INTRODUÇÃO À ANÁLISE
MULTIVARIADA DE DADOS:
ENFOQUE INFORMÁTICO COM O
SPSSWIN
Jorge Castellá Sarriera
UNIVERSIDADE FEDERAL...
PARTE I
APRESENTAÇÃO DO PROGRAMA
UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO
SUL
INSTITUTO DE PSICOLOGIA
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇ...
Objetivos:
- Capacitar os alunos para que saibam
manejar o pacote estatístico SPPSS, nas
seleção e aplicação de algumas té...
Conteúdo:
1. Conceitos Básicos
Conceito de Análise Multivariada.
Classificação dos métodos multivariáveis.
Pré-requisitos ...
2. Análise de agrupação e redução de dados
Análise Fatorial: fases da análise, métodos de
extração de fatores, análise de ...
3. Análise exploratório e confirmatório:
Análise de Regressão Multipla: Construção do modelo,
matriz de correlações, o mét...
Metodologia:
Breve introdução teórica para cada tipo de análise,
seguida de prática em laboratório e
posteriormente será t...
Referências:
Bisquerra-Alzina, R,; Sarriera, J. C. e Martinez, F. (2004)
Introdução à Estatística. Enfoque informático com...
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López-Valcarcel, Beatriz González (1991). Análisis
Multivariante – Aplicación al ámbito sanitario. Barcelona:...
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PARTE II
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INTRODUÇÃO A ANÁLISE MULTIVARIADAINTRODUÇÃO A ANÁLISE MULTIVARIADA
A análise estatística multivariada oferece um
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INTRODUÇÃO A ANÁLISE MULTIVARIADAINTRODUÇÃO A ANÁLISE MULTIVARIADA
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predominarão no fut...
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- Variável ...
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- Medida mu...
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Técnicas Univariadas
Técnicas estatísticas apropriadas para a análise
de dados quan...
CLASSIFICAÇÃO DE TÉCNICAS ESTATÍSTICAS
 Técnicas Bivariadas e Multivariadas
Técnicas estatísticas apropriadas para a anál...
CLASSIFICAÇÃO DE TÉCNICAS ESTATÍSTICAS
Técnicas Bivariadas
Dados Métricos Dados Não-métricos
Uma Amostra Duas ou Mais
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ANÁLISES MULTIVARIADAS PARA O EXAME
DE RELAÇÕES DE
DEPENDÊNCIA
Número de
variáveis
previstas
Tipo de escala de
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ANÁLISES MULTIVARIADAS PARA O EXAME
DE RELAÇÕES DE INTERDEPENDÊNCIA
A estrutura das
relações ocorre
entre
Análise
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TÉCNICAS DE ANÁLISE MULTIVARIADAS
MÉTODOS DE DEPENDÊNCIA
Tipos de
Análises
Regressão
Logística
Regressão
Linear Múltipla
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TÉCNICAS DE ANÁLISES MULTIVARIADAS
MÉTODOS DE DEPENDÊNCIA
Correlação
Canônica
MANOVA/
MANCOVA
Nº de Variáveis
Dependentes
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MÉTODOS DE INTERDEPENDÊNCIA
(DESCRITIVOS)
Análise
Fatorial
Análise Cluster Análise de
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TÉCNICAS DE ANÁLISE MULTIVARIADAS
Análise de Correlação
Técnica estatística que resume a intensidade de associação
entre d...
TÉCNICAS DE ANÁLISE MULTIVARIADAS
Análise Fatorial
Um nome genérico que denota uma classe de processos
utilizados essencia...
TÉCNICAS DE ANÁLISE MULTIVARIADAS
Análise de Variância (ANOVA)
Técnica estatística para estudar as diferenças entre médias...
TÉCNICAS DE ANÁLISE MULTIVARIADAS
Análise Discriminante
Técnica de análise de dados de pesquisa quando a variável
dependen...
TÉCNICAS DE ANÁLISE MULTIVARIADAS
ANOVA Regressão Análise
Discriminante
Nº de Variáveis
Dependentes
Uma Uma Uma
Nº de Vari...
