8/22/2019 ANLISE FATORIAL E REGRESSO

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INTRODUO

Classe social, opinio pblica ou personalidade extrovertida. Tais conceitos so frequentementechamados de variveis latentes, pois no so diretamente observveis mesmo na populao. Apesar deno poderem ser observadas diretamente, alguns de seus efeitos aparecero nas variveis manifestas, ou

seja, naquelas que podem ser verificadas. O mtodo mais conhecido para investigar a dependncia de umconjunto de variveis manifestas em relao a um nmero menor (fatores...) de variveis latentes achamada Anlise Fatorial.

As tcnicas de anlise multivariada so teis para descobrirregularidades no comportamento de duasou mais variveis e para testar modelos alternativos de associao entre tais variveis, incluindo adeterminao de quando e como dois ou mais grupos diferem em seu perfil multivariado.

Ao analisar dados associados, esperamos:

a) Determinar a natureza e o grau de associao entre um conjunto de variveis dependentes e umconjunto de variveis independentes.

b) Achar uma funo ou frmula pela qual ns podemos estimar valores das variveis dependentes apartir das variveis independentes, o chamado problema da regresso.

c) Estabelecer a significncia estatstica associada aos itens anteriores.

ANLISE FATORIAL

A anlise fatorial uma das tcnicas mais usuais de anlise multivariada. Quando empregamos este tipode anlise estamos frequentemente interessados no comportamento de uma varivel ou grupos de variveisem covariao com outras.

A anlise fatorial no se refere a uma nica tcnica estatstica, mas a uma variedade de tcnicasrelacionadas para tornar os dados observados mais facilmente (e diretamente) interpretados. Isto feito analisando-se os inter-relacionamentos entre as variveis de tal modo que estas possam ser descritasconvenientemente por um grupo de categorias bsicas, em nmero menor que as variveis originais,chamado fatores. Assim, o objetivo da anlise fatorial a parcimnia, procurando definir o relacionamentoentre as variveis de modo simples e usando um nmero de fatores menor que o nmero original devariveis.

As cargas fatoriais obtidas so redues de dados muito mais complexos a tamanho manusevel para queo pesquisador possa interpretar melhor os resultados. Uma matriz de cargas fatoriais um dos produtos

finais da anlise fatoriaI. Uma carga fatorial um coeficiente - um nmero decimal, positivo ou negativo,(geralmente menor do que 1) que expressa o quanto um teste ou varivel observada est carregado ousaturado em um fator. Por outras palavras, quanto maior for a carga em cima de um fator, mais a varivelse identifica com o que quer que seja o fator.

OBS.: Um FATOR um construto, uma entidade hipottica, uma varivel no observada.

A anlise fatorial essencialmente um conjunto de tcnicas para determinar o nmero de fatoresexistentes em um conjunto de dados, para determinar quais testes ou variveis pertencem a quaisfatores, e em que extenso os testes ou variveis pertencem a/ou esto saturados com o que querque seja o fator.

uma tcnica da estatstica destinada a representar um processo aleatrio multivariado por meio da criaode novas variveis (fatores), derivadas das variveis originais e, geralmente, em menor nmero, que

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representa as comunalidades do processo restando s variveis esprias serem no descritas pelo modelofatorial.

A anlise factorial estuda os inter-relacionamentos entre as variveis, num esforo para encontrar umconjunto de factores (em menor n que o conjunto de variveis originais) que exprima o que as variveisoriginais partilham em comum.

A anlise factorial uma tcnica estatstica usada para identificar um nmero relativamente pequeno defactores que podem ser usados para identificar relacionamentos entre um conjunto de muitas variveisinterrelacionadas entre si.

Quando os elementos fora da diagonal principal da matriz amostral de covarincias S forem muitopequenos, ou no caso da matriz amostral de correlaes R forem prximos de zero, as variveis no estorelacionadas ou esto pouco relacionadas e a anlise factorial no ser til.

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A Anlise de Componentes Principais procura resumir a informao presente num conjunto de variveiscorrelacionadas atravs de um modelo matemtico concreto, bem definido e conduz geralmente a uma

nica soluo;

A Anlise Fatorial procura encontrar a explicao, sobre a forma de um ou mais factores latentes, para asrelaes existentes entre as variveis e passvel de vrias solues igualmente aceitveis.

Anlise fatorial exploratria

A anlise fatorial exploratria analisao padrode correlaesexistentesentre as variveis e utiliza esses

padresde correlaes para agruparsuas variveisem fatores, os quais so variveis no-observadas que

voc pretendemedir a partir das variveisobservadas. Voc pode especificar se voc quer uma rotao

ortogonal (pretendendo que no haja correlao entre os fatores, como a rotao varimax), ou uma

rotao oblqua (na qual voc assume a existncia de correlao entre os fatores, como a rotao

oblimin). Geralmentese pressupecorrelaoentre os fatorese, por isso, rotaesoblquasso preferidas.

Anlise fatorial confirmatria

J a anlise fatorial confirmatria parte da premissa que voc j tenhaumateoria sobrequais variveis

medemquais fatores(tambm conhecidos como construtos na Psicologia) e que voc quer confirmaro

grau de ajustedos dadosobservados teoria que voc hipotetizou. Para isso utiliza-se a modelagemde equaes

estruturais, na qual as relaesentre variveisobservadase fatores modeladoem uma srie de regresses

lineares,utilizando para isso uma matriz de covarincias. Vocpoderever seu modelotericoe mud-lo,

ligando construtos e variveis de outras formas.

ANLISE DE REGRESSO

Em estatstica, regresso uma tcnica que permite explorar e inferir a relao de uma varivel dependente(varivel de resposta) com variveis independentes especficas (variveis explicatrias). A anlise da

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regresso pode ser usada como um mtodo descritivo da anlise de dados (como, por exemplo, oajustamento de curvas) sem serem necessrias quaisquer suposies acerca dos processos que permitiramgerar os dados. Regresso designa tambm uma equao matemtica que descreva a relao entre duasou mais variveis.

O mtodo de estimao mais amplamente utilizado o mtodo dos mnimos quadrados ordinrios.

Os principais problemas que devem ser enfrentados em uma regresso so: multicolinearidade,heteroscedasticidade, autocorrelao, endogeneidade e atipicidade.