Análise Factorial, de Clusters, e Discriminante sobre uma amostra que pretende estudar os Hábitos de Consumo de Caracóis

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Mestrado em Gesto da Qualidade e Marketing Agro Alimentar Mtodos de Investigao em MarketingProjetoAnlise Factorial, de Clusters, e Discriminante sobre uma amostra que pretende estudar os Hbitos de Consumo de Caracis

Docentes: Professora Doutora Marta Silvrio Professora Doutora Andreia Dionsio

Discentes: Andr Pires N 11177Helena Recto, N 11796Jssica da Silva Caiado, N: 11469

vora, 31 de Maio de 2014

ndice

ndice21.Introduo32.Enquadramento42.1.Definio dos objetivos do estudo e respetivas questes42.2.Pesquisa exploratria52.3.Definio da informao necessria para a realizao do estudo52.4.Metodologia de recolha de dados62.5.Construo do questionrio62.6.Definio do universo em estudo, mtodo de amostragem e dimenso da amostra72.7.Tratamento e anlise de dados83.Resultados93.1.Preparao de dados para anlise93.2.Anlise Descritiva da Amostra123.3.Anlise Fatorial133.4.Anlise de Clusters243.5.Anlise Discriminante383.6.Anlises Complementares inerentes aos objetivos do estudo444.Discusso dos Resultados465.Aplicao dos Resultados486.Consideraes Finais487.Referncias Bibliogrficas Bibliografia Consultada508.Apndice I Questionrio vr. online51

1. Introduo No mbito da disciplina Tcnicas Quantitativas de Marketing integrada no Mestrado de Gesto da Qualidade e Marketing Agro-Alimentar, criou-se um inqurito, disponvel em verso online no stio: https://docs.google.com/forms/d/1mIqZea-CMnDdKTgx4CcuDQirlL2xnJBkAtO2jMebp0o/viewform?usp=send_form. Este questionrio encontrou-se disponvel a qualquer pessoa que o quisesse responder, sem haver qualquer tipo de excluso. importante que tenhamos a ideia que os respondentes tm sobre o consumo de caracis. Os dados foram recolhidos entre os dias 17 de Abril a 12 de Maio de 2014.De uma forma genrica, o presente estudo pretende: conhecer preferncias dos consumidores de caracis, bem como a sazonalidade no seu consumo, perceber em que medida os consumidores tm conhecimento de outros produtos derivados do caracol e se comprariam caracis embalados ou em conserva. O tratamento dos dados obedeceu utilizao do programa SPSS com as sucessivas anlises factorial, de clusters, discriminante.

2. Enquadramento2.1. Definio dos objetivos do estudo e respetivas questes

Este trabalho/estudo um exerccio exploratrio, atravs do qual se pretende conhecer as preferncias dos atuais consumidores de caracis, saber se j conhecem outros produtos derivados do caracol e se comprariam caracis embalados.Assim sendo, o questionrio realizado contempla as seguintes questes (ver tambm Apndice I):1. Gnero2. Faixa etria3. Estado Civil4. apreciador/a desta iguaria?5. A partir de que ms consome caracis?6. Quais as motivaes para o consumo? 7. Onde consome habitualmente os caracis? 8. Qual a forma que mais utiliza para consumir os caracis? 9. Com quem consome caracis? 10. Aps a abertura da sua poca, com que frequncia consome este alimento? 11. Quando consome caracis o que bebe para acompanhar? 12. Quando consome caracis, normalmente acompanha com o qu?13. Que fatores considera importantes para o consumo de caracis?14. Considerando uma dose de 170g (um prato de sobremesa), quanto est disposto a pagar?15. Alguma vez encontrou no mercado conservas de caracis em frascos de vidro?16. Caso seja apresentado no mercado, conservas de caracis em frascos de vidro, qual a probabilidade de consumir este produto?17. Que outros produtos concebidos a partir desta matria-prima conhece?

2.2. Pesquisa exploratria

Em toda a comunidade econmica Europeia consome-se caracol com excepo de Inglaterra. A procura de caracis est em expanso no continente asitico, americano (incluindo os EUA), e nos pases da Amrica do Sul.Na Europa, Frana o principal mercado com uma procura de que ultrapassa as 50.000 toneladas anuais, que representa um consumo 1Kg/Hab/ano.Em Itlia, o consumo ronda as 12 T/anuais, em Espanha o consumo aproxima-se das 4.000T/anuais.

O preo dos caracis, a nvel global, nos ltimos 10 anos tem aumentado entre 8 a 10%.As possibilidades de comercializao que podem ser exploradas pelos criadores de caracis: - venda de caracis vivos para indstrias de conserva;- venda de carne congelada;- venda de pratos prontos (congelados ou no);- venda deconchas para artesanato;- venda deconchaspara produo de rao animal;- venda de iscos vivos para pesca.O mercado consumidor de caracis formado por restaurantes, hotis, lojas gourmets, supermercados, famlias, indstrias de conserva, exportadores, indstrias de raes para produo animal.Portugal apresenta condies ideais para a helicultura, no entanto, constata-se que a esta apreciada iguaria produzida essencialmente fora do nosso pas, sendo Marrocos um dos principais fornecedores.Apesar do conhecimento geral desta cultura, no existem estudo que documentem o comportamento e preferncias dos consumidores, em Portugal.Pelo referido importa explorar esta populao e procurar conhecer algumas das suas preferncias.2.3. Definio da informao necessria para a realizao do estudo

Para realizar este estudo, sentimos necessidade de perceber como se encontra o sector da helicultura em Portugal ao nvel do consumidor, no entanto, na pesquisa exploratria, constatamos que essa informao praticamente nula.Perante estas evidncias, optamos por construir um questionrio com base nas observaes, experiencia pessoal e conhecimento geral sobre o consumo de caracis. A informao de base para a realizao do estudo adveio do conhecimento obtido pelos meios mencionados.