TÉCNICAS DE ANÁLISE MULTIVARIADAS
Análise de Conglomerados
Técnica usada para classificar objetos ou casos em grupos
relat...
FASES NA APLICAÇÃO DAS TÉCNICAS
MULTIVARIADAS
Fase 1. Definir o problema de
investigação
Análise dos objetivos e hipóteses...
QUESTÕES DE REVISÃO
1) Defina, com suas próprias palavras, análise
multivariada;
2) Justifique a relevância e a crescente
...
PRÓXIMA AULA:
PREPARAÇÃO PARA UMA ANÁLISE MULTIVARIADA
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gráficos;...
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Multivariate data analysis

  1. 1. INTRODUÇÃO À ANÁLISE MULTIVARIADA DE DADOS: ENFOQUE INFORMÁTICO COM O SPSSWIN Jorge Castellá Sarriera UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO SUL INSTITUTO DE PSICOLOGIA PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM PSICOLOGIA
  2. 2. PARTE I APRESENTAÇÃO DO PROGRAMA UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO SUL INSTITUTO DE PSICOLOGIA PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM PSICOLOGIA
  3. 3. Objetivos: - Capacitar os alunos para que saibam manejar o pacote estatístico SPPSS, nas seleção e aplicação de algumas técnicas de análise multivariada; - Conhecer e interpretar corretamente os dados estatísticos da aplicação de técnicas de análise multivariada. UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO SUL INSTITUTO DE PSICOLOGIA PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM PSICOLOGIA
  4. 4. Conteúdo: 1. Conceitos Básicos Conceito de Análise Multivariada. Classificação dos métodos multivariáveis. Pré-requisitos para o estudo dos métodos de AM. Conceito de matriz: dados, correlações, variancia- covariância; UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO SUL INSTITUTO DE PSICOLOGIA PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM PSICOLOGIA
  5. 5. 2. Análise de agrupação e redução de dados Análise Fatorial: fases da análise, métodos de extração de fatores, análise de componentes principais, eigenvalues e comunalidades, rotações fatoriais (ortogonal, varimax, obliqua), análise fatorial exploratório e confirmatório. Análise ‘Cluster” : Tabela de aglomeração, dendograma, cluster analyse de casos, métodos hierárquicos e não hierárquicos. UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO SUL INSTITUTO DE PSICOLOGIA PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM PSICOLOGIA
  6. 6. 3. Análise exploratório e confirmatório: Análise de Regressão Multipla: Construção do modelo, matriz de correlações, o método stepwise e seus estatísticos, Equação de predição. Análise de Regressão Logística: Prevalências, Odds Ratio, Análise discriminante: Correlações intragrupo, coeficientes estandarizadasm correlações entre função e variáveis, representações gráficas: histogramas, diagramas e mapas territoriais. Análise multivariável da variancia (MANOVA). Lamda de Wilks, relação entre anova e manova., medidas repetidas, análise exploratório e das configurações. UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO SUL INSTITUTO DE PSICOLOGIA PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM PSICOLOGIA
  7. 7. Metodologia: Breve introdução teórica para cada tipo de análise, seguida de prática em laboratório e posteriormente será trabalhado pelos alunos cada tipo de análise através da leitura de um artigo científica que o utilize, evidenciando o conhecimento aprendido.. UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO SUL INSTITUTO DE PSICOLOGIA PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM PSICOLOGIA
  8. 8. Referências: Bisquerra-Alzina, R,; Sarriera, J. C. e Martinez, F. (2004) Introdução à Estatística. Enfoque informático com o pacote estatístico SPSS. Porto Alegre: Artmed. Dancey, Christine & Reidy, John (2006). Estatística sem matemática para Psicologia: Usando SPSS para Windows. Porto Alegre: Artmed-Bookman (3 ed.). Hair, J.; Anderson, R.;Tatham, R. & Black, W. (2005). Análise Multivariada de Dados. Porto Alegre: Artmed-Bookman (5 UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO SUL INSTITUTO DE PSICOLOGIA PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM PSICOLOGIA
  9. 9. Referências: López-Valcarcel, Beatriz González (1991). Análisis Multivariante – Aplicación al ámbito sanitario. Barcelona: SG Editores. Pardo, A. & Ruiz, M.A. (2003) Guia para el análisis de dados em el SPSS. Masdrid: McGraw-Hill. Sarriera, Jorge Castellá (1996). Introdução à análise multivariada em psicologia. Curso UFES. UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO SUL INSTITUTO DE PSICOLOGIA PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM PSICOLOGIA
  10. 10. UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO SUL INSTITUTO DE PSICOLOGIA PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM PSICOLOGIA PARTE II INTRODUÇÃO A ANÁLISEINTRODUÇÃO A ANÁLISE MULTIVARIADAMULTIVARIADA
  11. 11. INTRODUÇÃO A ANÁLISE MULTIVARIADAINTRODUÇÃO A ANÁLISE MULTIVARIADA A análise estatística multivariada oferece um conjunto de métodos apropriados para poder responder às nossas indagações num contexto de complexidade. Análise multivariada: análise de múltiplas variáveis em um único relacionamento ou conjunto de relações (Hair e cols. 2005).
