Análise da interferência das pme’s na filosofia de implantação do gerenciamento de projetos.

Análise Multivariada Aplicada a Engenharia Florestal

1 INTRODUÇÃO

A denominação “Análise Multivariada” corresponde a um grande número de métodos e técnicas que utilizam, simultaneamente, todas as variáveis na interpretação teórica do conjunto de dados obtidos (NETO, 2004). Embora, às vezes, possa ser utilizada para confirmação dos eventos (HAIR, et al, 2004), os métodos multivariados são escolhidos de acordo com os objetivos da pesquisa, pois sabe-se que a análise multivariada é uma análise exploratória de dados, prestando-se a gerar hipóteses, e não tecer confirmações a respeito dos mesmos, o que seria uma técnica confirmatória, como nos testes de hipótese, nos quais se tem uma afirmação a respeito da amostra em estudo.

Basicamente a Análise Multivariada trata do estudo das seguintes técnicas estatísticas:
- Inferências sobre médias multivariadas;
- Análise da estrutura de covariância: Componentes Principais, Análise Fatorial, Análise de Correlação Canônica;
- Técnicas de Classificação e agrupamento: Análise de Cluster, Análise discriminante; Este relatório foi elaborado com o objetivo de apresentar os métodos multivariados utilizando o programa Statistical Package for Social Science for Windows (SPSS) for Windows 13 e também o programa PcOrd.

2 TÉCNICAS DE ORDENAÇÃO

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As Técnicas de Ordenação são eficientes na sumarização ou simplificação de dados numéricos, para comparações estatísticas. Entre os principais objetivos da ordenação está à busca dos eixos principais de variação.
Entre as principais técnicas de ordenação pode-se considerar: Análise dos Componentes Principais (PCA), Análise Fatorial (FA) e Análise de Correlação Canônica (CCA).

. 2.1 Análise de Componentes Principais (PCA) e Análise Fatorial (FA)

A Análise de Componentes Principais (PCA) é uma técnica de ordenação, que organiza os dados das unidades amostrais ao longo de eixos. É uma análise que condensa as