Desempenho do método de estimação por componentes principais e da rotação varimax na análise de fatores

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Dias, Camila Rafaela Gomes
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Viçosa
• Palavras-chave em Português: Análise multivariada; Correlação (Estatística); Estatística
• Link de acesso: http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/18651

Com o objetivo de avaliar o desempenho do método dos componentes principais utilizando a análise de fatores ortogonais, com e sem rotação varimax, a partir das estimativas dos seus parâmetros, foram estabelecidas 18 matrizes de correlações que configuraram diferentes graus de relações entre quatro variáveis aleatórias normalmente distribuídas. Inicialmente, avaliou-se a adequação das matrizes de correlações para a aplicação da análise de fatores pelo teste de esfericidade de Bartlett e pelo critério de KMO. Definiram-se como variáveis explicativas os autovalores, a matriz de cargas fatoriais, a comunalidade e a soma de quadrados da matriz de resíduos. Em seguida, foram calculados os erros relativos médios dos desvios entre os valores teóricos e estimados dessas variáveis, definidos, respectivamente, por: ∆λ, ∆λ1 , ∆λ2 , ∆Γ e ∆h². Além disso, calculou-se também a soma de quadrados da matriz de resíduos para avaliar a qualidade de ajuste de cada modelo fatorial ortogonal. Ao total, foram efetuadas 36 análises de fatores, sem e com rotação varimax. Posteriormente, para cada variável avaliada foi realizada uma análise de superfície de resposta. Concluiu-se que para os dados que seguem distribuição normal p-variada o método de estimação da análise de fatores ortogonais por componentes principais não foi adequado e a rotação varimax não melhorou os resultados quando utilizado com esse método. As análises estatísticas foram realizadas no software R.