Análise multivariada é um ramo da estatística que examina as relações simultâneas entre múltiplas variáveis. Esta forma de análise está cada vez mais influenciando não apenas a análise de pesquisa, mas também as abordagens de tomada de decisão e resolução de problemas. É distinta das análises univariada e bivariada porque envolve várias variáveis ao mesmo tempo, o que introduz complexidades que não aparecem em análises mais simples.
Análise univariada, bivariada e multivariada são distintas na quantidade de variáveis examinadas. Na análise univariada, lidamos com uma única variável; por exemplo, estudando a distribuição de idades em uma população, focando-se exclusivamente nessa característica. Já a análise bivariada considera duas variáveis e explora a relação entre elas, como a correlação entre idade e renda em um grupo de indivíduos, verificando como uma pode afetar a outra. Em contraste, a análise multivariada avalia simultaneamente mais de duas variáveis; um exemplo seria uma pesquisa de mercado que explora como idade, renda, gênero e educação afetam as preferências de compra de um consumidor. Aqui, o foco é compreender as relações complexas e as influências mútuas entre todas as variáveis, o que permite uma compreensão mais rica e detalhada dos dados que não poderia ser obtida apenas olhando para as variáveis de forma isolada ou em pares.
Estatisticamente, a análise multivariada abrange uma gama de técnicas usadas para analisar dados que envolvem múltiplas variáveis. Este tipo de análise é essencial para situações em que múltiplas variáveis interagem entre si, e o resultado não pode ser simplificado examinando variáveis individualmente.
Ao entrar no mundo da análise multivariada, saindo do mais simples estudo univariado, encontramos novos conceitos que são essenciais para o entendimento completo do tema. Um desses conceitos é a variável estatística, que é como uma receita que combina várias variáveis para criar uma nova, com o propósito de analisar dados de forma mais complexa. Por exemplo, numa pesquisa de satisfação do cliente, poderíamos combinar as variáveis idade, renda e escolaridade para entender melhor o perfil do cliente. Além disso, é necessário saber sobre os diferentes tipos de escalas de medição, como as escalas nominais, que categorizam dados sem uma ordem específica (como tipo sanguíneo), e as escalas ordinais, que têm uma ordem ou ranking (como níveis de satisfação). Também temos as escalas intervalares e de razão, que tratam de medidas como temperatura e peso, respectivamente. Compreender essas escalas é crucial, pois elas influenciam como interpretamos os dados e realizamos testes estatísticos. E por falar em testes, na análise multivariada, eles são usados para verificar se os resultados encontrados são de fato significativos, ou seja, se refletem uma verdadeira tendência e não apenas um acaso, e para determinar os níveis de confiança, que nos dizem o quão certos podemos estar sobre as conclusões tiradas dos dados.
Uma variável estatística em análise multivariada é essencialmente uma combinação linear de múltiplas variáveis ponderadas de maneira a alcançar um objetivo analítico específico. Este conceito é central para as técnicas multivariadas, pois captura a natureza multivariada da análise.
O erro de medição refere-se ao grau em que os valores observados desviam dos valores "verdadeiros". É um aspecto crucial a ser considerado na análise multivariada, uma vez que a combinação de variáveis em uma variável estatística será afetada pelo erro de medição inerente a cada variável. O erro de medição pode introduzir "ruído" às variáveis observadas ou medidas, o que pode mascarar os verdadeiros efeitos e levar a resultados menos precisos.
Na análise multivariada, significância estatística e poder estatístico são dois conceitos cruciais. Significância estatística refere-se à probabilidade de que a diferença ou relação observada na amostra realmente exista na população, enquanto poder estatístico é a probabilidade de que o teste rejeite corretamente uma hipótese nula falsa. Um equilíbrio entre o risco de erros do Tipo I e Tipo II e o nível desejado de poder estatístico é essencial para uma análise multivariada robusta.
Portanto, a análise multivariada é uma área de análise estatística complexa, mas altamente informativa. Envolve entender e manipular múltiplas variáveis simultaneamente, o que requer uma abordagem matizada para a análise de dados. Os pesquisadores devem considerar a interação entre escalas de medição, erro, significância e poder para empregar efetivamente as técnicas multivariadas. A aplicação correta dessas técnicas pode fornecer entendimentos profundos sobre as relações entre variáveis que não são discerníveis em análises univariadas ou bivariadas.
