Análise Multivariada Light - Sem Matemática - Volume 1

Este livro enfatiza o uso interpretativo de técnicas multivariadas básicas em bases de dados de áreas sociais, humanas, exatas e de saúde, solucionando os problemas através do uso direto do software estatístico SPSS e indicando a correta interpretação das saídas de cada análise realizada. É uma obra que serve tanto para pesquisadores de mercado quanto para pesquisadores acadêmicos.

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  • Descrição
    Análise Multivariada Light - Sem Matemática - Volume 1


    "Análise Multivariada Light - Sem Matemática" não utiliza demonstrações matemáticas e nem o uso de fórmulas para solução dos exemplos e exercícios propostos.



    Este livro enfatiza o uso interpretativo de técnicas multivariadas básicas em bases de dados de áreas sociais, humanas, exatas e de saúde, solucionando os problemas através do uso direto do software estatístico SPSS e indicando a correta interpretação das saídas de cada análise realizada. É uma obra que serve tanto para pesquisadores de mercado quanto para pesquisadores acadêmicos.



    O texto é repleto de aplicações e exercícios originais e modernos, extraídos da vida real de empresários e acadêmicos. Para facilitar a fixação de conceitos, logo após a explicação teórica, são apresentados, pois, uma ou mais aplicações com soluções e interpretações através do uso do SPSS. No final de cada capítulo, são propostos os exercícios com as respectivas soluções e interpretações das saídas do programa computacional utilizado.



    O leitor encontrará neste livro, portanto, um texto de leitura light, sem formalismos matemáticos, voltado para interpretação de resultados e focado na vida cotidiana e com as necessidades de administradores, professores e pesquisadores em geral.
  • Sobre o Autor
  • Especificação

    Características

    Tipo de LivroLivro Físico

    Especificações

    Sobre o AutorGiovani Glaucio de Oliveira Costa

    Pós-doutor em Sociologia (Análise Multivariada) pelo Instituto Universitário de Pesquisas do Rio de Janeiro. Doutor em Engenharia Elétrica (Análise Multivariada) pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro-PUC (2006). Mestre em Engenharia de Produção (Qualidade Total) pela Universidade Federal Fluminense-UFF. Graduado em Estatística pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro. Atualmente, é professor associado da Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro-UFRRJ, lotado no Instituto Multidisciplinar de Nova Iguaçu, no Departamento de Tecnologias e Linguagens, na área de Estatística e Coordenador de Disciplina Estatística Aplicada ao Turismo da Fundação CECIERJ. Na graduação, leciona as disciplinas Estatística Básica e Estatística Aplicada. No mestrado e doutorado, ensina Análise Multivariada.
    Informações TécnicasSumário