  12. 12. INTRODUÇÃO A ANÁLISE MULTIVARIADAINTRODUÇÃO A ANÁLISE MULTIVARIADA ¨Os métodos de análise multivariada predominarão no futuro e resultarão em drásticas mudanças na maneira como profissionais da pesquisa pensam em problema e planejam sua pesquisa. Esses métodos tornam possível levantar questõesa espe4cíficas e precisas de considerável complexidade em cenários naturais¨ (Hardyck e Petrinovich, 2000 )
  13. 13. INTRODUÇÃO A ANÁLISE MULTIVARIADAINTRODUÇÃO A ANÁLISE MULTIVARIADA Conceitos básicos de Análise Multivariasda: - Variável Estatística: combinação linear de variáveis com pesos estatísticamente determinados; - Escalas de medida: dados não-métricos (qualitativos) e métricos (quantitativos). - Erro de medida: o grau que os valores observados não são representativos dos valores ´verdadeiros´.
  14. 14. INTRODUÇÃO A ANÁLISE MULTIVARIADAINTRODUÇÃO A ANÁLISE MULTIVARIADA Conceitos básicos de Análise Multivariasda: - Medida multivariada: uso de escala múltipla, unir diversas variáveis em uma medida composta para representar melhor um conceito. - Significância estatística versus poder estatístico: ao planejar uma pesquisa deve-se estimar o tamanho do efeito e então selecionar o tamanho da amostra e alfa para atingir o nivel de poder desejado
  15. 15. CLASSIFICAÇÃO DE TÉCNICAS ESTATÍSTICAS Técnicas Univariadas Técnicas estatísticas apropriadas para a análise de dados quando há uma medida única de cada elemento da amostra, ou, no caso de haver várias medidas de cada elemento, cada variável é analisada isoladamente
  16. 16. CLASSIFICAÇÃO DE TÉCNICAS ESTATÍSTICAS  Técnicas Bivariadas e Multivariadas Técnicas estatísticas apropriadas para a análise de dados quando há duas ou mais medidas para cada elemento e as variáveis são analisadas simultaneamente. As técnicas multivariadas se referem a relações simultâneas entre dois ou mais fenômenos
  17. 17. CLASSIFICAÇÃO DE TÉCNICAS ESTATÍSTICAS Técnicas Bivariadas Dados Métricos Dados Não-métricos Uma Amostra Duas ou Mais Amostras Independentes Relacionadas RelacionadasIndependentes •Teste t (dois grupos) •Teste z •ANOVA (de um fator) •Teste t (emparelhados) •Qui-Quadrado •Mann-Whitney •Mediana •K-S •Dos sinais •Wilcoxon •McNemar •Qui-Quadrado Uma Amostra Duas ou Mais Amostras•Frequência •Qui-Quadrado •K-S •Repetição •Binomial •Teste z •Teste t
  18. 18. ANÁLISES MULTIVARIADAS PARA O EXAME DE RELAÇÕES DE DEPENDÊNCIA Número de variáveis previstas Tipo de escala de medida da VD Tipo de escala de medida da VD Modelagem de equações estruturais Tipo de escala de medida da VP Análise de correlação canônica com variáveis dicotômicas Regressão múltipla Análise conjunta Análise discriminante múltipla Modelos lineares de probabilidade Análise de correlação canônica Análise multivariada de variância Múltiplas relações de VDs e VIs DiversasVDs em uma única relação Uma VD em uma única relação Métrico Não-métricoMétrico Métrico Não-métrico Não-métrico Hair, J. F., Anderson, R. E., Tatham, R. L. & Black, W. C. (2005). Porto Alegre: Bookman (p. 36).
