Sumários

Aula 12

14 Maio 2025, 19:30 • Rodrigo Vieira de Assis

Regressão Linear Múltipla (RLM)

- Análise da qualidade e da adequabilidade do modelo: R² ajustado e teste F;

- Avaliação do efeito dos preditores sobre a variável dependente: estimativas;

- Hierarquização dos preditores com efeitos significativos: estimativas estandardizadas;

- Avaliação dos efeitos dos preditores: leitura do teste t e do p-value associado;

- Reportar os resultados de um modelo de regressão linear múltiplo num relatório, tese ou dissertação.

Ao final da aula, fez-se um ponto de situação dos trabalhos e foram ainda validados outputs já produzidos pelos grupos no âmbito da elaboração dos seus relatórios.

Aula 11

14 Maio 2025, 18:00 • Rodrigo Vieira de Assis

Regressão Linear Múltipla (RLM)

- Apresentação do modelo a ser testado;

- Sistematização dos vários objetivos da RLM;

- Identificação da linearidade, e do sentido da relação entre duas variáveis, a partir da leitura do diagrama de dispersão;

- Significado de ordenada na origem e coeficiente de regressão a partir da equação da recta;

- Modelo de Regressão Linear Simples e Modelo de Regressão Linear Múltiplo;

- O estatuto das variáveis preditoras e da variável de outcome;

- Rácio entre casos e variáveis preditoras.

Aula 10

7 Maio 2025, 18:00 • Rodrigo Vieira de Assis

Análise de Componentes Principais: como reportar e conclusões

- Revisão da ACP a partir da um conjunto de exercícios. Conclusão do tópico sobre a operacionalização das novas variáveis e construção das compósitas. Média das respostas interpretação dos resultados das novas variáveis. Exemplificação dessa articulação a fim de explicitar a estratégia a usar no trabalho a apresentar na UC.

Acompanhamento dos trabalhos de grupo

- Tutoria com diversos grupos para apoio à realização do trabalho de grupo: validação das bases de dados selecionadas e análise das primeiras tentativas de realização de ACP.

Aula 9

30 Abril 2025, 18:00 • Rodrigo Vieira de Assis

Operacionalização da ACP e construção de variáveis compósitas

- Realização de uma ACP com recurso ao JAMOVI, acompanhada de revisão e discussão dos conceitos;

- Breve síntese dos principais resultados da ACP;

- Procedimentos para prévios à construção de variáveis compósitas: medição da consistência interna (Alpha de Cronbach e Spearman-Brown) e guidelines para a sua interpretação;

- Construção das compósitas;

- Média das respostas e interpretação dos resultados das novas variáveis.

Acompanhamento dos trabalhos de grupo

- Apresentação das Notas de Orientação para o Trabalho final na UC;

Aula 8

9 Abril 2025, 19:30 • Rodrigo Vieira de Assis

Análise de Componentes Principais (ACP)

- Explicação do conceito de uniqueness (1 – comunalidade);

- Apresentação de guidelines para estes resultados;

- Interpretação das componentes: Leitura da matriz dos loadings;

- Apresentação de guidelines para identificar o valor a partir do qual os loadings são considerados "significativos".

Rotação das componentes:

- Vantagens da rotação distinção entre rotação ortogonal e rotação oblíqua;

- Especificação de que a rotação não altera a % de variância explicada.