Análise Multivariada

Análise Multivariada

1. Importante processo para se atingir um grupo de informações claras e objetivas, voltadas a tomada de decisões nos mais variados campos do conhecimento

2. É auxiliada por softwares para elaboração de mapas perceptuais, criação de modelos de previsão ou a determinação de como um conjunto de variáveis se comporta, quando da alteração de uma ou mais variáveis presentes em outro conjunto

3. Crítica

   • Carência de ferramentas que auxiliem os estudantes e os profissionais a tomarem suas decisões com maior embasamento
   • Há muitos livros de análise multivariada, porém a grande maioria não oferece as aplicações práticas pertinentes a cada técnica e nem demonstram a usabilidade de um ou mais softwares

4. Objetivo

   • Elucidar a alunos de graduação, pós-graduação, MBAs, profissionais e executivos de empresas que estejam envolvidos com análise de dados e tomadas de decisões as técnicas da análise multivariada, os conceitos relativos a cada aplicação e a utilização de softwares de modelagem

5. Qualquer pesquisa deve ser sustentada por meio de embasamento teórico e metodológico

   • Para o processo de geração de conhecimento é preciso que no plano de pesquisa já estejam definidas as variáveis, o dimensionamento da amostra, o processo de formação do banco de dados e a forma de tratamento e análise dos dados

6. Extensão natural das análises univariadas e bivariadas

7. Objetivos da Análise Multivariada

   • Redução dos dados
   • Agrupamento
   • Investigação de dependência entre variáveis
   • Previsão
   • Construção e verificação de hipóteses

8. Variáveis

   • Métricas
   • Não-métricas

9. Análise Descritiva

   • Determinação de medidas de frequência, de posição ou de dispersão de cada variável

10. Análise Inferencial

    • Aplicação dos testes estatísticos

11. Técnicas de Interdependência

    • Análise de Conglomerados (Análise de Clusters)
      • Agrupar indivíduos, pessoas, empresas ou objetos em grupos homogêneos em função de similaridade dos valores de suas variáveis
    • Análise Fatorial
      • Estudo de eventuais interrelações entre um grande número de variáveis, a fim de condensar a informação contida em cada grupo de variáveis originais em um conjunto menor de variáveis, sem que haja uma perda considerável de informação
    • Análise de Correspondência (ANACOR)
      • Estudar a associação das categorias presentes em duas variáveis não métricas e, ao mesmo tempo, criar mapas perceptuais que facilitem a visualização dessa associação, permitindo verificar se ela ocorre ou não de forma aleatória
    • Análise Homogeneidade (HOMALS)
      • Refere-se aos procedimentos conhecidos por Optimal Scaling, que permitem a associação de variáveis qualitativas em função de seus níveis e do grau de complexidade
    • Escalonamento Multidimensional (EMD)
      • Permite mapear as distâncias entre pontos em determinada representação gráfica espacial, ajudando o pesquisador na identificação de dimensões-chave inerentes a avaliações feitas por respondentes quanto a determinação objetos

12. Técnicas de Dependência

    • Análise de Regressão
      • Aplicada quando o problema de pesquisa apresenta uma única variável dependente métrica relacionada a uma ou mais variáveis explicativas métricas ou não métricas que se encontram na forma de variáveis binárias
    • Análise Discriminante
      • Identificação das variáveis que melhor diferenciam dois ou mais grupos de observações mutuamente exclusivos, à utilização dessas variáveis para a criação de funções discriminantes que representem as diferenças entre os grupos, e à utilização dessas funções discriminantes para classificar novas observações nos grupos
    • Regressão Logística
      • Usada para a criação de modelos em que diversas variáveis métricas ou dicotômicas são utilizadas para a previsão de uma variável dependente binária
    • Regressão Logística Multidimensional
      • Permite que a variável dependente contenha mais do que duas categorias
    • Análise Multivariada de Variância (MANOVA)
      • Permite testar diferenças de médias para diversas variáveis dependentes simultaneamente
    • Análise Multivariada de Variância com Medidas Repetidas
      • Utilizada nos casos em que o pesquisador elabora determinado experimento e o repete com o mesmo indivíduo
    • Correlação Canônica
      • Quantificar a força da relação existente entre dois vetores de variáveis, representandos pelas dependentes métricas e pelas explicativas também métricas, e desenvolver uma combinação linear de cada conjunto de variáveis com o intuito de maximizar a correlação entre eles
    • Modelos de Dados em Painel
      • Utilizados em estudos aplicados, especialmente em análises de implantação de novas políticas
    • Análise de Sobrevivência
      • Examina a duração de tempo de determinado evento, tendo como principal objetivo a elaboração de previsões dessa duração em uma situação específica
    • Modelos Hierárquicos Lineares
      • Utilizado na explicação das relações que provocam impacto em uma variável de desempenho