Estatística

ANÁLISE DE COMPONENTES PRINCIPAIS E ANÁLISE FACTORIAL

Introdução
Considere o seguinte cenário:
- Um analista financeiro está interessado em determinar a “saúde financeira” das firmas de uma determinada indústria. Foi feita uma pesquisa que permitiu identificar 120 variáveis financeiras que poderiam ser usadas para levar a cabo tal propósito.

Obviamente,

seria

intratável

interpretar

120

indicadores

financeiros para ter acesso à “saúde financeira” de uma firma. O trabalho do analista será simplificado se estas 120 variáveis poderem ser reduzidas a um nº inferior de novas variáveis.

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ANÁLISE DE COMPONENTES PRINCIPAIS E ANÁLISE FACTORIAL

Tal como no exemplo anterior, em muitos estudos o nº de variáveis consideradas é demasiado grande para ser tratável, tornando-se, muitas vezes, absolutamente necessário reduzir a dimensão da análise para que a situação se torne compreensível, isto é, torna-se necessário usar uma técnica de redução de dados.

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ANÁLISE DE COMPONENTES PRINCIPAIS E ANÁLISE FACTORIAL

A ANÁLISE FACTORIAL (ou Análise de Factores Comuns) e a ANÁLISE DE
COMPONENTES PRINCIPAIS são técnicas estatísticas cujo objectivo é representar ou descrever um número de variáveis iniciais a partir de um menor número de variáveis hipotéticas (os factores \ componentes principais). Isto é, permite identificar novas variáveis (os factores \ componentes principais), em menor número que o conjunto inicial, mas sem perda significativa da informação contida neste conjunto.

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ANÁLISE DE COMPONENTES PRINCIPAIS E ANÁLISE FACTORIAL

O propósito geral destas técnicas é encontrar uma maneira de condensar
(sumariar) a informação contida num conjunto de variáveis originais, num conjunto menor de variáveis perdendo o mínimo possível de informação.
Tratam-se portanto de técnicas de redução de dados que investigam os interrelacionamentos (correlações) entre as variáveis e os descrevem, se possível, em termos de um