Importante processo para se atingir um grupo de
informações claras e objetivas, voltadas a tomada de
decisões nos mais variados campos do conhecimento
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
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
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
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
Extensão natural das análises univariadas e bivariadas
Objetivos da Análise Multivariada
Redução dos dados
Agrupamento
Investigação de dependência entre variáveis
Previsão
Construção e verificação de hipóteses
Variáveis
Métricas
Não-métricas
Análise Descritiva
Determinação de medidas de frequência,
de posição ou de dispersão de cada variável
Análise Inferencial
Aplicação dos testes
estatísticos
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
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