2.4. Metodologia de recolha de dados

Mtodo escolhido para realizar este estudo foi o mtodo de comunicao dado ser bastante verstil, rpido e ter um custo mnimo, mas tem a desvantagem de no se conseguir confirmar a sinceridade das respostas.A recolha dos dados foi feita atravs de um questionrio online elaborado e tornado pblico atravs do motor de busca Google. Em relao ao prprio questionrio este estruturado e no disfarado.2.5. Construo do questionrio

a) Especificao da Informao NecessriaAs respostas devem levar o respondente a caracterizar-se como enquanto consumidor de caracis e enquanto consumidor de produtos transformados de caracol.b) Determinar o Tipo de Questionrio e o Mtodo de AdministraoQuestionrio estruturado e no disfarado, disponibilizado via Google, ferramenta que acumula e organiza os dados.Neste estudo, conseguimos recolher 79 questionrios com dados organizados em Excel e assim procedemos a anlise em SPSS.c) Definir o contedo das QuestesAs questes so elaboradas de modo a serem perceptveis para qualquer nvel de qualificao literria e simples em termos de resposta.d) Definir a Forma de Resposta para cada QuestoAs possibilidades de resposta so dadas de forma a estremar as possibilidades e as preferncias.As respostas seguem uma escala tcnica no comparativa de ordenao utilizando itens verbais e outras escalas bsicas do tipo nominal e ordinal.e) Definir a estrutura e a redaco das questesAs questes so multicotmicas e perguntas dicotmicas. A redaco muito simples que permite uma rpida compreenso e resposta.As questes so todas fechadas.f) Definir a sequncia das questesAs questes so elaboradas de forma a conhecer o respondente, conhecer os seus hbitos, as suas preferncias, as suas opinies.g) Definir a Forma e o Layout do QuestionrioA forma e o layout so os dados pela prpria ferramenta, sendo que o layout utilizado foi a compatibilidade com o excel, que neste caso feito directamente para uma folha de clculo.2.6. Definio do universo em estudo, mtodo de amostragem e dimenso da amostra

a) Definir a Populao AlvoA populao alvo , desejavelmente, constituda por consumidores e apreciadores do alimento em estudo caracis. Pelo facto de a amostra ter sido escolhida por convenincia, no conseguimos garantir a sinceridade das respostas.b) Identificar a Base de AmostragemA base de estudo est assente num exerccio exploratrio ao nvel do consumidor de caracis para posterior construo de uma base de marketing sobre este produto.c) Seleccionar a Tcnica de AmostragemA amostragem segue uma tcnica probabilstica e aleatria simples.d) Determinar a Dimenso da AmostraA dimenso da amostra superior a 50 e inferior a 100 indivduos.e) Trabalho de CampoAps verificao das respostas dadas verificamos que no existem respostas incorrectas ou inviveis. Tambm se verifica que as respostas foram maioritariamente cumpridas pelos respondentes (79 respondentes, 77 questionrios vlidos).Para responder as questes propostas e aos nossos objectivos em estudo, procuramos determinar qual o conhecimento dos hbitos de consumo de caracis na nossa amostra, e qual a adeso e interesse numa nova tipologia de consumo, optou-se por um mtodo de recolha de dados primrios de comunicao por questionrio, realizado eletronicamente, quer via facebook quer via email, verificando-se desta forma uma amostra por convenincia. Deste modo, tentou-se construir um questionrio no qual foram inseridas questes fechadas, de fcil interpretao e de forma a no despender de demasiado tempo de resposta aos inquiridos, e principalmente de modo a obter respostas o mais conscientemente possvel, pois questionrios longos acabam por cansar os inquiridos, que ou desistem a meio ou acabam por dar respostas sem refleco sobre a temtica em causa.Mais especificamente, o questionrio (Apndice I) foi construdo de forma a obter respostas sobre caractersticas sociodemogrficas, conhecimento e inteno de compra e ou consumo de caracis, inteno de compra e interesse em caracis embalados, atitudes e opinies em relao s caractersticas deste alimento. As escalas das atitudes foram definidas at cinco opes de escolha, sendo utilizada nomeadamente a escala de likert.2.7. Tratamento e anlise de dados

Os dados foram recolhidos atravs do motor Google, exportados para Excel transpostos para o programa SPSS. Foram realizados seguintes outputs no programa SPSS: Anlise Descritiva dos Dados, Anlise Fatorial, Anlise de Clusters, Anlise Discriminante e Anlises Complementares, no programa Excel foi realizado o clculo do R2.Os resultados obtidos na apresentam-se seguidamente.

3. Resultados3.1. Preparao de dados para anlise

A preparao dos dados teve incio com o estudo das estatsticas descritivas, no sentido de averiguar a presena valores omissos (missing values). Foram identificados, em algumas variveis, valores omissos. Com o objectivo de ultrapassar esta questo foram calculadas as medianas para todas as variveis e o valor omisso foi substitudo pela mesma. Apresenta-se, seguidamente, a tabela relativa anlise descritiva realizada:

Pgina 48 de 54

Statistics1.2.3.4.5.6.1.6.2.6.3.6.4.6.5.7.1.7.2.7.3.7.4.8.1.8.2.8.38.4.8.5.9.1.9.2.9.3.9.4.

ValidMissing7777777777777777777777777777767777767777777776

00000000000000100100001

Mean1,37663,19481,90911,00002,10392,64943,40263,96104,38963,94812,71433,61042,77922,76321,02604,20781,81583,61043,71433,67534,02602,88161,6104

Median1,00003,00002,00001,00002,00003,00003,00004,00005,00004,00003,00004,00003,00003,00001,00004,00001,00004,00004,00004,00004,00003,00001,0000

Minimum1,001,001,001,001,001,001,002,002,001,001,001,001,001,001,001,001,001,001,001,003,001,001,00

Maximum2,005,004,001,004,005,005,005,005,005,005,005,005,005,002,005,005,005,005,005,005,005,004,00

10.11.1.11.2.11.3.11.4.11.5.12.1.12.2.12.3.12.4.12.5.12.6.12.7.13.1.13.2.13.3.13.4.13.5.13.6.13.7.13.8.

ValidMissing777777777777777777777777777773777374737374

000000000000004043443

Mean3,25973,72731,28571,70132,67531,54552,85714,16881,10391,14291,35061,36361,88313,73974,63643,38362,87842,90413,41102,87843,3919

Median3,00004,00001,00001,00003,00001,00003,00004,00001,00001,00001,00001,00001,00004,00005,00003,00003,00003,00003,00003,00003,0000

Minimum1,001,001,001,001,001,001,001,001,001,001,001,001,001,003,001,001,001,001,001,001,00

Maximum5,005,004,004,005,005,005,005,002,003,005,004,005,005,005,005,005,005,005,005,005,00

14.15.16.17.1.17.2.17.3.17.4.17.5.

