Exploratory Factor Analysis

application to data on crimes against women in 141 municipalities in the state of Mato Grosso in 2016

Authors

  • Jaqueline Trentino Silva Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT)
  • Elkeaeer de Souza Peres Ruvieri Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT)
  • Mateus Ormondes Magalhães Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT) https://orcid.org/0000-0002-0808-6705
  • Névio Lotufo Neto Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT) https://orcid.org/0000-0002-4210-4110
  • Kuang Houngyu Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT)

Keywords:

Multivariate analysis, principal component analysis, Varimax rotation

Abstract

A análise multivariada é um conjunto de técnicas estatísticas que permite a análise e interpretação de conjuntos de dados de natureza quantitativa com grande número de variáveis de forma simplificada. A análise fatorial exploratória (AFE)  é uma técnica dentro da análise fatorial cujo objetivo abrangente é identificar as relações subjacentes entre as variáveis medidas. A AFE é uma técnica estatística que estuda correlações entre um grande número de variáveis agrupando-as em fatores. Assim o objetivo principal deste trabalho é apresentar os principais aspectos desta técnica, fazendo-se posteriormente uma aplicação prática sobre os dados de crimes contra mulheres do Estado de Mato Grosso no ano de 2016. Com este trabalho, pretende-se também auxiliar pesquisadores das diversas áreas a utilizarem AFE com maior discernimento teórico e metodológico. Foi possível identificar  dois fatores pelo método de Componente Principal, que explicou aproximadamente 80,56% da variância total encontrada,  pode-se então afirmar que este método foi eficaz e cumpriu os objetivos propostos que são os de resumo e redução dos dados além de permitir a interpretação dos mesmos.

Author Biographies

Jaqueline Trentino Silva, Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT)

Graduanda do curso de Bacharel em Estatística na Universidade Federal de Mato Grosso

Elkeaeer de Souza Peres Ruvieri, Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT)

Graduando em Estatística, Universidade Federal de Mato Grosso - UFMT

Mateus Ormondes Magalhães, Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT)

Graduando em Estatística, Universidade Federal de Mato Grosso - UFMT

Névio Lotufo Neto, Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT)

Mestrando em Física Ambiental, Universidade Federal de Mato Grosso - UFMT

Kuang Houngyu, Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT)

Doutor em Estatística e Experimentação Agronômica pelo Esalq/USP. Professor Adjunto do Departamento de Estatística, Universidade Federal de Mato Grosso - UFMT

References

DAMÁSIO, B. F. Uso da análise fatorial exploratória em psicologia. Avaliação Psicológica, v.11, n.2, p. 213-228, 2012.

DZIUBAN, C.D.SHIRKEY, E,S. When is a correlation matrix appropriate for factor analysis Some decision rules, Psychol, Bull, v.81, p.358-361, 1974.

FIGUEIREDO, F, D. B.; SILVA JÚNIOR, J. A. Visão além do alcance: uma introdução à análise fatorial. OPINIÃO PÚBLICA, v.16, n.1, p. 160-185, 2010.

GULUMBE, S. U.; DIKKO, H. G.; BELLO, Y. Analysis of Crime Data using Principal Component Analysis: A case study of Katsina State. CBN Journal of Applied Statistics, p.39--49, 2013.

HAIR JR., J. F.; WILLIAM, B.; BABIN, B.; ANDERSON, R. E. Análise multivariada de dados. 6.ed. Porto Alegre: Bookman, 2009.

HONGYU, K. Análise Fatorial Exploratória: resumo teórico, aplicação e interpretação. E&S Engineering and Science, v.4, n.7, 2018.

HORN, J. L.A rationale and technique for estimating the number of factors in factor analysis. Psychometrika, v.30, n.1, p.179--185. 1965.

HUTCHESON, G. D.; SOFRONIOU, N. The multivariate social scientist: Introductory statistics using generalized linear models. London: Sage Publications. 1999.

JOHNSON, R.A.; WICHERN, D.W. Applied multivariate statistical analysis. 6ª Edição. Madison: Prentice Hall International, p.816, 2008.

KIRCH, J. L.; HONGYU, K.; SILVA, F. L.; DIAS, C. T. S. Análise Fatorial para Avaliação dos Questionários de Satisfação do Curso de Estatística de uma Instituição Federal. E&S Engineering and Science, v.6, n.1, 2017.

NEISSE, A. C.; HONGYU, K. Aplicação de componentes principais e análise fatorial a dados criminais de 26 estados dos EUA. E&S Engineering and Science, v.6, n.2, 2016.

PALLANT, J. SPSS Survival Manual. Open University Press, 2007.

PASQUALI, L. Análise fatorial: um manual teórico-prático. Brasília: EditoraUnB, 1999.

PEREIRA, J, C, R. Análise de dados qualitativos: estratégias metodológicas para as ciências da saúde, humanas e sociais. São Paulo: EDUSP. 1999.

R DEVELOPMENT CORE TEAM. R: a language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria, 2018. Disponível em: https://www.R-project.org/. Acessado em: 18/03/19.

SCHWAB, A. J. Data analysis and computers II. 2007.

Downloads

Published

29-07-2019

How to Cite

Silva, J. T., Ruvieri, E. de S. P., Magalhães, M. O., Neto, N. L., & Houngyu, K. (2019). Exploratory Factor Analysis: application to data on crimes against women in 141 municipalities in the state of Mato Grosso in 2016. Sigmae, 8(2), 427–436. Retrieved from https://publicacoes.unifal-mg.edu.br/revistas/index.php/sigmae/article/view/1025

Issue

Vol. 8 No. 2 (2019): Special issue: 64th RBRAS and 18th SEAGRO

Section

Applied Statistics

License

Proposta de Política para Periódicos de Acesso Livre


Autores que publicam nesta revista concordam com os seguintes termos:

    1. Autores mantém os direitos autorais e concedem à revista o direito de primeira publicação, com o trabalho simultaneamente licenciado sob a Licença Creative Commons Attribution que permite o compartilhamento do trabalho com reconhecimento da autoria e publicação inicial nesta revista.

    1. Autores têm autorização para assumir contratos adicionais separadamente, para distribuição não-exclusiva da versão do trabalho publicada nesta revista (ex.: publicar em repositório institucional ou como capítulo de livro), com reconhecimento de autoria e publicação inicial nesta revista.

  1. Autores têm permissão e são estimulados a publicar e distribuir seu trabalho online (ex.: em repositórios institucionais ou na sua página pessoal) a qualquer ponto antes ou durante o processo editorial, já que isso pode gerar alterações produtivas, bem como aumentar o impacto e a citação do trabalho publicado (Veja O Efeito do Acesso Livre).