemplo, si el 20% de los encuestados respondió "sí" a la pregunta "Me encanta el verano" y el 80% respondió "no", entonces el cuerpo principal del análisis se dirigirá a las preguntas que provocaron un porcentaje tan alto en contra y viceversa. , si a la misma pregunta más del 80% respondió “sí”.

El análisis de matriz principal es una forma de seleccionar observaciones bien informadas y también proporciona un mejor control sobre la medida de muestreo. Permite tener en cuenta cierto grado de división de opiniones en la muestra y excluir casos que no reflejen suficientemente la opinión general de los encuestados.

Cuando queremos conocer las características de una muestra, debemos considerar todas sus unidades de observación, es decir considere el conjunto completo. Sin embargo, no siempre es posible decir qué es generalmente mejor para la población (para toda la población).

Muestreo y selección. En general, el número de variables que mostramos en conjunto es muy limitado, pero a menudo es necesario generar muchos indicadores para considerar todas las situaciones/estados de observación posibles. Por ejemplo, una tienda puede evaluar productos/servicios según 20 parámetros diferentes