N7477777677777777

30010000

Mean1,98701,88312,11841,09091,74031,90911,74031,9481

Median2,00002,00002,00001,00002,00002,00002,00002,0000

Minimum1,001,001,001,001,001,001,001,00

Maximum4,002,005,002,002,002,002,002,00

Legenda: 1.Sexo; 2.Faixa Etria; 3.Estado Civil; 4. apreciador desta iguaria?; 5.A partir de que ms consome caracis?; 6.1.Recordao de infncia; 6.2.Consumo familiar; 6.3.Consumo com amigos; 6.4.Apreciar o alimento; 6.5.Sol e temperaturas elevadas; 7.1.Casa; 7.2.Esplanadas; 7.3.Restaurantes; 7.4.Feiras e/ou Festas Tradicionais; 8.1.Talheres; 8.2.Palitos; 8.3."Utenslio especfico para o efeito"; 8.4.Com as mos; 8.5.Absoro com a boca; 9.1.Famlia; 9.2.Amigos; 9.3.Colegas de trabalho/escola; 9.4.Sozinho; 10.Aps a abertura da sua poca, com que frequncia consome este alimento?; 11.1.Cerveja e/ou imperial; 11.2.Vinho; 11.3.Sangria; 11.4.Bebidas no alcolicas; 11.5.gua; 12.1.Po; 12.2.Po torrado; 12.3.Tremoos; 12.4.Camaro; 12.5.Azeitonas; 12.6.Queijo; 12.7.Outros petiscos; 13.1.Aroma; 13.2.Tempero/Paladar; 13.3.Quantidade de caldo; 13.4.Picante; 13.5.Oridem do caracol; 13.6.Tamanho do caracol; 13.7.Disponibilidade de palitos e outros utenslios; 13.8.Local de consumo; 14.Considerando uma dose de 170g (um prato de sobremesa), quanto est disposto a pagar?; 15.Alguma vez encontrou no mercado conservas de caracis em frasco de vidro?; 16.Caso seja apresentado no mercado, conservas de caracis em frascos de vidro, qual a probabilidade de consumir este produto?; 17.1.Cremes com extracto de baba de caracol; 17.2.Caviar d'escargot; 17.3.Pats de caracol; 17.4.Caracol recheado; 17.5.Miolo de caracol3.2. Anlise Descritiva da Amostra

Adicionalmente, apresentam-se os dados descritivos da amostra no que respeita ao sexo, faixa etria e ao estado civil. Tem-se que a amostra constituda por 77 sujeitos (Nfeminino=48; 62,3% e Nmasculino=29; 37,7%), sendo que 4 apresentam menos que 20 anos (5,2%), 18 tm entre 20 e 30 anos (23,4%), 22 tm entre 31 e 40 anos (28,6%), 25 tm entre 41 e 50 anos (32,5%) e 8 tm mais de 50 anos (10,4%). Relativamente ao estado civil, 24 sujeitos so solteiros (31,2%), 38 so casados/unio de facto (49,4%), 13 so divorciados (16,9%) e 2 so vivos (2,6%).

Sexo

FrequencyPercentValid PercentCumulative Percent

ValidFeminino4862,362,362,3

Masculino2937,737,7100,0

Total77100,0100,0

Faixa Etria


ValidMenos que 20 anos45,25,25,2

Entre 20 e 30 anos1823,423,428,6

Entre 31 e 40 anos2228,628,657,1

Entre 41 e 50 anos2532,532,589,6

Mais de 50 anos810,410,4100,0

Total77100,0100,0

Estado Civil


ValidSolteiro2431,231,231,2

Casado(a)/Unio de facto3849,449,480,5

Divorciado(a)1316,916,997,4

Vivo(a)22,62,6100,0

Total77100,0100,0

3.3. Anlise Fatorial

Para darmos incio anlise fatorial comeamos por definir 3 grupos de variveis: motivao para comer caracis; o local onde se come caracis e a bebida que acompanha.Posteriormente, foi realizada uma Anlise Fatorial livre (sem forar um nmero de fatores fixo), englobando os 3 grupos de variveis mencionadas, no sentido de verificar:a) a assimetria, achatamento e normalidade das variveis selecionadas. Foi realizada uma anlise descritiva das mesmas. Observou-se que, em algumas variveis, existem problemas distribucionais e de normalidade, visveis atravs da tabela referente aos testes de normalidade. Observou-se tambm a presena de outliers em diversas variveis, que se exemplificam com a apresentao das respetivas caixas de bigodes.Statistics6.2.Consumo familiar6.3.Consumo com amigos6.4.Apreciar o alimento6.5.Sol e temperaturas elevadas7.1.Casa7.2.Esplanadas7.3.Restaurantes7.4.Feiras e/ou Festas Tradicionais11.1.Cerveja e/ou imperial11.2.Vinho11.3.Sangria11.4.Bebidas no alcolicas11.5.gua

NValid77777777777777777777777777

Missing0000000000000

Mean3,40263,96104,38963,94812,71433,61042,77922,76623,72731,28571,70132,67531,5455

Median3,00004,00005,00004,00003,00004,00003,00003,00004,00001,00001,00003,00001,0000

Skewness-,380-,400-1,155-,949,059-1,088-,153-,107-1,0032,5461,058,2971,960

Std. Error of Skewness,274,274,274,274,274,274,274,274,274,274,274,274,274

Kurtosis-,337-,294,768,482-1,1571,457-1,060-1,141-,5235,767-,265-1,2593,907

Std. Error of Kurtosis,541,541,541,541,541,541,541,541,541,541,541,541,541

Minimum1,002,002,001,001,001,001,001,001,001,001,001,001,00

Maximum5,005,005,005,005,005,005,005,005,004,004,005,005,00

Tests of Normality

Kolmogorov-SmirnovaShapiro-Wilk

StatisticdfSig.StatisticdfSig.

6.1.Recordao de Infncia,16777,000,89077,000

6.2.Consumo familiar,18677,000,90377,000

6.3.Consumo com amigos,26077,000,84777,000

6.4.Apreciar o alimento,32877,000,74477,000

6.5.Sol e temperaturas elevadas,26077,000,83777,000

7.1.Casa,24377,000,86877,000

7.2.Esplanadas,33177,000,80677,000

7.3.Restaurantes,18577,000,89177,000

7.4.Feiras e/ou Festas Tradicionais,18877,000,88977,000

11.1.Cerveja e/ou imperial,29977,000,73777,000

11.2.Vinho,48977,000,46477,000

11.3.Sangria,37277,000,70977,000

11.4.Bebidas no alcolicas,17577,000,86877,000

11.5.gua,38577,000,64377,000

a. Lilliefors Significance Correction

Caixas de bigodes que mostram a presena de outliers

b) Relativamente Matriz de Correlaes, encontramos diversas variveis cujas correlaes so significativas, nomeadamente, a 6.2. com a 6.3. e a 6.4.; a 6.3. com a 6.4. e a 6.5.; a 11.1. com a 11.4. e a 11.4. com a 11.5.Correlation Matrix

6.1.6.2.6.3.6.4.6.5.7.1.Casa7.2.7.3.7.4.11.1.11.2.11.3.11.4.11.5.