    Capitulo 1 - Conceitos Básicos de Análise Multivariada - 1

    1.1 Analise Univariada versus Analise Multivariada - 1

    1.2 Conceito de Analise Multivariada - 3

    1.3 Conceito Verdadeiro de Analise Multivariada - 6

    1.4 Resultado Subjetivo e Objetivo da Pesquisa Cientifica - 6

    1.5 Operacionalizacao da Analise Multivariada - 7

    1.6 Formulacao do Problema de Pesquisa e Objetivo - 8

    1.7 Como Escolher a Tecnica Multivariada para um Estudo? - 9

    1.8 Metodos Multivariados - 10

    1.9 Importancia da Analise Multivariada nas Empresas - 12

    1.10 Exercicios - 13



    Capitulo 2 - Verificacao da Adequabilidade da Base de Dados (VADB) - 31

    2.1 Conceito - 31

    2.2 Dados Atipicos e Dados Perdidos (Missing Data) - 31

    2.3 Dados Atipicos (Outliers) - 32

    2.4 Tratamento do Outlier Univariado - 32

    2.5 Tratamento de Outliers Univariados - 34

    2.6 Tratamento de Outliers Multivariados - 36

    2.6 Dados Perdidos (Missing Data) - 45

    2.7 Hipoteses Fundamentais para Realizacao de Testes Parametricos - 49

    2.8 Testes Estatisticos de Normalidade - 56

    2.9 Teste Box´s M - 58

    2.10 Colinearidade e Multicolinearidade - 63

    2.11 Linearidade - 67

    2.12 Variavel Quantitativa ou Metrica - 68

    2.13 Analise de Confiabilidade Interna da Base de Dados - 69

    2.14 Exercicios - 75



    Capitulo 3 - Analise de Regressao Multipla - 95

    3.1 Conceito de Regressao Linear - 95

    3.2 Conceito de Regressao Linear Multipla - 95

    3.3 Finalidades da Analise de Regressao Multipla - 95

    3.4 Variaveis Independentes (Xi) - 96

    3.5 Variavel Dependente (Y) - 96

    3.6 Fases da Regressao Linear Simples - 96

    3.7 Pressupostos da Analise de Regressao Multipla - 96

    3.8 Equacao de Regressao Multipla - 97

    3.9 Coeficiente de Regressao (_i) - 98

    3.10 Estimacao dos Parametros da Regressao Multipla - 98

    3.11 Metodos de Entrada de Variaveis - 100

    3.12 Sequencia de Passos para Analise de Regressao Multipla no SPSS - 101

    3.13 Exercicios - 107



    Capitulo 4 - Analise da Variancia Multivariada MANOVA - 127

    4.1 Conceito - 127

    4.2 Justificativas para Opcao pela MANOVA - 128

    4.3 Pressupostos da MANOVA - 129

    4.4 Hipoteses da MANOVA - 129

    4.5 ANOVAS Sucessivas Versus MANOVA - 130

    4.6 Metodo da MANOVA - 131

    4.7 Melhor Maneira de Investigar a MANOVA - 132

    4.8 Estatisticas da MANOVA - 133

    4.9 Avaliacao da Significancia Estatistica dos Resultados- Testes Multivariados - 137

    4.10 Sequencia de Passos da MANOVA no SPSS - 139

    4.11 Exercicios - 160



    Capitulo 5 - Analise de Componentes Principais - 199

    5.1 Conceito - 199

    5.2 Modelo Matematico das Componentes Principais - 201

    5.3 Especificacoes do Modelo - 202

    5.4 Raciocinio Geometrico da Analise das Componentes Principais - 203

    5.5 Interpretacao Geometrica das Componentes Principais - 204

    5.6 Visao Geometrica, num Espaco 3D da Analise das Componentes Principais - 204

    5.7 Teste de Esfericidade de Bartlett - 205

    5.8 Teste Kaiser-Meyer-Olkin ou Teste KMO - 206

    5.9 Autovalor e Autovetor - 207

    5.10 Comunalidade - 208

    5.11 Metodos de Extracao das Componentes Principais - 209

    5.12 Matriz de Componentes Principais - 209

    5.13 Numero de Componentes Principais - 210

    5.14 Rotacao - 211

    5.15 Diferenca da Analise de Componentes Principais e Analise Fatorial - 212

    5.16 Sequencia de Passos no SPSS - 213

    5.17 Exercicios - 231



    Capitulo 6 - Analise Fatorial - 263

    6.1 Conceito - 263

    6.2 Reducao de Dimensionalidade - 264

    6.3 Variacao Comum - 264

    6.4 Diferenca entre Analise de Componentes Principais e Analise Fatorial - 265

    6.5 Analise Fatorial por Componentes Principais - 266

    6.6 Modelo Matematico da Analise Fatorial - 266

    6.7 Implicacoes da Modelagem Fatorial por Componentes Principais - 268

    6.8 Escores Fatoriais - 268

    6.9 Etapas da Analise Fatorial - 270

    6.10 Premissas da Analise Fatorial - 270

    6.11 Possiveis Fontes de Erros em Analise Fatorial - 270

    6.12 Limitacoes da Analise Fatorial - 272

    6.13 Avaliacao da Validade e Confiabilidade da Analise Fatorial - 273

    6.14 Planejamento de uma Analise Fatorial - 274

    6.15 Sequencia de Passos no SPSS - 279

    6.16 Exercicios - 315



    Bibliografia - 457



    Anexo 1 - 461

    Informações Técnicas

    Nº de páginas:496
    Origem:Nacional
    Editora:Editora Ciência Moderna
    Idioma:Português
    Edição:1ª Edição
    Ano:2017
    ISBN:9788539907908
    Encadernação:Brochura
    Autor:Giovani Glaucio de Oliveira Costa
  • Informações

Avaliação técnica sobre o livro

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