Questões de Análise Fatorial

ID

173062

Banca

FCC

Órgão

MPU

Ano

2007

Provas

FCC - 2007 - MPU - Analista de Documentação - Estatística

Disciplina

Estatística

Assuntos

A análise fatorial tem como objetivo principal descrever a variabilidade original de um vetor aleatório X com m componentes

Alternativas

substituindo essas m componentes por outras m componentes, mas que sejam ortogonais entre si.

tomando uma combinação não linear dessas n componentes, onde n < m.

estabelecendo relações de causa e efeito entre esses m componentes.

fazendo uso de um número n (n < m) de variáveis aleatórias, chamadas fatores comuns, e que estão relacionadas com X através de um modelo não linear.

fazendo uso de um número n (n < m) de variáveis aleatórias, que estejam relacionadas com X através de um modelo linear.

ID

177739

Banca

FCC

Órgão

TRT - 9ª REGIÃO (PR)

Ano

2010

Provas

FCC - 2010 - TRT - 9ª REGIÃO (PR) - Analista Judiciário - Estatística

Disciplina

Estatística

Assuntos

Quanto a (algumas) técnicas de Análise Multivariada, é INCORRETO afirmar:

Alternativas

Na análise de componentes principais, a informação contida em um vetor de p-variáveis aleatórias originais é substituída pela informação contida em q (q<p )componentes principais não correlacionadas.

A análise fatorial é uma técnica multivariada para se examinar exclusivamente relações geométricas do cruzamento de variáveis categóricas ordinais.

A análise de Agrupamentos tem como objetivo dividir os elementos da amostra, ou população, em grupos, de forma que os elementos pertencentes a um mesmo grupo sejam similares entre si, com respeito às características que neles foram medidas.

O objetivo principal da análise de componentes principais é o de explicar a estrutura de variância e covariância de um vetor aleatório, composto por n variáveis aleatórias, através da construção de combinações lineares das variáveis originais.

As técnicas de conglomerados hierárquicas são utilizadas em análise exploratória de dados, com o intuito de identificar possíveis agrupamentos e o valor provável do número de grupos.

ID

797827

Banca

CESPE / CEBRASPE

Órgão

AL-CE

Ano

2011

Provas

CESPE - 2011 - AL-CE - Analista Legislativo - Estatística

Disciplina

Estatística

Assuntos

Com relação à análise discriminante e à rotação varimax, julgue o item.

Muito utilizada em análise fatorial, a rotação varimax é ortogonal, ou seja, os fatores rotacionados não são correlacionados.

Alternativas

Certo

Errado

Comentários

CORRETO

Método Varimáx é um método de rotação ortogonal (suas variáveis são independentes) que se faz em torno da origem, o efeito final é rotacionar a matriz de pesos (matriz V) e redistribuir a variância, da primeiras componentes principais para as últimas com o obejtivo de obter novos fatores com um padrão mais simples e teoricamente mais significativo. Essa transformação acentua os pesos mais altos e amortiza os menores, a lógica é que a interpretação se torna mais fácil quando as correlações PC-variável sao próximas de mais ou menos um, indicando uma clara associação positiva ou negativa entre a variável e a PC, ou quando as correlações são próximas de zro, apontando uma ausência de associação.
O método Varimax de rotação ortogonal é bastante utilizado entre os métodos ortogonais, ele procura minimizar o número de variáveis que apresentam altas cargas em cada fator. Nesse método, os fatores são mantidos independentes (ortogonais) durante o processo de rotação.
Portanto, de fato é correto afirmar que a rotação varimax é ortogonal, ou seja, que os fatores rotacionados não são correlacionados.

Resposta: C

ID

809260

Banca

FAURGS

Órgão

TJ-RS

Ano

2012

Provas

FAURGS - 2012 - TJ-RS - Analista Judiciário - Estatística

Disciplina

Estatística

Assuntos

A análise fatorial é uma técnica multivariada que busca identificar um número pequeno de fatores capazes de representar relações entre um conjunto de variáveis inter-relacionadas. Com base na teoria de análise fatorial, assinale a alternativa que apresenta a afirmação correta.

Alternativas

O teste de Bartletts pode ser usado para testar a hipótese de que a matriz de correlação é uma matriz identidade; quando o valor da estatística do teste de Bartletts é grande e o nível de significância é pequeno, é provável que a matriz de correlação da população possa ser considerada a matriz identidade.