  19. 19. ANÁLISES MULTIVARIADAS PARA O EXAME DE RELAÇÕES DE INTERDEPENDÊNCIA A estrutura das relações ocorre entre Análise fatorial Análise de correspondência Hair, J. F., Anderson, R. E., Tatham, R. L. & Black, W. C. (2005). Porto Alegre: Bookman (p.37). Análise de agrupamentos Forma de medição dos atributos Escalonamento multidimensional Variáveis Casos/Respondentes Objeto Métrico Não- métricoNão- métrico
  20. 20. TÉCNICAS DE ANÁLISE MULTIVARIADAS MÉTODOS DE DEPENDÊNCIA Tipos de Análises Regressão Logística Regressão Linear Múltipla Análise Discriminante Nº de Variáveis Dependentes Uma Uma Uma Nº de Variáveis Independentes Múltiplas Múltiplas Múltiplas Natureza da Variável Dependente Categórica/ Dicotômica Métrica Categórica Natureza da Variável Independente Categórica/ Métrica Métrica Métrica
  21. 21. TÉCNICAS DE ANÁLISES MULTIVARIADAS MÉTODOS DE DEPENDÊNCIA Correlação Canônica MANOVA/ MANCOVA Nº de Variáveis Dependentes Múltipla Múltipla Nº de Variáveis Independentes Múltipla Múltipla Natureza da Variável Dependente Métrica Métrica Natureza da Variável Independente Métrica Categórica
  22. 22. TÉCNICAS DE ANÁLISES MULTIVARIADAS MÉTODOS DE INTERDEPENDÊNCIA (DESCRITIVOS) Análise Fatorial Análise Cluster Análise de Correspondência Tipo de descrição Sincrônica Sincrônica Sincrônica Níveis das Variáveis Métricas Métricas Categóricas Séries Temporais Análise de Sobrevida Modelos Causais Tipo de descrição Diacrônica Diacrônica Sincrônica Níveis das Variáveis Métrica Métrica/ Categórica Métrica
  23. 23. TÉCNICAS DE ANÁLISE MULTIVARIADAS Análise de Correlação Técnica estatística que resume a intensidade de associação entre duas variáveis métricas. O coeficiente de correlação indica o grau em que a variação de uma variável X está relacionada com a variação de outra variável Y. Análise de Regressão Processo estatístico para analisar relações associativas entre uma variável dependente métrica e uma ou mais variáveis independentes. O objetivo da análise de regressão é a natureza e o grau de associação entre as variáveis; não implica nem supõe qualquer causalidade.
  24. 24. TÉCNICAS DE ANÁLISE MULTIVARIADAS Análise Fatorial Um nome genérico que denota uma classe de processos utilizados essencialmente para a redução e sumarização dos dados. Estudam-se as relações entre conjuntos de muitas variáveis inter-relacionadas representando-as em termos de alguns fatores fundamentais. Um fator é uma dimensão subjacente que explica as correlações entre um conjunto de variáveis. Inclui a AF a análise de componentes principais e a análise de fatores comuns. O primeiro obtêm fatores baseado na variância total, sendo toda a variância comum ou compartilhada. Nos fatores comuns a base é uma matriz de correlação reduzida, trabalhando apenas com a variância comum, excluindo as específicas e de erro.