Correlation6.1.Recordao de Infncia1,000,356,282,297,179,253-,116,109,055,179-,018-,150-,107,167

6.2.Consumo familiar,3561,000,464,427,263,257,108-,022,002-,059-,167-,057,165,078

6.3.Consumo com amigos,282,4641,000,382,430,265,163,270,169,132,020,218-,068,100

6.4.Apreciar o alimento,297,427,3821,000,322,327,032,109,057,157-,085-,069-,073-,007

6.5.Sol e temperaturas elevadas,179,263,430,3221,000,168,266-,031,055,177-,052,193-,029,016

7.1.Casa,253,257,265,327,1681,000-,272,044-,147-,204-,030-,070,076,040

7.2.Esplanadas-,116,108,163,032,266-,2721,000,042,136,164-,072,225,044-,026

7.3.Restaurantes,109-,022,270,109-,031,044,0421,000,169,025,109,056,050,221

7.4.Feiras e/ou Festas Tradicionais,055,002,169,057,055-,147,136,1691,000,117,018,275,024,201

11.1.Cerveja e/ou imperial,179-,059,132,157,177-,204,164,025,1171,000-,061,120-,754-,089

11.2.Vinho-,018-,167,020-,085-,052-,030-,072,109,018-,0611,000,143,028,101

11.3.Sangria-,150-,057,218-,069,193-,070,225,056,275,120,1431,000,069,137

11.4.Bebidas no alcolicas-,107,165-,068-,073-,029,076,044,050,024-,754,028,0691,000,380

11.5.gua,167,078,100-,007,016,040-,026,221,201-,089,101,137,3801,000

Sig. (1-tailed)6.1.Recordao de Infncia,001,006,004,060,013,157,172,316,059,438,096,176,073

6.2.Consumo familiar,001,000,000,010,012,175,425,491,304,073,310,075,249

6.3.Consumo com amigos,006,000,000,000,010,079,009,070,127,432,029,279,194

6.4.Apreciar o alimento,004,000,000,002,002,391,172,312,086,230,276,264,477

6.5.Sol e temperaturas elevadas,060,010,000,002,073,010,393,319,062,326,047,400,444

7.1.Casa,013,012,010,002,073,008,353,101,038,397,273,256,364

7.2.Esplanadas,157,175,079,391,010,008,357,119,078,267,025,354,411

7.3.Restaurantes,172,425,009,172,393,353,357,071,415,173,315,333,027

7.4.Feiras e/ou Festas Tradicionais,316,491,070,312,319,101,119,071,155,439,008,418,040

11.1.Cerveja e/ou imperial,059,304,127,086,062,038,078,415,155,298,148,000,220

11.2.Vinho,438,073,432,230,326,397,267,173,439,298,107,406,191

11.3.Sangria,096,310,029,276,047,273,025,315,008,148,107,274,117

11.4.Bebidas no alcolicas,176,075,279,264,400,256,354,333,418,000,406,274,000

11.5.gua,073,249,194,477,444,364,411,027,040,220,191,117,000

c) Relativamente ao teste de Esfericidade de Bartlett, verifica-se que a hiptese nula rejeitada, o que um indicador de que a Anlise Fatorial por Componentes Principais pode ser realizada.Contudo, a estatstica do KMO assume um valor de 0,569, o que indica que o resultado da Anlise Fatorial a realizar ser Mau.KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.,569

Bartlett's Test of SphericityApprox. Chi-Square253,173

df91

Sig.,000

d) De acordo com a matriz anti-imagem, cuja funo a de garantir a adequabilidade amostral de cada varivel para a anlise factorial de componentes principais atravs da apreciao dos valores da diagonal principal, verificou-se que todas as variveis apresentam valores acima de 0,40 sendo, por isso, considerados adequados.

Anti-image Matrices

6.1.Recordao de Infncia6.2.Consumo familiar6.3.Consumo com amigos6.4.Apreciar o alimento6.5.Sol e temperaturas elevadas7.1.Casa7.2.Esplanadas7.3.Restaurantes7.4.Feiras e/ou Festas Tradicionais11.1.Cerveja e/ou imperial11.2.Vinho11.3.Sangria11.4.Bebidas no alcolicas11.5.gua

Anti-image Covariance6.1.Recordao de Infncia,701-,154-,032-,022-,051-,096,098-,042-,053-,067-,044,142,007-,105

6.2.Consumo familiar-,154,561-,207-,150,027-,018-,062,136,039-,009,108,062-,075,019

6.3.Consumo com amigos-,032-,207,514-,051-,168-,078-,049-,195-,063,036-,047-,132,071-,031

6.4.Apreciar o alimento-,022-,150-,051,656-,102-,160,014-,066-,062-,076-,002,096-,032,062

6.5.Sol e temperaturas elevadas-,051,027-,168-,102,683-,077-,146,130,036-,062,015-,068-,050,027

7.1.Casa-,096-,018-,078-,160-,077,664,180-,008,122,115,046-,052,054-,037

7.2.Esplanadas,098-,062-,049,014-,146,180,733-,046-,024-,082,049-,062-,081,085

7.3.Restaurantes-,042,136-,195-,066,130-,008-,046,810-,065-,016-,054,048-,029-,099

7.4.Feiras e/ou Festas Tradicionais-,053,039-,063-,062,036,122-,024-,065,833-,009,043-,167-,005-,094

11.1.Cerveja e/ou imperial-,067-,009,036-,076-,062,115-,082-,016-,009,285,053-,100,220-,134

11.2.Vinho-,044,108-,047-,002,015,046,049-,054,043,053,912-,119,029-,064

11.3.Sangria,142,062-,132,096-,068-,052-,062,048-,167-,100-,119,727-,085-,014

11.4.Bebidas no alcolicas,007-,075,071-,032-,050,054-,081-,029-,005,220,029-,085,269-,199