Se as correlações entre as variáveis forem altas, é improvável que essas variáveis compartilhem fatores comuns.

O coeficiente de correlação múltipla entre uma variável e todas as outras variáveis é também um indicador da força da associação linear entre as variáveis e os fatores, denominado de autovalor na matriz contraimagem.

Se os fatores obedecem ou não à suposição de ortogonalidade, as cargas fatoriais são coeficientes de regressão padronizados em uma equação de regressão múltipla na qual a variável original de interesse no estudo é a variável dependente e os fatores são variáveis independentes.

Em uma análise fatorial, para selecionar os fatores que permanecerão na análise, o autovalor associado a um determinado fator deve ser pequeno para garantir significância.

ID

1141924

Banca

FUMARC

Órgão

PC-MG

Ano

2013

Provas

FUMARC - 2013 - PC-MG - Analista da Polícia Civil - Estatística

Disciplina

Estatística

Assuntos

São métodos de rotação ortogonal dos fatores de uma análise fatorial, EXCETO:

Alternativas

Promax.

Varimax.

Equamax.

Quartimax.

Comentários

São métodos de rotação ortogonal: VARIMAX, QUARTIMAX e EQUIMAX. Veja que o método PROMAX é um método de rotação oblíqua (e não ortogonal). Portanto, a alternativa correta corresponde à letra A.

Resposta: A

ID

1194349

Banca

CESPE / CEBRASPE

Órgão

STF

Ano

2013

Provas

CESPE - 2013 - STF - Analista Judiciário - Estatística

Disciplina

Estatística

Assuntos

Julgue o item a seguir, relativo à análise multivariada.

Na análise fatorial, a rotação varimax, que não é ortogonal, tem por objetivo maximizar a variância das cargas fatoriais.

Alternativas

Certo

Errado

Comentários

não são ortogonais: os métodos oblimax e ortomax
Método Varimax: é um método de rotação ortogonal e pretende que, para cada componente principal, existam apenas alguns pesos significativos e todos os outros sejam próximos de zero, isto é, o objetivo é maximizar a variação entre os pesos de cada componente principal, daí o nome Varimax;

Afirmativa errada.
Gabarito: Errado

Método Varimáx é um método de rotação ortogonal (suas variáveis são independentes) que se faz em torno da origem, o efeito final é rotacionar a matriz de pesos (matriz V) e redistribuir a variância, da primeiras componentes principais para as últimas com o obejtivo de obter novos fatores com um padrão mais simples e teoricamente mais significativo. Essa transformação acentua os pesos mais altos e amortiza os menores, a lógica é que a interpretação se torna mais fácil quando as correlações PC-variável sao próximas de mais ou menos um, indicando uma clara associação positiva ou negativa entre a variável e a PC, ou quando as correlações são próximas de zro, apontando uma ausência de associação.
Um dos métodos de rotação ortogonal é o método Varimax. Este método de rotação ortogonal é bastante utilizado entre os métodos ortogonais, ele procura minimizar o número de variáveis que apresentam altas cargas em cada fator.
Logo, há dois erros na questão: o primeiro é afirmar que a rotação varimax não é ortogonal (o correto seria afirmar que o método Varimax é um método ortogonal) e o segundo erro é afirmar que tem como objetivo maximizar a variância das cargas fatoriais (o correto seria afirmar que o objetivo dele é maximizar a variação entre os pesos de cada componente principal).

Resposta: E

ID

1371904

Banca

FCC

Órgão

TRT - 13ª Região (PB)

Ano

2014

Provas

FCC - 2014 - TRT - 13ª Região (PB) - Analista Judiciário - Estatística

Disciplina

Estatística

Assuntos

Sobre análise multivariada, considere:

I. Na análise fatorial nenhuma variável é definida como dependente ou independente.

II. Na análise de agrupamentos deve haver bastante homogeneidade interna (dentro do agrupamento) em cada um dos agrupamentos resultantes.

III. Na análise de correlação canônica o princípio subjacente é desenvolver uma combinação linear de cada conjunto de variáveis dependentes e independentes para minimizar a correlação entre esses dois conjuntos.

