(01) Número de variáveis dependentes

O coeficiente de correlação
bivariado mede como variáveis ou
postos
estão
relacionados.
Coeficientes: Pearson, Spearman’s
rho e Kendall’s tau-b.
Com a correlação bivariada
mede-se o relacionamento entre
duas variáveis com a correlação
canônica é medido como dois
conjuntos de variáveis estão
associados.
A correlação parcial é um
coeficiente
que
mede
o
relacionamento linear entre duas
variáveis enquanto são controlados
os efeitos de uma ou mais variáveis
adicionais.
É uma técnica para encontrar
subgrupos significativos de indivíduos ou
objetos. O objetivo é classificar uma
amostra de entidades (indivíduos ou
objetos) em um número pequeno de
grupos
mutuamente
exclusivos.
Diferentemente da análise discriminante,
os grupos não são pré-definidos.
Se
na regressão múltipla a única
variável dependente for categórica a técnica
apropriada é a análise discriminante. O
principal objetivo da análise discriminante é
entender diferenças entre grupos e prever a
probabilidade de que uma entidade
(indivíduo ou objeto) pertença a uma classe
em particular ou grupo baseado nas várias
variáveis independentes.
A análise de variância é utilizada
para testar se várias médias são iguais.
É uma extensão do teste “t” de duas
amostras.
A MANOVA está interessada em
diferenças entre médias (grupos). Só que a
ANOVA utiliza uma única variável
métrica dependente, enquanto que a
MANOVA testa diferenças entre grupos
(vetores de médias), utilizando várias
variáveis
métricas
dependentes
simultaneamente.
Quão efetivo é um novo
formicida e qual é a concentração
apropriada para o seu uso.
A análise conjunta é uma técnica de
avaliação de objetos (produtos,
serviços ou idéias), utilizada para
entender como os respondentes
desenvolvem
preferências
por
produtos ou serviços.
A Logit analisa o relacionamento entre
variáveis dependentes (ou respostas) e
variáveis independentes. A variável
dependente é sempre categórica. O
logaritmo das odds ratios da variável
dependente é expresso como uma
combinação linear dos parâmetros. Uma
distribuição Multinomial é assumida..
P(A)
Odds Ratio =
P(A)
P(A) β +β X1+β Xn
=e 0 1 n
P(A)
Dados de acidentes de automóveis
em Porto Alegre são utilizados para
determinar o relacionamento entre usar
o cinto de segurança ou não e se os
danos foram fatais ou não. A odds ratio
indica
evidência
significativa
de
relacionamento.
A regressão múltipla é o método de
análise apropriado quando o problema
envolve
uma
variável
(métrica)
dependente que se presume relacionada
com duas ou mais variáveis independentes
(métricas). O objetivo é prever mudanças
na variável dependente em resposta à
mudanças nas variáveis independentes.
Um dos objetivos da análise
correspondência
é
descrever
o
relacionamento entre duas variáveis
nominais em um espaço dimensional
mais
baixo,
enquanto
descreve
simultaneamente
o relacionamento
entre as categorias para cada variável.
A Análise de Fatores, incluindo
variações como a Análise de Componentes
e a Análise de Fatores Comuns objetiva
encontrar uma forma de condensar a
informação contida em um determinado
número de variáveis originais em um
conjunto menor com perda mínima de
informação.
Permite o estudo das propriedades
de escalas de medidas e de seus itens. O
procedimento determina medidas de
confiabilidade de escalas e também
fornece
informações
sobre
relacionamentos entre itens individuais
na escala.
O objetivo é transformar
julgamentos de semelhança ou
preferência (por exemplo, por lojas
ou
marcas)
em
distâncias
representadas
no
espaço
multidimensional.
(1) As variáveis podem ser classificadas
em independentes e dependentes de
acordo com algum critério?
(2) Se sim, quantas são tratadas como
dependentes em uma única análise?
(3) Qual a escala de medida utilizada
para avaliar as variáveis?
(01)
Número de
dependentes
(02) Tipo de variável
CLASSIFICAÇÃO DAS TÉCNICAS MULTIVARIADAS
Tipo de relação sendo examinada
Dependê ncia:
Interdependênc ia:
Quanta s variáveis
e stão sendo
expl icadas?
A estrutura do
relac iona mento é entre?
Rel ações múltiplas
de va riáv eis dependentes
e indepe ndentes?
Várias variáv eis em
uma únic a re lação
Uma variáv el de pendente
e m uma úni ca relaç ão
Va riáv eis
Casos /Responde ntes
Obj etos
Modelagem por
e qua ções estruturais
Qual é o tipo de
varável depe ndente?
Qua l é o tipo
de esc ala da
variá vel dependente?
Anál ise
de Fa tores
Anális e de
Conglomerados
Como os
atributos são
mens urados?
Mé trica
Não-métri ca
Qual é a escala de
medi da da variáv el
explicativa?
Análise c anônica
c orrel ação com
va riá veis dummy
Métri ca
Não-métrica
Análi se canôni ca
correlaçã o
Anál ise de variânc ia
multivariada
Métrica
Não-métrica
Regres são
Múltipla
Análise
Conjunta
Análise
Di scri minante
Modelos
Line are s de
Probabili dade
Mé trica
Não-mé trica
Redução
Multidime nsional
Análise
de corre spondência
Correlação canônica
Y 1 + Y 2 + Y 3 + ... + Yn = X1 + X2 + X 3 + ... + Xn
(Qualitativas, Quantitativas )
(Qualitativas, Quantitativas )
Análise multivariada de variância
Y 1 + Y 2 + Y 3 + ... + Yn = X1 + X2 + X 3 + ... + Xn
(Quantitativas )
(Qualitativas)
Análise de variância
Y = X 1 + X2 + X3 + ... + Xn
(Quantitativas )
(Qualitativas)
Análise discriminante múltipla
Y = X 1 + X2 + X3 + ... + Xn
(Qualitativa)
(Quantitativas )
Análise de regressão múltipla
Y = X 1 + X2 + X3 + ... + Xn
(Quantitativa)
(Quantitativas, Qualitativas)
Análise conjunta
Y = X 1 + X2 + X3 + ... + Xn
(Quantitativa, Qualitativa)
(Qualitativas)
variáveis