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Evolution of multivariate analysis methods in the field of management sciences

La evolución de los métodos de análisis multivariante en el campo de las ciencias de la administración

dc.creatorAlarcón Sánchez, Karla María
dc.creatorSoriano Sandoval, José Luis
dc.date2024-07-01
dc.date.accessioned2025-03-31T17:38:17Z
dc.date.available2025-03-31T17:38:17Z
dc.identifierhttps://revistas.udec.cl/index.php/ran/article/view/12041
dc.identifier10.29393/RAN10-15EMML20015
dc.identifier.urihttps://revistaschilenas.uchile.cl/handle/2250/251027
dc.descriptionPurpose: The evolution of multivariate analysis methods in the field of management sciences is presented, identifying both the current state and future trends that enable further development in business and administration studies. Methodology: A systematic literature review was conducted on the topic, and the key aspects of the predominant analysis methods are discussed. Results: the predominant methods are Regression Analysis, Structural Equation Modeling and Artificial Intelligence (AI). The results validate previous studies and highlight future trends. Implications: The study explores future trends within AI such as the use of random forests, neural networks and the elastic network. Originality: The evolution of multivariate analysis methods is presented, specifically for the field of management sciences and incorporates the trends of the last 25 years.en-US
dc.descriptionPropósito: Exponer la evolución de los métodos de análisis multivariante utilizados en el campo de las ciencias de la administración y que, además, permite identificar el estado actual y las tendencias futuras que posibiliten un mayor desarrollo en el estudio de los negocios y la administración.Metodología: Revisión sistemática de literatura referente al tema y se discuten los puntos centrales de los métodos predominantes.Resultados: Se identifican tres principales métodos: Análisis de Regresión, Modelado de Ecuaciones Estructurales e Inteligencia Artificial (IA).Implicaciones: El estudio explora las tendencias futuras dentro de la IA como el uso de los bosques aleatorios, las redes neuronales y la red elástica.Originalidad: Se presenta la evolución de los métodos de análisis multivariante específicamente para el campo de las ciencias de la administración e incorpora las tendencias de los últimos 25 años.es-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherEscuela de Administración y Negociosen-US
dc.relationhttps://revistas.udec.cl/index.php/ran/article/view/12041/12010
dc.rightsCopyright (c) 2024 Karla María Alarcón Sánchez, José Luis Soriano Sandovalen-US
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0en-US
dc.sourceRAN - Revista Academia & Negocios; Vol. 10 No. 2 (2024); 239-250en-US
dc.sourceRAN - Revista Academia & Negocios; Vol. 10 Núm. 2 (2024); 239-250es-ES
dc.source0719-6245
dc.source0719-7713
dc.subjectCiencias de la Administraciónes-ES
dc.subjectTécnicas Multivarianteses-ES
dc.subjectRegresión Lineales-ES
dc.subjectModelado de Ecuaciones Estructuraleses-ES
dc.subjectInteligencia Artificiales-ES
dc.subjectManagement Sciencesen-US
dc.subjectMultivariate Techniquesen-US
dc.subjectLinear Regressionen-US
dc.subjectStructural Equation Modelingen-US
dc.subjectArtificial Intelligenceen-US
dc.titleEvolution of multivariate analysis methods in the field of management sciencesen-US
dc.titleLa evolución de los métodos de análisis multivariante en el campo de las ciencias de la administraciónes-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion


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