Se han obtenido muchos datos relativos a la difusión del software libre desde las universidades y se han realizado varios análisis estadísticos para encontrar información clave para mejorar.
Se pueden ver el análisis biplot de los años anteriores: 2012, 2013, 2014.
Buscamos una representación conjunta de los individuos (universidades) y las variables (indicadores de SL) con máxima calidad de representación; con ello tendremos una idea global de la distribución de nuestra matriz de datos.
Tratamos de encontrar asociaciones entre universidades e indicadores, agrupaciones de universidades y relaciones entre indicadores.
Para llevar a cabo nuestros objetivos, empleamos el análisis biplot desarrollado por Gabriel (1972). Consiste en el cálculo de ejes de representación a través de la descomposición factorial y el cálculo de valores y vectores propios en la matriz de datos, empleando la información de filas (individuos) y columnas (variables) Gabriel creó GH y JK biplot en los que se representan variables(en GH) e individuos(en JK) perfectamente. Galindo(1986) presento HJ biplot que consigue representar variables e individuos en el mismo plano en calidad máxima conjunta. Emplearemos HJ bilpot para representar nuestros datos.
El programa multbiplot, aplicación de software libre desarrollada en el departamento de Estadística de la Universidad de Salamanca ofrece los siguientes resultados al usuario:
Para la interpretación de los planos factoriales el programa ofrece una salida de este modo:
En la que se interpreta: