Análise Multivariada

Análise Multivariada

1. Aumento da tecnologia

   • Carência de ferramentas analíticas
     • Tomada de decisões com maior embasamento
       • Pesquisadores
         • Trauma dos pesquisadores em relação à calculos
         • Não sabem da existência ou não tem acesso de softwares
         • Dificuldade na apresentação dos resultados

2. Avaliação de diversos comportamentos e tendências

   • Utilização em diversas áreas do conhecimento
     • Diferentes efeitos são interpretados de forma conjunta
       • técnicas de dependência
         • Análise de regressão
           • Explicar e prever o comportamento de uma variável dependente diante de mudanças nas variáveis explicativas
         • Análise discriminante
           • Identificação de variáveis que geram diferenciação
         • Regressão logística
           • probabilidade de ocorrência de um evento e identificação de características
         • Análise multivariada de variância
           • exploração simultânea das relações entre diversas variáveis explicativas e duas ou mais dependentes
         • Correlação canônica
           • Quantificar a força de correlação existente entre dois vetores de variáveis
         • Dados em painel
           • Fornece dados do mesmo conjunto em diferentes momentos
         • Análise de sobrevivência
           • examina a duração de tempo de determinado evento
         • Modelos hierárquicos lineares
           • Prever e explicar o comportamento de uma variável de desempenho

3. Análise dos dados

   • Informações
     • Clareza
     • Objetividade
     • Melhora na tomada de decisões

4. Usuários

   • Estudantes
   • Pesquisadores
   • Gestores

5. Pressupostos

   • Plano de pesquisa bem estruturado
   • Questões bem definidas
   • Todas as variáveis devem ser aleatórias e interelacionadas

6. pré requisitos para Aplicação

   • Conhecimento de principios básicos acerca do método
   • existência de mais de duas variáveis
   • existência de interesse na relação, combinação ou similaridade entre as variáveis

7. Objetivos

   • Redução dos dados ou simplificação estrutural
   • Seleção ou agrupamento
     • variáveis métricas
     • Variáveis não métricas
   • Investigação de dependência entre as variáveis
     • Análise inferencial
       • medidas descritivas
     • Análise estatística
       • testes estatísticos
   • Previsão
   • Construção e verificação de hipóteses

8. técnicas de interdependência

   • variáveis métricas
     • Análises de conglomerados
       • Agrupar variáveis em grupos homogênios
     • Análise fatorial
       • Identificar fatores não obseváveis ou constructos latentes que possam explicar a intercorrelação entre as variáveis
     • Escalonamento multidimensional métrico
       • técnica multivariada de interpendência que permite mapear a distância entre os pontos em determinada representação gráfica espacial
   • variáveis não métricas
     • Análise de correspondência
       • A presentação das variáveis altamente relacionadas apresentando a relação entre as categorias em um mapa perceptual
     • Análise de homogeneidade
       • Associação de variáveis qualitativas e permitem revelar de forma visual e bidimensional, as eventuais associações entre elas.
     • Escalonamento multidimensonal não métrico