Análisis de Redundancia
El Análisis de Redundancia (RDA, por sus siglas en inglés) es una técnica multivariante desarrollada por van den Wollenberg (1977) que combina la regresión múltiple y el análisis de componentes principales. El RDA encuentra combinaciones lineales de variables predictoras que explican mejor la variación en las variables de respuesta, lo que lo hace ideal para comprender cómo los conjuntos de predictores explican colectivamente los resultados multivariantes.
Leer el método completo
Inicia sesión con una cuenta gratuita para leer esta sección.
Mapa de métodos
El vecindario de métodos relacionados: selecciona un nodo para explorarlo.
Fuentes
- van den Wollenberg, A. L. (1977). Redundancy analysis: An alternative for canonical correlation analysis. Psychometrika, 42(2), 207-219. DOI: 10.1007/BF02294050 ↗
- Legendre, P., & Legendre, L. (1998). Numerical Ecology (2nd ed.). Elsevier. ISBN: 9780444892546
- Knudsen, S., Andersen, T., & Hansen, J. (2007). Redundancy analysis of multivariate data using PLS. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 87(2), 264-272. link ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Redundancy Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/es/psychometrics/redundancy-analysis
¿Qué método?
Coloca este método junto a sus parientes más cercanos y léelos lado a lado: la biblioteca pone los libros sobre la mesa; la elección es tuya.
- Modelado de Ecuaciones Estructurales ExploratorioPsicometría↔ comparar
- Análisis de Múltiples FactoresPsicometría↔ comparar
- Modelado de Ecuaciones Estructurales por Mínimos Cuadrados ParcialesPsicometría↔ comparar
- WordfishPsicometría↔ comparar
- WordscoresPsicometría↔ comparar
Citado por
¿Has visto un problema en esta página? Infórmanos o sugiere una corrección →