Post on 17-Jul-2015
Pesquisa Correlacional x Experimental
Variáveis Dependentes x Independentes
Variáveis Qualitativas x Quantitativas
Redução de Variáveis
A maneira própria de fazer ciência,
procurando reduzir a poucas
variáveis, desenvolveu muito um
ramo da estatística que olha as
variáveis de maneira isolada — a
estatística univariada.
Procedimento Metodológico
Definição do problemaInício
•Amostragem
•Seleção de variáveis
Meio•Tratamento
•Análise e inferência de Dados
Fim
Definições Básicas
Regressão Linear
Ferramenta estatística usada para prever futuros valores a partir de
valores passados.
Correlação de Pearson
O coeficiente mede a intensidade e a direção de relações lineares. A
intensidade diz respeito ao grau de relacionamento entre duas
variáveis. Quanto mais próximo dos extremos do intervalo, (-1 e +1) mais forte é a correlação. Quanto mais próximo do centro do
intervalo, zero, mas fraca é a correlação linear.
Análise de componentes principais
Os fundamentos da análise de componentes principais serão apresentados
descrevendo os passos matemáticos e estatísticos a partir das necessidades de
interpretação adequada da matriz de dados. O entendimento exaustivo do
assunto requer o conhecimento de operações com matrizes e por isso optamos
por uma abordagem conceitual usando as noções de álgebra linear.
Regressão linear múltipla de
componentes principais
Finalidade: Obter uma relação matemática entre UMA das variáveis (variável
dependente) e o restante das variáveis que descrevem o sistema (variáveis
independentes).
Pode ser usada na predição de resultados.
Aplicações
Objetivos bem precisos, desde o início da pesquisa,
ajudam na consecução do trabalho e posterior tratamento
estatístico.