Técnicas estadísticas de análisis multivariante aplicadas a la interpretación de variables del cambio climático

Los metodos multivariados son una herramienta de mucha aplicacion en series de datos con gran cantidad de variables, las cuales muchas veces no tienen una correlacion directa, pero de los cuales se necesita hacer interpretaciones y estimaciones.  Un ejemplo son todos los datos que pueden estar relacionados con el cambio climatico. Los paises hacen mediciones de muchos factores que pueden ser causa o son consecuencia del mismo. Esto aporta bases de datos muy grandes, que son de dificil interpretacion.  Los metodos de analisis como el de componentes principales o el factorial, ayudan a la interpretacion y agrupamiento de gran numero de parametros en series mas sencillas. Para este estudio se utilizaron datos del Banco Mundial, en especifico para los paises de America Latina. Se eligieron datos sobre tierras agricolas, area selvatica, areas terrestres protegidas, crecimiento de la poblacion, poblacion total, crecimiento de la poblacion urbana y poblacion urbana. Todas estas parecen tener cierta correlacion, pero la misma no es tan evidente y en especial cuando se trata de mediciones en diferentes unidades.  Sin embargo con el metodo de componentes principales se lograron encontrar grupos que se pueden relacionar con la necesidad de alimento,  con la necesidad de tierra para vivienda y con la perdida de ecosistemas. En el caso del analisis factorial, los grupos en los factores encontrados muestran conceptos como el uso de la tierra, las poblaciones totales y los crecimientos poblacionales. En ambos analisis se evidencia la utilidad de estos metodos para interpretacion de grandes grupos de datos.