Análise Multivariada

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Katarina Lacerda
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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
    1. 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
      1. Crítica
        1. Carência de ferramentas que auxiliem os estudantes e os profissionais a tomarem suas decisões com maior embasamento
          1. 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
          2. Objetivo
            1. 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
            2. Qualquer pesquisa deve ser sustentada por meio de embasamento teórico e metodológico
              1. 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
              2. Extensão natural das análises univariadas e bivariadas
                1. Objetivos da Análise Multivariada
                  1. Redução dos dados
                    1. Agrupamento
                      1. Investigação de dependência entre variáveis
                        1. Previsão
                          1. Construção e verificação de hipóteses
                          2. Variáveis
                            1. Métricas
                              1. Não-métricas
                              2. Análise Descritiva
                                1. Determinação de medidas de frequência, de posição ou de dispersão de cada variável
                                2. Análise Inferencial
                                  1. Aplicação dos testes estatísticos
                                  2. Técnicas de Interdependência
                                    1. Análise de Conglomerados (Análise de Clusters)
                                      1. Agrupar indivíduos, pessoas, empresas ou objetos em grupos homogêneos em função de similaridade dos valores de suas variáveis
                                      2. Análise Fatorial
                                        1. 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
                                        2. Análise de Correspondência (ANACOR)
                                          1. 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
                                          2. Análise Homogeneidade (HOMALS)
                                            1. 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
                                            2. Escalonamento Multidimensional (EMD)
                                              1. 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
                                            3. Técnicas de Dependência
                                              1. Análise de Regressão
                                                1. 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
                                                2. Análise Discriminante
                                                  1. 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
                                                  2. Regressão Logística
                                                    1. Usada para a criação de modelos em que diversas variáveis métricas ou dicotômicas são utilizadas para a previsão de uma variável dependente binária
                                                    2. Regressão Logística Multidimensional
                                                      1. Permite que a variável dependente contenha mais do que duas categorias
                                                      2. Análise Multivariada de Variância (MANOVA)
                                                        1. Permite testar diferenças de médias para diversas variáveis dependentes simultaneamente
                                                        2. Análise Multivariada de Variância com Medidas Repetidas
                                                          1. Utilizada nos casos em que o pesquisador elabora determinado experimento e o repete com o mesmo indivíduo
                                                          2. Correlação Canônica
                                                            1. 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
                                                            2. Modelos de Dados em Painel
                                                              1. Utilizados em estudos aplicados, especialmente em análises de implantação de novas políticas
                                                              2. Análise de Sobrevivência
                                                                1. Examina a duração de tempo de determinado evento, tendo como principal objetivo a elaboração de previsões dessa duração em uma situação específica
                                                                2. Modelos Hierárquicos Lineares
                                                                  1. Utilizado na explicação das relações que provocam impacto em uma variável de desempenho
                                                                Show full summary Hide full summary

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