11.5.gua-,105,019-,031,062,027-,037,085-,099-,094-,134-,064-,014-,199,667

Anti-image Correlation6.1.Recordao de Infncia,715a-,246-,053-,032-,073-,141,137-,056-,069-,149-,055,199,015-,154

6.2.Consumo familiar-,246,650a-,385-,248,043-,029-,097,202,057-,023,150,098-,194,031

6.3.Consumo com amigos-,053-,385,660a-,089-,284-,134-,081-,303-,097,094-,068-,216,191-,054

6.4.Apreciar o alimento-,032-,248-,089,747a-,152-,242,020-,091-,083-,176-,003,138-,077,093

6.5.Sol e temperaturas elevadas-,073,043-,284-,152,698a-,115-,206,175,048-,140,020-,096-,116,040

7.1.Casa-,141-,029-,134-,242-,115,617a,259-,011,164,265,059-,075,127-,055

7.2.Esplanadas,137-,097-,081,020-,206,259,558a-,060-,031-,180,060-,086-,182,121

7.3.Restaurantes-,056,202-,303-,091,175-,011-,060,477a-,079-,034-,063,063-,063-,134

7.4.Feiras e/ou Festas Tradicionais-,069,057-,097-,083,048,164-,031-,079,654a-,018,050-,215-,012-,127

11.1.Cerveja e/ou imperial-,149-,023,094-,176-,140,265-,180-,034-,018,448a,103-,219,794-,307

11.2.Vinho-,055,150-,068-,003,020,059,060-,063,050,103,516a-,146,059-,082

11.3.Sangria,199,098-,216,138-,096-,075-,086,063-,215-,219-,146,511a-,193-,021

11.4.Bebidas no alcolicas,015-,194,191-,077-,116,127-,182-,063-,012,794,059-,193,428a-,470

11.5.gua-,154,031-,054,093,040-,055,121-,134-,127-,307-,082-,021-,470,435a

a. Measures of Sampling Adequacy(MSA)

e) Pode verificar-se, na tabela das Comunnalidades, que aps a extraco das C.P. praticamente todas as variveis apresentam valores aceitveis: o mais baixo situa-se na ordem dos 0,45. Isto significa que, ainda assim, os factores comuns explicam a maior parte da varincia total.Communalities

InitialExtraction

6.1.Recordao de Infncia1,000,587

6.2.Consumo familiar1,000,657

6.3.Consumo com amigos1,000,671

6.4.Apreciar o alimento1,000,538

6.5.Sol e temperaturas elevadas1,000,606

7.1.Casa1,000,649

7.2.Esplanadas1,000,640

7.3.Restaurantes1,000,458

7.4.Feiras e/ou Festas Tradicionais1,000,508

11.1.Cerveja e/ou imperial1,000,852

11.2.Vinho1,000,650

11.3.Sangria1,000,636

11.4.Bebidas no alcolicas1,000,903

11.5.gua1,000,590

Extraction Method: Principal Component Analysis.

f) Com o intuito de perceber quantos fatores devem ser retidos, dever apreciar-se o nmero de componentes principais cujo valor prprio (valor do eigen value) superior a 1. Pode observar-se que, nestas condies, se encontra uma soluo factorial constituda por 5 fatores que, em conjunto, explicam 63,90% da varincia total. Total Variance Explained

ComponentInitial EigenvaluesExtraction Sums of Squared LoadingsRotation Sums of Squared Loadings

Total% of VarianceCumulative %Total% of VarianceCumulative %Total% of VarianceCumulative %

12,69719,26819,2682,69719,26819,2682,57818,41218,412

22,02014,42633,6942,02014,42633,6941,95513,96332,375

31,82513,03446,7291,82513,03446,7291,68812,06044,434

41,3509,64256,3711,3509,64256,3711,54611,04555,480

51,0547,52863,8991,0547,52863,8991,1798,41963,899

6,8816,29670,195

7,8275,90776,101

8,7275,19181,292

9,6284,48585,778

10,5784,13089,908

11,4983,55893,466

12,4523,23096,696

13,3242,31199,007

14,139,993100,000


No entanto, atravs da anlise do scree plot parece tambm possvel considerar a existncia de uma soluo fatorial constituda apenas por trs fatores (foi analisado o contedo de cada um dos fatores/componentes e, de facto, a soluo mais interpretvel seria a dos trs fatores).

5 fatores com valores prprio superiores a 1Ponto de inflexo do grfico: possvel soluo com 3 fatoresg) Component Matrix e Rotated Component Matrix Apresentam-se seguidamente as Matrizes das Componentes Principais.Component Matrixa

Component

12345

6.3.Consumo com amigos,783-,017,167,013,171

6.4.Apreciar o alimento,695,006-,233-,015-,001

6.2.Consumo familiar,675,260-,161-,276-,178

6.5.Sol e temperaturas elevadas,615-,146,115-,347,271

6.1.Recordao de Infncia,569,052-,263,365-,242

7.1.Casa,431,410-,392,121,356

11.1.Cerveja e/ou imperial,246-,856-,032,220-,095

11.4.Bebidas no alcolicas-,074,843,330-,267-,080

11.3.Sangria,136-,151,668-,095,375

7.4.Feiras e/ou Festas Tradicionais,200-,124,566,189-,310

11.5.gua,174,421,447,329-,272

7.2.Esplanadas,183-,292,472-,529-,139

7.3.Restaurantes,243,097,328,515-,129

11.2.Vinho-,103,075,272,433,610


a. 5 components extracted.

Rotated Component Matrixa

Component

12345

6.3.Consumo com amigos,731-,089,227,225,163

6.4.Apreciar o alimento,708-,129-,065,042-,117

6.2.Consumo familiar,706,198,048,039-,339

6.5.Sol e temperaturas elevadas,622-,075,432-,133,098

7.1.Casa,598,215-,420-,140,223

6.1.Recordao de Infncia,518-,206-,357,341-,179

11.4.Bebidas no alcolicas-,007,929,094,171-,040

11.1.Cerveja e/ou imperial,078-,898,166,095-,047

7.2.Esplanadas,064-,037,772,015-,197

11.3.Sangria,043,014,613,160,483

11.5.gua,046,332-,013,690,035

7.3.Restaurantes,096-,052-,085,638,180

7.4.Feiras e/ou Festas Tradicionais-,024-,104,343,614-,034

11.2.Vinho-,082,016-,086,118,788

Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.

a. Rotation converged in 6 iterations.

h) Tendo por base a observao do Scree plot (que aponta para a possibilidade da existncia de uma soluo trifatorial) e olhando Matriz rodada, cujo quarto fator constitudo por trs variveis dificilmente interpretveis e o quinto fator apenas por uma varivel, apresenta-se seguidamente um resumo da anlise considerada final.

