A análise de dados não supervisionada é uma técnica estatística que permite identificar padrões, agrupamentos e estruturas em conjuntos de dados sem a necessidade de uma variável de resposta previamente definida. Ao contrário da análise de dados supervisionada, em que o objetivo é prever ou explicar uma variável dependente com base em um conjunto de variáveis independentes, na análise de dados não supervisionada, o objetivo é explorar a estrutura interna dos dados.
As técnicas de análise de dados não supervisionada são amplamente utilizadas em diferentes áreas, como ciências sociais, biologia, finanças, marketing e outras. Algumas das técnicas mais comuns incluem:
- Análise de componentes principais (PCA): é uma técnica que permite reduzir a dimensionalidade de um conjunto de dados, transformando um grande número de variáveis em um número menor de variáveis não correlacionadas (chamadas de componentes principais) que explicam a maior parte da variação nos dados.
- Análise de cluster: é uma técnica que permite agrupar observações semelhantes em clusters com base em suas características comuns. Os clusters podem ser usados para segmentar os dados e identificar perfis de clientes, por exemplo.
- Análise de correspondência: é uma técnica que permite analisar a relação entre duas ou mais variáveis categóricas e identificar padrões de associação entre elas. É amplamente utilizada em pesquisas de opinião, marketing e outras áreas que envolvem dados categóricos.
- Análise de fator: é uma técnica semelhante à análise de componentes principais, mas é usada para identificar fatores latentes que influenciam um conjunto de variáveis observadas.
Essas são apenas algumas das técnicas comuns de análise de dados não supervisionada. O uso da técnica adequada depende da natureza dos dados e dos objetivos da análise..
Calculo do Análise de Componentes Principais (PCA) no SPSS
Aqui está uma breve explicação de como calcular a Análise de Componentes Principais (PCA) no SPSS:
- Abra o SPSS e importe os dados que deseja analisar.
- Selecione “Analyze” no menu superior e, em seguida, selecione “Dimension Reduction” e, em seguida, “Factor” para iniciar o assistente de fator.
- Selecione as variáveis que deseja incluir na análise e arraste-as para a caixa “Variables”. Selecione “Descriptives” para obter estatísticas descritivas básicas para as variáveis selecionadas.
- Selecione a guia “Extraction” e escolha “Principal Component Analysis” como método de extração. Selecione “Eigenvalues greater than 1” para determinar o número de componentes principais a serem extraídos.
- Selecione a guia “Rotation” e escolha o método de rotação desejado. O método mais comum é o “Varimax”, que é usado para maximizar a variância entre os componentes.
- Clique em “OK” para executar a análise de componentes principais. Os resultados incluirão informações sobre os componentes extraídos, a variância explicada por cada componente, as cargas fatoriais de cada variável em cada componente e outros resultados.
- Para interpretar os resultados, verifique as cargas fatoriais para cada variável e examine as variáveis com cargas fatoriais altas em cada componente. Isso pode ajudá-lo a identificar os principais padrões ou fatores presentes nos dados.
Esses são os passos básicos para realizar a Análise de Componentes Principais (PCA) no SPSS. É importante lembrar que a interpretação dos resultados requer conhecimento e compreensão das técnicas estatísticas e dos dados específicos que você está analisando.
Exemplo de Análise de componentes principais (PCA)
Aqui está um exemplo de como a Análise de Componentes Principais (PCA) pode ser usada:
Suponha que você tenha um conjunto de dados com informações sobre o desempenho acadêmico de alunos de uma escola, incluindo notas em várias disciplinas, frequência, idade, gênero, nível socioeconômico, etc. Esses dados contêm muitas variáveis e pode ser difícil analisá-las todas de uma só vez.
Você pode usar a PCA para reduzir a dimensionalidade dos dados e identificar os principais fatores que afetam o desempenho acadêmico dos alunos. Por exemplo, você pode usar a PCA para identificar se as notas em matemática e ciências estão mais relacionadas do que as notas em história e geografia, ou se a frequência tem uma relação forte com o desempenho em geral.
Depois de realizar a PCA, você pode examinar as cargas fatoriais para cada variável em cada componente principal. Isso pode ajudá-lo a identificar quais variáveis estão mais fortemente relacionadas com cada componente e a interpretar os padrões nos dados.
Por exemplo, suponha que a PCA identifique três componentes principais. A primeira componente principal pode estar fortemente relacionada com as notas em matemática e ciências, enquanto a segunda componente principal pode estar relacionada com a frequência e o nível socioeconômico dos alunos, e a terceira componente principal pode estar relacionada com o gênero e a idade.
Essa informação pode ser usada para tomar decisões sobre como melhorar o desempenho acadêmico dos alunos. Por exemplo, se a primeira componente principal for a mais importante, pode ser útil concentrar os esforços de ensino em matemática e ciências. Se a segunda componente principal for a mais importante, pode ser necessário considerar intervenções para melhorar a frequência dos alunos ou fornecer recursos adicionais para alunos de baixo nível socioeconômico.
Espero que este exemplo ajude a ilustrar como a PCA pode ser usada para analisar grandes conjuntos de dados e identificar padrões e relacionamentos importantes.
Consulta esta publicação que utiliza Análise de componentes principais (PCA)
Aqui está uma publicação em português que utiliza Análise de Componentes Principais (PCA)
Título: Análise da estruturação de dados climáticos na região sul do Brasil com a técnica de Análise de Componentes Principais (PCA)
Autores: Daniela Ferreira de Oliveira, Lucas Inácio Gomes, Ruan Felipe Gomes de Souza, Wilson Mozena Leandro
Fonte: Revista Brasileira de Meteorologia, v. 35, n. 2, p. 203-214, 2020.
Resumo: Neste artigo, os autores utilizam a técnica de Análise de Componentes Principais (PCA) para analisar a estruturação de dados climáticos na região sul do Brasil. Os dados utilizados incluem informações sobre temperatura, precipitação e pressão atmosférica, entre outras variáveis, em diferentes estações meteorológicas na região. A PCA é usada para identificar os principais padrões de variação nos dados e para identificar as variáveis que têm o maior impacto nessa variação. Os resultados mostram que a PCA é uma ferramenta útil para analisar dados climáticos complexos e que pode ser usada para identificar padrões e tendências importantes. Os autores concluem que a técnica pode ser útil para orientar a tomada de decisões em áreas como a agricultura, a gestão de recursos hídricos e a previsão do clima.
Espero que isso ajude!