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Como fazer a análise simultânea de muitas variáveis de um grande conjunto de dados? A análise multivariada, que é uma ferramenta estatística, é o caminho. No entanto, por estar voltada à geração de hipóteses, ela nem sempre fornece confirmações.
Muito impulsionada na primeira metade do século 20, a análise multivariada e seus cálculos matemáticos complexos somente se popularizaram nos dias de hoje com o desenvolvimento de computadores e aplicativos.
Neste artigo, entenda o que é análise multivariada de dados, quais são suas etapas e aplicações. Boa leitura!
O que é análise multivariada?
A análise multivariada é uma ferramenta estatística que permite a análise simultânea de muitas variáveis de um grande conjunto de dados. Contudo, por estar relacionada à geração de hipóteses, ela nem sempre fornece confirmações.
As variáveis podem ser quantitativas ou qualitativas. E as técnicas estatísticas a serem selecionadas vão depender do tipo de variável escolhido.
Em sua gama diversa de técnicas de análise, a Estatística pode ser dividida em duas classes gerais. Veja abaixo.
Estatística descritiva (univariada, bivariada ou multivariada)
A estatística descritiva univariada é usada quando se necessita resumir e descrever a distribuição de uma única variável.
Já a bivariada (duas variáveis) e a multivariada (mais de duas variáveis) são usadas quando se necessita descrever a associação entre duas ou mais variáveis.
Confira as ferramentas mais conhecidas da estatística descritiva:
- tabelas de frequência;
- gráficos;
- cálculo de medidas de tendência central como média, mediana e moda;
- cálculo de medidas de variação como variância e desvio padrão.
Estatística inferencial
A estatística inferencial utiliza as informações de uma amostra para chegar a conclusões sobre um grupo maior, a que não temos acesso. Por generalizar resultados, ela está sempre associada a uma probabilidade de erro.
A probabilidade é uma ferramenta muito usada na estatística inferencial.
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Quais são as etapas de uma análise multivariada?
Uma análise multivariada é composta de quatro etapas. Veja a seguir.
- Formulação do problema.
- Reunião dos dados, identificação das variáveis e das relações que ocorrem no processo.
- Escolha da técnica a ser utilizada (Análise de Agrupamentos/Clustering, Análise de Componentes Principais ou Análise Fatorial).
- Aplicação da técnica no processo.
Vale destacar a importância de escolher a técnica apropriada ao tipo de dados disponível. Afinal, cada uma delas também tem suas limitações.
Quais são as suas aplicações?
Confira, abaixo, algumas das aplicações da análise multivariada:
- análise de mercado;
- garantia do controle de qualidade;
- otimização e controle do processo;
- pesquisa e desenvolvimento.
Como você pode perceber, a análise multivariada de dados é uma ferramenta estatística que permite a análise simultânea de muitas variáveis de um grande conjunto de dados.
Por fim, independentemente de quão sofisticada seja sua análise, não desconsidere a estatística descritiva. Isso porque a exploração dos dados deve ser a sua primeira etapa.
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