Análise multivariada: o que é e qual a sua importância?

Análise Multivariada

A análise estatística multivariada, conhecida simplesmente por análise multivariada se resume em métodos que estudam simultaneamente três ou mais variáveis (características). Ela simplifica, tornando mais eficiente e completo o que seria feito por inúmeras análises univariada e bivariadas. Muitos autores declaram que o propósito da análise multivariada é medir, explicar e predizer o grau de relacionamento entre variáveis e os impactos do mesmo.

A análise multivariada já era estudada antes mesmo da expansão e do avanço tecnológico. Porém, só após o surgimento dos computadores, que as técnicas multivariadas foram conhecidas e utilizadas. Atualmente existem inúmeros programas que facilitam a utilização das técnicas multivariadas, como SAS, R, SPSS e muitos outros. Porém, ainda assim devemos ter cuidado, é sempre recomendado um suporte estatístico para uma melhor aplicação dos métodos e o entendimento correto dos resultados.

As técnicas de análise multivariada podem ser aplicadas as diferentes áreas do conhecimento, elas são utilizadas tanto na área acadêmica quanto na empresarial. Cerca de 80% das pesquisas realizadas por pós-graduandos são sujeitas à análise multivariada. As maiores empresas do mundo usam rotineiramente tais técnicas. E tudo isso por conta da carência de análise das relações entre as observações/variáveis em estudo.

Um exemplo de análise multivariada é a identificação e separação de variáveis que possuem baixo ou alto impacto nos resultados. É notar grupos de variáveis que mais se relacionam, procurar fatores de interferência e também criar modelos estatísticos e de probabilidade a partir disso tudo.

Em um estudo, raríssimas vezes trabalhamos com variáveis independentes umas das outras, por isso a tamanha importância e utilidade da análise multivariada de dados. É através das técnicas multivariadas que conseguimos examinar adequadamente as relações das variáveis e obter um entendimento completo para tomar decisões.

Tipos de Análise Multivariada

Os métodos de análise multivariada são, atualmente, um dos mais utilizados, seja qual for a área de conhecimento. Os estudos, ao decorrer do tempo, nos trouxeram a sensibilidade em reconhecer que fazer cálculos e análises de variáveis discriminando o impacto e a correlação entre estas, é muitas vezes inseguro e até mesmo incorreto.

São inúmeros os tipos e possibilidades de se analisar um conjunto de variáveis. Deste modo, as técnicas multivariadas mais utilizadas são as de análise de cluster, análise de componentes principais, análise fatorial, regressão múltipla e regressão logística. Sendo que cada uma possui característica própria. Porém dependendo da necessidade, podem ser utilizadas em um mesmo estudo.

Análise de Cluster:

A análise de agrupamentos, ou análise de cluster, é um método estatístico multivariado que localiza grupos homogêneos nos dados. Ela permite classificar objetos e pessoas observando suas semelhanças. O método organiza e agrupa então, um conjunto de variáveis em grupos homogêneos. Sendo assim, os indivíduos pertencentes a um grupo serão o mais semelhante possível entre si e diferentes dos indivíduos dos grupos restantes.

A identificação e formação de grupos pode nos dar implicações importantíssimas. No mercado podemos identificar nichos empresariais. Na medicina podemos perceber sintomas condizentes a uma doença específica. Em análise comportamental conseguimos encontrar influentes de determinada ação e/ou opinião. São inúmeras e fascinantes as respostas que a análise multivariada nos dá.

Análise de Componentes Principais:

É o método responsável por simplificar os dados. A análise de componentes principais identifica o grau de relações e impactos das variáveis. Separa dados que não acrescentam em nada, de dados que contém toda a informação necessária. É um processo de condensação da amostra em estudo com perda mínima de informação.

Deste modo, tal ferramenta nos permite também, além de identificar variáveis que não possuem impacto no estudo, trabalhar de forma mais direta. Algumas vezes um banco de dados com muitas variáveis torna a análise um pouco extensa, obtendo respostas complexas de se assimilar. Quando condensamos isso, obtemos resultados mais limpos e diretos ao assunto principal.

Análise Fatorial:

Muito confundida com a análise de componentes principais, a análise fatorial tem como objetivo não apenas reduzir o número de variáveis iniciais com a menor perda de informação possível. Mas também entender quais informações escondidas, ou seja, não percebidas naturalmente. São resumidas as variáveis iniciais, porém não só por exclusão, mas também por relações. Essas ações geram os fatores, que são denominados constructos, podendo ser uma variável não observada no estudo.

A análise de fatores principais explica a variabilidade entre os dados, já a análise fatorial consegue explicar a estrutura das correlações/covariâncias, entre as variáveis, utilizando de um modelo estatístico para pressupor a existência de variáveis não observadas.

Regressão Multivariada:

Fora as técnicas de correlação, existem também as de regressão multivariada. Como, por exemplo, a regressão logística que produz um modelo que permite a predição de valores categóricos a partir de uma série de variáveis explicativas. Podendo ser elas contínuas e/ou binárias. Assim, a regressão múltipla constroem modelos para descrever relações entre várias variáveis explicativas de um determinado processo.

Deste modo, as técnicas de regressão multivariada constroem modelos estatísticos que relaciona e leva em consideração várias variáveis em estudo. Permitindo análises importantes e até mesmo previsões.

Mas afinal, por que uma Análise Estatística Multivariada é tão importante?

As análises estatísticas em geral, atualmente, são métodos/ferramenta que embasam as melhores decisões. Todas as técnicas que circulam essa área, nos dão respostas probabilísticas que facilitam entender o melhor caminho para nosso negócio ou nosso estudo. Quando temos em mãos um banco de dados com inúmeras variáveis onde queremos obter respostas e tomar decisões a partir disso. Um profissional na área estatística é o que deve ser procurado. Pois melhor do que se basear em subjetividades e achismos é trabalhar com números exatos, porcentagens e probabilidade.

A análise multivariada é extremamente utilizada e importante pois consegue analisar em um estudo, inúmeras variáveis ao mesmo tempo. Assim deixando de lado todos os erros e resultados vagos que dão as análises mais comuns. Portanto, caso você queira realmente enxugar todas as possíveis respostas do seu estudo ou do seu banco de dados sem cometer equívocos, é imprescindível a realização de uma análise estatística multivariada.

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