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.,608

Bartlett's Test of SphericityApprox. Chi-Square198,092

Df45

Sig.,000

Communalities

InitialExtraction

7.1.Casa1,000,520








11.3.Sangria1,000,465



Total Variance Explained

ComponentInitial EigenvaluesExtraction Sums of Squared LoadingsRotation Sums of Squared Loadings

Total% of VarianceCumulative %Total% of VarianceCumulative %Total% of VarianceCumulative %

12,62526,24926,2492,62526,24926,2492,57525,75025,750

21,91019,09945,3481,91019,09945,3481,87218,71944,468

31,56315,63160,9791,56315,63160,9791,65116,51160,979

4,9369,36370,342

5,7217,21177,553

6,6316,31083,863

7,5355,35489,217

8,4964,95694,173

9,4074,06698,238

10,1761,762100,000


Rotated Component Matrixa

Component

123

6.2.Consumo familiar,734-,185,073

6.4.Apreciar o alimento,720,127-,026

6.3.Consumo com amigos,709,069,344

6.1.Recordao de Infncia,607,220-,287

7.1.Casa,586-,225-,354

6.5.Sol e temperaturas elevadas,545,098,478

11.1.Cerveja e/ou imperial,067,925,178

11.4.Bebidas no alcolicas,012-,921,105

7.2.Esplanadas,008,048,765

11.3.Sangria-,035-,029,680

Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.

a. Rotation converged in 4 iterations.

i) Anlise da validao interna dos fatores ou componentes Alpha de Cronbach

Componente 1 Motivao para comer caracis

Reliability Statistics

Cronbach's AlphaCronbach's Alpha Based on Standardized ItemsN of Items

,709,7316

Item Statistics

MeanStd. DeviationN





7.1.Casa2,71431,0619977


Inter-Item Correlation Matrix

6.2.Consumo familiar6.3.Consumo com amigos6.4.Apreciar o alimento6.1.Recordao de Infncia7.1.Casa6.5.Sol e temperaturas elevadas

6.2.Consumo familiar1,000,464,427,356,257,263

6.3.Consumo com amigos,4641,000,382,282,265,430

6.4.Apreciar o alimento,427,3821,000,297,327,322

6.1.Recordao de Infncia,356,282,2971,000,253,179

7.1.Casa,257,265,327,2531,000,168

6.5.Sol e temperaturas elevadas,263,430,322,179,1681,000

Componente 2 Tipo de bebida


Cronbach's AlphaaCronbach's Alpha Based on Standardized ItemsaN of Items

-6,099-6,1292

a. The value is negative due to a negative average covariance among items. This violates reliability model assumptions. You may want to check item codings.

Item Statistics

MeanStd. DeviationN




11.1.Cerveja e/ou imperial11.4.Bebidas no alcolicas

11.1.Cerveja e/ou imperial1,000-,754

11.4.Bebidas no alcolicas-,7541,000

Componente 3 Bebidas consumidas em esplanadas


Cronbach's AlphaCronbach's Alpha Based on Standardized ItemsN of Items

,366,3672

Item Statistics

MeanStd. DeviationN

7.2.Esplanadas3,6104,8908377

11.3.Sangria1,7013,9876277


7.2.Esplanadas11.3.Sangria


11.3.Sangria,2251,000

3.4. Anlise de Clusters

Sendo que a anlise de Clusters ter por base as variveis que mais se evidenciaram na Anlise Fatorial, e que estas foram inicialmente estudadas quanto ao seu comportamento (estatsticas descritivas, normalidade, achatamento, assimetria e presena de outliers), passar-se- de imediato anlise propriamente dita.O agrupamento/classificao dos sujeitos sob estudo foi efetuado com a Anlise de Clusters hierrquica com o mtodo da distncia mdia entre clusters (Average linkage between clusters) utilizando a distncia euclidiana quadrada como medida de dissemelhana entre sujeitos. Como critrio de deciso sobre o nmero de clusters a reter, usou-se o R2 como descrito em Maroco (2011) tendo-se escolhido a soluo do menor nmero de clusters que reteve a maior frao da varincia total.Como forma de comparao dos resultados obtidos pelo mtodo anterior, foi tambm testado o mtodo de Ward.A classificao de cada sujeito nos clusters retidos foi posteriormente refinada com o procedimento no hierrquico k-Means. Para identificar quais as variveis com maior importncia nos clusters retidos, procedeu-se anlise estatstica F da ANOVA dos Clusters como descrito em Maroco (2011). a) Anlise de Clusters hierrquica com o mtodo da distncia mdia entre clusters (Average linkage between clusters) utilizando a distncia euclidiana quadrada como medida de dissemelhana entre sujeitos

O calendrio de agregao fornece a informao sobre os objectos ou casos que so combinados em cada estgio (etapa) do processo hierrquico de agregao.Na primeira linha podemos ver que os casos 28 e 29 so combinados neste estgio.A distncia euclidiana ao quadrado entre eles indicada na coluna Coefficients.

Agglomeration Schedule

StageCluster CombinedCoefficientsStage Cluster First AppearsNext Stage

Cluster 1Cluster 2Cluster 1Cluster 2

12829,000004

22627,0000021

369731,0000013

428331,0001062

514181,000006

612141,5000514

758672,0000035

842652,0000017

911492,0000054

1032392,0000047

1136372,0000067

123232,0000026

1321692,5000331

1412763,0006022

1564723,0000026

169683,0000024

1742633,0008070

1819463,0000031

191453,0000050

2035443,0000044

218263,0000223

2212413,25014033

238163,33321042

24593,50001633

257754,0000045

263644,000121540

2747564,0000030

2834514,0000038

2930504,0000046

306474,00002748

3119214,167181332

3219404,60031049

335124,733242243

342775,0000039

3558605,0007053

3648555,0000043

3731435,0000045

3824345,00002852

39245,50034042

403155,75026047

4125386,0000055

42286,167392368

435486,375333649

4420356,50002061

457317,000253755

4613307,00002950

473327,400401053

486527,66730056

495197,667433254

501138,167194663

5159719,0000072

5224629,33338063

533589,333473558

5451110,06349958

5572510,250454157

5661710,75048059

5777010,83355067

583510,989535460

5966611,20056064

6036111,96458065

61205712,00044069

62222812,0000466

6312412,200505265

6467412,66759073

651314,391636066

6612215,605656269

6773616,143571173

6821017,14342071

6912017,595666170

7014218,014691771

711220,265706875

72545922,50005174

736722,889646776

74535430,33307275

7515332,434717476

761635,35775730

A anlise dos clusters sobre as distncias euclidianas quadradas entre sujeitos com o mtodo de agregao da menor distncia mdia entre clusters produziu o dendograma da figura seguinte.