  25. 25. TÉCNICAS DE ANÁLISE MULTIVARIADAS Análise de Variância (ANOVA) Técnica estatística para estudar as diferenças entre médias de duas ou mais populações. Costumam ter uma variável dependente métrica e uma ou mais variáveis independentes categóricas (fatores). Em ANOVA, uma combinação particular de níveis de fator ou categorias é chamada de tratamento. Análise de Covariância (ANCOVA) Processo avançado de análise de variância, em que os efeitos de uma ou mais variáveis estranhas escalonadas metricamente são removidas da variável dependente antes de se fazer a ANOVA. A variável independente métrica utilizada é chamada de covariável. Análise de Variância Multivariada (MANOVA)
  26. 26. TÉCNICAS DE ANÁLISE MULTIVARIADAS Análise Discriminante Técnica de análise de dados de pesquisa quando a variável dependente é categórica e as variáveis prognosticadoras ou independentes têm natureza intervalar. A combinação linear de variáveis independentes que melhor discrimine entre as categorias da variável dependente é chamada de função discriminante. Correlação Canônica Processo estatístico que mede o alcance da associação entre os escores discriminantes e as categorias da variável dependente. É uma medida de associação entre a função discriminante e o conjunto de variáveis mudas (dummies) que definem a integração do grupo.
  27. 27. TÉCNICAS DE ANÁLISE MULTIVARIADAS ANOVA Regressão Análise Discriminante Nº de Variáveis Dependentes Uma Uma Uma Nº de Variáveis Independentes Múltipla Múltipla Múltipla Natureza da Variável Dependente Métrica Métrica Categórica Natureza da Variável Independente Categórica Métrica Métrica Semelhanças e Diferenças: ANOVA, Regressão e Análise Discriminante
  28. 28. TÉCNICAS DE ANÁLISE MULTIVARIADAS Análise de Conglomerados Técnica usada para classificar objetos ou casos em grupos relativamente homogêneos chamados Conglomerados. Os objetos em cada conglomerado tendem a ser semelhantes entre si, mas diferentes de objetos em outros conglomerados. Distância Euclidiana Como o objetivo do conglomerado é agrupar objetos semelhantes, torna-se necessário alguma medida para avaliar quão semelhantes, ou quão diferentes são os objetos. A medida de semelhança mais comumente utilizada é a distância euclidiana.
  29. 29. FASES NA APLICAÇÃO DAS TÉCNICAS MULTIVARIADAS Fase 1. Definir o problema de investigação Análise dos objetivos e hipóteses Desenvolvimento do modelo Seleção de variáveis e sua medida Escolha da(s) técnica(s) Fase 2. Desenvolvimento do plano de análises e delineamento Implementação do modelo na técnica selecionada Tipo de métrica das variáveis Tamanho amostral Instrumentos de coleta de dados Fase 3. Supostos da técnica selecionada Supostos conceituais Supostos estatísticos Fase 4. Estimação do modelo e avaliação do ajuste Escolha entre procedimentos de estimação Avaliação do ajuste e utilidade do modelo Presença de casos isolados Fase 5. Interpretação das variáveis (combinações lineares) ou outros resultados Analisar a natureza das combinações lineares ou novas variáveis resultantes Re-especificação do modelo
  30. 30. QUESTÕES DE REVISÃO 1) Defina, com suas próprias palavras, análise multivariada; 2) Justifique a relevância e a crescente utilização dessas medidas; 3) Liste e descreva as técnicas de análise multivariada citadas na aula de hoje. Cite exemplos de sua utilidade 4) Por quê o conhecimento de escalas de medida é relevante para entender a AM?
  31. 31. PRÓXIMA AULA: PREPARAÇÃO PARA UMA ANÁLISE MULTIVARIADA EXAMINE SEUS DADOS: - Analisar suas variáveis com métodos gráficos; - Verificar e avaliar impacto de dados perdidos; - Determinar melhor método de transformação de dados; - Incorporar variáveis não-métricas como métricas.

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