Análise de Dados em Ciência Política

• Apresenta uma introdução à análise de dados, focando na compreensão intuitiva das técnicas e na interpretação dos resultados empíricos.
• O público-alvo inclui estudantes de graduação, pós-graduação e pesquisadores em Ciência Política.
• Metodologicamente, sintetiza recomendações da literatura e simulações básicas para ilustrar técnicas.
• As técnicas utilizadas são análise de variância (ANOVA) para amostras independentes, análise de componentes principais e análise de cluster.

Introdução

• O mundo social é complexo e rico, governado por acaso e contingência.
• Os modelos estatísticos usados para analisar dados sociais são excessivamente simples.
• A pesquisa sintetiza recomendações da literatura e utiliza simulação básica para ilustrar a aplicação de três técnicas.
• O objetivo é ajudar os interessados a dar os primeiros passos na utilização dessas ferramentas em suas áreas.
• O artigo define análise multivariada, nível de mensuração, confiabilidade, validade, hipóteses nula e alternativa, erros do tipo 1 e 2, e a importância das amostras.
• Objetiva-se também resumir as principais características de diferentes técnicas e as conclusões.

O que é Análise Multivariada de Dados?

• Análise multivariada permite a análise simultânea de duas ou mais variáveis para uma amostra ou população.
• A variável é um atributo mensurável, sujeito a variação quantitativa ou qualitativa.
• As técnicas multivariadas se dividem em:
  • Dependência: requer uma ou mais variáveis dependentes e um conjunto de variáveis independentes (ex: regressão linear).
  • Interdependência: não exige variável dependente, como na análise fatorial que examina padrões de correlação.
• Hair et al. definem análise multivariada como um processo no qual todas as variáveis são aleatórias e inter-relacionadas, de forma que seus efeitos não podem ser interpretados separadamente.

Seleção da Técnica Multivariada

• A seleção da técnica multivariada mais adequada depende da natureza da questão de pesquisa e do nível de mensuração das variáveis.
• O primeiro passo é transformar um conceito em um indicador empiricamente observável, definindo o nível de mensuração das variáveis.

Nível de Mensuração das Variáveis

• Variáveis são classificadas como qualitativas ou quantitativas.
• Variáveis qualitativas (categóricas): atributos descritos em formato de categorias.
  • Nominais: categorias independentes.
  • Ordinais: categorias hierarquicamente ordenadas.
• Variáveis quantitativas: atributos com valor numérico.
  • Contínuas: podem assumir valor zero e são passíveis de fracionamento.
  • Discretas: podem assumir valor zero, mas não fazem sentido fracionadas.
• Utilizar corretamente as técnicas multivariadas depende do nível de mensuração das variáveis.

Confiabilidade e Validade

• Confiabilidade e validade são conceitos básicos da mensuração.
• Confiabilidade: a medida em que as medições são repetíveis.
• Validade: o grau de correspondência entre o que foi medido e o que se queria medir.

Hipóteses e Erros

• Hipótese nula (Ho): não existe relação entre as variáveis.
• Hipótese alternativa: existe relação entre as variáveis.
• Erro do tipo 1: rejeitar a hipótese nula quando ela é verdadeira
• Erro do tipo 2: não rejeitar a hipótese nula quando ela deveria ser rejeitada
• Amostras são utilizadas por economia de tempo e recursos.
• A amostra é uma parte da população.
• Inferência é o processo de obter informações válidas para a população a partir da análise de dados amostrais.

Análise de Variância (ANOVA) para Amostras Independentes

• ANOVA é usada para comparar médias entre dois ou mais grupos/condições experimentais.
• Objetivo: verificar se existe alguma diferença estatisticamente significativa entre essas médias.
• Requer: uma variável dependente quantitativa e uma variável independente categórica com pelo menos três níveis/categorias.
• A hipótese nula postula que as médias são iguais, enquanto a hipótese alternativa postula que são diferentes.
• A análise de variância compara dois grupos de variâncias, calcula a variância entre os grupos e a variância dentro dos grupos.
• Quadro 2 apresenta um exemplo de pesquisa utilizando ANOVA para amostras independentes.

Uma introdução à análise de dados com foco na Ciência Política. Aborda técnicas como ANOVA, análise de componentes principais e análise de cluster. O objetivo é facilitar o uso dessas ferramentas por estudantes e pesquisadores.