5 clusters7 clusters4 clustersDendograma de anlise de clusters com o mtodo de agregao da menor distncia mdia, usando a distncia euclidiana quadrada como medida de dissemelhana.

Coeficiente de AglomeraoDe acordo com o grfico do cotovelo obtido encontram-se como possveis nmeros de clusters a analisar 4, 5 ou 7 clusters. N clusters N clusters Grfico do cotovelo N clustersCoeficiente de Aglomerao

135,357

232,434

330,333

422,889

522,500

620,265

718,014

817,595

917,143

1016,143

1115,605

1214,391

1312,667

1412,200

1512,000

1612,000

1711,964

1811,200

1910,989

2010,833

2110,750

2210,250

2310,063

249,333

259,333

269,000

278,167

287,667

297,667

307,400

317,000

327,000

336,500

346,375

356,167

366,000

375,750

385,500

395,000

405,000

415,000

425,000

435,000

444,733

454,600

464,167

474,000

484,000

494,000

504,000

514,000

524,000

533,500

543,333

553,250

563,000

573,000

583,000

593,000

603,000

613,000

623,000

633,000

642,500

652,000

662,000

672,000

682,000

692,000

702,000

711,500

721,000

731,000

741,000

750,000

760,000

11 clusters4, 5 ou 6 clusters

Clculo de R2

De acordo com o critrio do R2, foram retidos 7 clusters que explicam 54,8% (R-sq = 0,548) da varincia total. Este valor considerado aceitvel e, no sendo muito elevado, pode encontrar-se justificao, nomeadamente, na estrutra do questionrio aplicado, no elevado nmero de variveis, na amplitude da escala de resposta e no N total da amostra, pequeno.

ANOVA7Sum of SquaresdfMean SquareFSig.

6.2.Consumo familiarBetween Groups47,64867,94112,388R28clusters = 0,548R27clusters = 0,513R26clusters = 0,434R25clusters = 0,419R24clusters = 0,359R23clusters = 0,338,000

Within Groups44,87270,641

Total92,51976

6.3.Consumo com amigosBetween Groups18,46563,0777,082,000


Total48,88376

6.4.Apreciar o alimentoBetween Groups20,44363,4079,220,000


Total46,31276

6.1.Recordao de InfnciaBetween Groups55,90069,3178,190,000


Total135,53276

7.1.CasaBetween Groups22,11063,6854,056,002


Total85,71476

6.5.Sol e temperaturas elevadasBetween Groups35,39765,8999,302,000


Total79,79276

11.1.Cerveja e/ou imperialBetween Groups152,265625,37877,210,000


Total175,27376

11.4.Bebidas no alcolicasBetween Groups83,732613,95512,999,000


Total158,88376

7.2.EsplanadasBetween Groups17,25062,8754,674,000


Total60,31276

Por anlise conjunta das trs fontes de dados (dendograma, grfico do cotovelo e R2) aponta-se para que se retenham 7 clusters.

b) Anlise pelo mtodo de Ward

7 clusters Pelo mtodo de Ward so obtidos 7 clusters, que englobam todos os sujeitos da amostra.

c) Anlise pelo mtodo K-Means Cluster

Tabela 29 - Cluster Membership

Case NumberClusterDistance

112,183

221,865

351,805

421,930

511,912

661,134

771,797

822,313

911,560

1023,424

1151,644

1251,575

1332,487

1451,388

1522,203

1622,056

1762,299

1851,262

1951,953

2012,105

2151,895

2273,582

2322,086

2412,079

2573,038

2621,492

2721,492

2822,665

2922,665

3031,784

3172,105

3221,963

3321,994

3412,258

3512,807

3672,689

3772,798

3872,415

3921,163

4052,365

4111,370

4212,746

4371,196

4412,258

4511,940

4651,925

4761,648

4831,378

4952,293

5012,706

5111,882

5262,449

534,000

5453,747

5532,339

5661,558

5713,365

5822,116

5932,785

6052,434

6152,589

6212,998

6312,807

6452,219

6512,580

6662,390

6752,244

6811,286

6951,072

7072,373

7133,191

7251,836

7351,503

7462,563

7571,741

7631,744

7722,086

Final Cluster Centers

Cluster

1234567

6.1.Recordao de Infncia2,394,062,005,002,061,293,10

6.2.Consumo familiar3,444,312,571,002,673,144,20

6.3.Consumo com amigos4,174,562,713,003,943,294,10

6.4.Apreciar o alimento4,674,813,574,004,333,144,80

6.5.Sol e temperaturas elevadas4,114,063,141,004,282,864,50

7.1.Casa2,333,501,572,002,442,293,80

11.1.Cerveja e/ou imperial4,114,754,434,004,611,001,20

11.4.Bebidas no alcolicas3,501,632,143,001,224,714,40

7.2.Esplanadas4,063,563,431,003,673,573,20

ANOVA

ClusterErrorFSig.

Mean SquaredfMean Squaredf

6.1.Recordao de Infncia10,50761,0367010,147,000

6.2.Consumo familiar6,7446,744709,070,000

6.3.Consumo com amigos3,6246,388709,347,000

6.4.Apreciar o alimento3,6176,3527010,289,000

6.5.Sol e temperaturas elevadas4,5426,751706,051,000

7.1.Casa6,0886,703708,664,000

11.1.Cerveja e/ou imperial25,4846,3207079,744,000

11.4.Bebidas no alcolicas21,4736,4297050,025,000

7.2.Esplanadas2,0676,684703,020,011

The F tests should be used only for descriptive purposes because the clusters have been chosen to maximize the differences among cases in different clusters. The observed significance levels are not corrected for this and thus cannot be interpreted as tests of the hypothesis that the cluster means are equal.

Number of Cases in each Cluster

Cluster118,000

216,000

37,000

41,000

518,000

67,000

710,000

Valid77,000

Missing,000

Atravs do mtodo no hierrquico K-Means Cluster sugerido agrupar os sujeitos em 7 clusters.

