Análise <em>procrustes</em> aplicada à seleção de variáveis

Abstract

Nos estudos exploratórios multivariados, cujo objetivo é a redução da dimensão do conjunto de variáveis, o principal método utilizado é a análise de componentes principais. Neste método, todas as variáveis originais são, em geral, necessárias para definir os subconjuntos de variáveis. Krzanowski (1987) apresentou uma metodologia que combina a análise de componentes principais e a análise procrustes para determinar o quanto o novo subconjunto de variáveis representa a estrutura dos dados originais. Steiner (1995) utilizou vários métodos para separar grupos e selecionar variáveis em um problema médico. Neste trabalho, foi aplicada a análise procrustes para um conjunto de dados gerado aleatoriamente segundo as distribuições das variáveis definidas por Steiner. O objetivo foi verificar se o subconjunto de variáveis resultantes da análise reproduzem a estrutura original dos dados. Através das análises realizadas, concluiu-se que o método procrustes é uma ferramenta indispensável na seleção de variáveis.

Keywords

• componentes principais
• análise procrustes
• análise multivariada