Análise Multivariada
Análise Multivariada: Conceito e Aplicações
A Análise Multivariada é um conjunto de técnicas estatísticas que analisam simultaneamente múltiplas variáveis em um conjunto de dados. É amplamente utilizada em concursos para resolver problemas complexos que envolvem interdependência entre variáveis, como em pesquisas socioeconômicas, controle de qualidade e estudos de mercado.
Principais Técnicas Multivariadas
1. Análise de Componentes Principais (ACP): Reduz a dimensionalidade dos dados, transformando variáveis correlacionadas em componentes não correlacionados.
2. Análise Fatorial: Identifica relações latentes entre variáveis observadas, agrupando-as em fatores subjacentes.
3. Análise de Agrupamentos (Clusterização): Classifica observações em grupos homogêneos com base em similaridades.
4. Análise Discriminante: Distingue entre grupos pré-definidos e prevê a classificação de novas observações.
5. Regressão Múltipla: Modela a relação entre uma variável dependente e várias independentes.
Pressupostos e Cuidados
• Normalidade multivariada (para algumas técnicas)
• Ausência de multicolinearidade
• Tamanho adequado da amostra
• Escalonamento das variáveis (em métodos como ACP)
Dicas para Concursos
• Foque em interpretar resultados (eixos em ACP, carga fatorial, etc.)
• Entenda a diferença entre técnicas exploratórias e confirmatórias
• Revise matrizes de covariância e correlação, base de muitos métodos
• Pratique questões sobre escolha da técnica adequada para cada cenário