Proposta de um sistema de medição de desempenho - IEM - Unifei

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correlação dos dados é significativa e haverá redução de dimensionalidade. Na tabela 11 é demonstrada a análise de componentes principais: Análise de componentes principais: q3, q4, q5, q6, q7, q8, q9, q10 Eigenanalysis of the Correlation Matrix Eigenvalue 3.0695 1.5486 1.0665 0.8805 0.5626 0.4797 Proportion 0.384 0.194 0.133 0.110 0.070 0.060 Cumulative 0.384 0.577 0.711 0.821 0.891 0.951 Eigenvalue 0.2611 0.1314 Proportion 0.033 0.016 Cumulative 0.984 1.000 Variable PC1 PC2 PC3 PC4 PC5 PC6 q3 -0.107 -0.241 0.701 0.604 -0.027 -0.216 q4 -0.287 0.646 0.001 0.205 0.008 -0.021 q5 -0.383 -0.105 0.253 -0.360 -0.733 0.304 q6 -0.410 -0.131 0.041 -0.417 0.112 -0.782 q7 -0.386 -0.230 0.213 -0.247 0.659 0.467 q8 -0.405 0.516 -0.029 0.090 0.070 -0.001 q9 -0.272 -0.381 -0.592 0.311 -0.083 -0.071 q10 -0.453 -0.181 -0.217 0.352 -0.056 0.159 Variable PC7 PC8 q3 0.155 -0.050 q4 0.189 0.650 q5 0.139 0.027 q6 -0.094 0.081 q7 0.174 0.092 q8 0.075 -0.742 q9 0.568 -0.005 q10 -0.744 0.092 Tabela 11 Análise de Componentes Principais Obs os 3 maiores componentes principais são maiores do que 1 e representam 71% da estrutura de covariância das questões originais. A análise de fator é uma técnica estatística usada para agrupar variáveis a partir da sua estrutura de correlação. Neste trabalho empregou-se o método de extração por componentes principais (maiores detalhes ver Johnson e Wichern, 2002). O número de fatores extraídos foi baseado no número de componentes principais significativos. Nesta análise foram identificadas 3 componentes principais significativos. Na tabela 11 identifica-se os valores de Eingenvalue de 3.695, 1.5486, e 1.0665. Estes componentes principais serão analisados. 98
Aplicou-se, segundo Johnson e Wichern (2002) a técnica de utilização do método rotacionado varimax para a observância dos grupos distintos. A figura 37 demonstra os resultados: Second Factor 0.0 -0.5 -1.0 q3 q4 Loading Plot of q3-q10 q5 q6 0.0 0.4 0.8 First Factor Figura 37 Análise de fator Loading Plot Obs: é possível se observar a presença de 3 grupos distintos. Rotated Factor Loadings and Communalities Varimax Rotation Variable Factor1 Factor2 Factor3 Communality q3 -0.137 0.143 -0.781 0.649 q4 -0.024 -0.947 0.019 0.898 q5 0.376 -0.265 -0.568 0.535 q6 0.547 -0.264 -0.418 0.543 q7 0.475 -0.140 -0.585 0.588 q8 0.211 -0.928 -0.102 0.916 q9 0.888 0.130 0.138 0.824 q10 0.777 -0.254 -0.253 0.731 Variance 2.1217 2.0200 1.5430 5.6847 % Var 0.265 0.253 0.193 0.711 Tabela 12 Análise de Fator pelo método Varimax q8 Obs: Analisando-se os resultados acima percebe-se que quanto maiores forem os autovetores (loadings) de um determinado fator mais forte a correlação entre estas variáveis. Por exemplo, q7 q10 q9 99
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