IV. O escalamento multidimensional é uma técnica multivariada apropriada para representar n elementos em um espaço dimensional menor que o original, levando em consideração a similaridade que os elementos têm entre si.

Está correto o que consta APENAS em

Alternativas

I e II.

II e III.

II e IV.

III e IV.

I, II e IV.

Comentários

https://www.tecconcursos.com.br/conteudo/questoes/216322?materia=estatistica&banca=fcc
I. Correto. A análise fatorial é uma técnica de interdependência, pois todas as variáveis são consideradas simultaneamente. Sendo assim, não há variáveis dependentes ou independentes.

II. Correto. Variância homogênea dentro e heterogênea entre os agrupamentos.

III. Incorreto. Na correlação canônica queremos maximizar a correlação entre esses dois conjuntos.

IV. Correto.

ID

2311417

Banca

IBFC

Órgão

EBSERH

Ano

2017

Provas

IBFC - 2017 - EBSERH - Analista Administrativo - Estatística - HUGG-UNIRIO

Disciplina

Estatística

Assuntos

Na Análise Fatorial Exploratória, a comunalidade é um dos principais indicadores de ajuste de aplicação da técnica. A definição mais adequada para essa medida é:

Alternativas

Representa a quantia total de variância no qual a solução fatorial é baseada

Correlação entre as variáveis originais e os fatores

Quantia total da variância que uma variável original compartilha com todas as outras variáveis incluídas na análise

Medida de confiabilidade que varia entre 0 e 1

Nível de dependência entre duas variáveis do modelo

Comentários

Comunalidade

A comunalidade é a proporção de variabilidade de cada variável que é explicada pelos fatores. O valor da comunalidade é o mesmo, independentemente se você usa cargas fatoriais de fatores não rotacionados ou cargas fatoriais de fatores rotacionados para a análise.

Interpretação

Examine os valores da comunalidade para avaliar quão bem cada variável é explicada pelos fatores. Quanto mais perto a comunalidade estiver de 1, melhor a variável é explicada pelos fatores. Você pode decidir adicionar um fator se o fator contribui significativamente para o ajuste de determinadas variáveis.

Fonte: https://support.minitab.com/pt-br/minitab/18/help-and-how-to/modeling-statistics/multivariate/how-to/factor-analysis/interpret-the-results/all-statistics-and-graphs/
Galera, gravei um vídeo comentando esta questão:

https://youtu.be/PhZ9a8p-zv8

ID

2347399

Banca

FCC

Órgão

TRT - 5ª Região (BA)

Ano

2013

Provas

FCC - 2013 - TRT - 5ª Região (BA) - Analista Judiciário - Estatística

Disciplina

Estatística

Assuntos

Considere as seguintes afirmações:

I. A análise fatorial é, geralmente, aplicada sobre variáveis métricas, apesar de existirem métodos especiais para o emprego dessa técnica a variáveis dicotômicas.

II. Na análise discriminante, a variável dependente deve ser não métrica e as variáveis independentes devem indicar diferenças entre, pelo menos, dois grupos.

III. A análise de correspondência não é adequada para pesquisa aleatória e não é sensível a observações atípicas.

IV. Na análise de agrupamentos, as medidas de similaridade mais utilizadas são as correlacionais.

Está correto o que consta APENAS em

Alternativas

IV.

I e II.

I, II e IV.

II, III e IV

I, II e III.

ID

2349580

Banca

FCC

Órgão

TRT - 12ª Região (SC)

Ano

2013

Provas

FCC - 2013 - TRT - 12ª Região (SC) - Analista Judiciário - Estatística

Disciplina

Estatística

Assuntos

Acerca da Análise Multivariada, considere:

I. Na análise fatorial, o critério varimax é um método de rotação fatorial ortogonal para se conseguir uma estrutura fatorial simplificada.

II. O princípio subjacente da análise de correlação canônica é desenvolver uma combinação linear de cada conjunto de variáveis, dependentes e independentes, visando minimizar a correlação entre os dois conjuntos.

III. A análise de correspondência acomoda tanto dados não métricos quanto relações não lineares.

IV. A análise discriminante é apropriada quando a variável dependente é categórica e as variáveis independentes são métricas.

Está correto o que consta APENAS em

Alternativas

I e IV.

II e III.

I, II e III.

II e IV.

I, III e IV.

ID

2355682

Banca