De acordo com os resultados obtidos na ANOVA as dimenses que, aparentemente, permitem diferenciar mais clusters so a 11.1. Cerveja e/ou imperial (F = 78,71), seguida pela 11.4. Bebidas no alcolicas (F = 79.74) e pela 6.1. Recordao da infncia (F = 50,03). Finalmente a varivel 7.2. Esplanadas (F =3,02) a dimenso que diferencia menos os 5 clusters.

d) Anlise comparativa dos trs mtodos utilizados

Os trs mtodos utilizados parecem ser considerados adequados e passveis de interpretao. Os trs apontam no sentido da formao de 7 clusters.

e) Caracterizao dos clusters obtidos

Consideram-se para anlise os clusters obtidos pelo mtodo da distncia mdia entre clusters (Average linkage between clusters) utilizando a distncia euclidiana quadrada como medida de dissemelhana entre sujeitos.Tabela 1. Mdias das variveis estudadas por cluster

C1C2C3C4C5C6C7

6.1.Recordao de Infncia2,534,501,001,005,001,293,00

6.2.Consumo familiar3,205,001,501,001,003,144,22

6.3.Consumo com amigos3,905,002,504,003,003,294,33

6.4.Apreciar o alimento4,455,003,004,004,003,144,89

6.5.Sol e temperaturas elevadas4,064,501,504,001,002,864,56

7.1.Casa2,513,381,504,002,002,293,78

7.2.Esplanadas3,823,503,001,001,003,573,33

11.1.Cerveja e/ou imperial4,394,884,504,004,001,001,00

11.4.Bebidas no alcolicas2,291,751,001,003,004,714,56

Para relevncia da informao obtida na caracterizao de cada cluster, consideram-se valores cuja distncia da mdia foi igual ou superior a 1, quer no sentido positivo (valores representados a amarelo), quer no negativo (valores representados a verde).

O Cluster 1 caracteriza-se por consumidores de caracis que se destacam por um consumo de caracis com os amigos, que gostam de apreciar o alimento, em esplanadas e que privilegiam o consumo de cerveja e/ou imperial. O Cluster 2 caracteriza-se por consumidores de caracis que valorizam as recordaes da infncia, o consumo familiar e com amigos, que apreciam o alimento em alturas de sol e temperaturas elevadas e que fazem ainda o seu consumo em esplanadas, acompanhando com cerveja e/ou imperial.

O Cluster 3 caracteriza-se por consumidores de caracis que se destacam por um consumo fora do contexto familiar, no associado a sol e temperaturas elevadas nem a casa e que, marcadamente, consomem cerveja e/ou imperial em detrimento de bebidas no alcolicas.

O Cluster 7 caracteriza-se por consumidores de caracis que se destacam por um consumo quer com os amigos quer em contexto de casa, apreciam o alimento e fazem-no em alturas de sol e temperaturas elevadas. um grupo que, ao contrrio dos anteriores ingere pouca cerveja e/ou imperial, dando destaque a bebidas no alcolicas.

Os Clusters 4, 5 e 6 neste contexto no encontram pertinncia para serem interpretados uma vez que so constitudos por um nmero diminuto de sujeitos (C4, 1 sujeito; C5, 1 sujeito; C6, 2 sujeitos).

3.5. Anlise Discriminante

O objectivo da anlise discriminante descobrir as caractersticas que distinguem dois ou mais grupos de indivduos para que, conhecidas as caractersticas de um novo indivduo, se possa prever a que grupo pertence.

Group Statistics

Ward MethodMeanStd. DeviationValid N (listwise)

UnweightedWeighted

16.1.Recordao de Infncia2,3846,982932626,000

6.2.Consumo familiar3,3077,679372626,000

6.3.Consumo com amigos3,8846,816182626,000

6.4.Apreciar o alimento4,4615,706022626,000

6.5.Sol e temperaturas elevadas4,0385,720042626,000

7.1.Casa2,1538,924872626,000

7.2.Esplanadas3,9615,598722626,000

11.1.Cerveja e/ou imperial4,1538,674822626,000

11.4.Bebidas no alcolicas3,1538,833902626,000






7.1.Casa3,2000,788811010,000

7.2.Esplanadas3,9000,567651010,000








7.1.Casa2,6471,931481717,000

7.2.Esplanadas3,6471,861771717,000








7.1.Casa2,2857,9511977,000

7.2.Esplanadas3,5714,9759077,000



Total6.1.Recordao de Infncia2,56671,319566060,000





7.1.Casa2,4833,965366060,000

7.2.Esplanadas3,8167,724676060,000



C1 So indivduos em que o consumo de caracis est associado a apreciar o alimento, a sol e temperaturas elevadas e a cerveja e/ou imperial.

C2 So indivduos em que o consumo de caracis est associado a recordaes da infncia, consumo familiar e consumo com amigos, ao apreciar o alimento, ao sol e s temperaturas elevadas e ao consumo de cerveja e/ou imperial. So indivduos que nunca ou com pouca frequncia associam o consumo de caracis a bebidas no alcolicas.

C3 So indivduos em que o consumo de caracis est associado ao consumo com amigos, apreciar o alimento, ao sol e temperaturas elevadas e ao consumo de cerveja e/ou imperial

C4 So indivduos que se destacam pelo seu consumo de caracis no ser associado a recordaes da infncia e por uma manifesta preferncia por bebidas no alcolicas em vez de cerveja e/ou imperial, quando associadas ao consumo de caracis.

Tests of Equality of Group Means

Wilks' LambdaFdf1df2Sig.

6.1.Recordao de Infncia,45222,616356,000

6.2.Consumo familiar,60112,370356,000

6.3.Consumo com amigos,7486,275356,001

6.4.Apreciar o alimento,61611,660356,000

6.5.Sol e temperaturas elevadas,6888,469356,000

7.1.Casa,8423,503356,021

7.2.Esplanadas,951,966356,415

11.1.Cerveja e/ou imperial,15998,836356,000

11.4.Bebidas no alcolicas,22265,432356,000

A estatstica Wilks Lambda informa sobre as diferenas entre os grupos, para cada uma das variveis individualmente (esta estatstica robusta face a violaes da igualdade da matriz de var/cov quando os grupos no tm dimenses muito diferentes (maior grupo/menor grupo

Documents

Análise Factorial, de Clusters, e Discriminante sobre uma amostra que pretende estudar os Hábitos de Consumo de Caracóis