Aula 9 (4/5/2015) Seminários. Outro Exemplo de Tabela Dinâmica - ANOVA e MANOVA.
Passo 0 - Elaborar um seminário de 15 minutos sobre seu trabalho de pesquisa, mais 10 minutos de perguntas. Quanto antes apresentar mais tempo para discutirmos e encaminharmos para LAE.
Passo 1 - Rever aula anterior - Eric apresenta tese dele com analise multivariada.
Passo 2 - Outro exemplo:
Outro Exemplo de Tabela Dinâmica:
Gestão de Custos
Siga os mesmos passos da aula anterior, somente não calcule as medias aritméticas.
Tecnologia: Pivot Table, Filtros, Ordenação e Consistência de Bancos de Dados (Listas de Verificação)
Dead Line:
gestão de custos:
Estatística:
Ver exemplo da aula anterior (Categorias=Tratamentos, Var_1=IMC , etc.
Observ. Trat. Repet. Var_1 Var_2 .... Var_n
1
2
...
Trat. serão as linhas
Medias de cada variável de resposta as colunas
Objetivo: analise estatística: Cluster An. ou PCA, etc.
Gestão:
Registro Més Dia Item Custo
1
2
....
Estes Campos Entrarão na Tabela Dinâmica:
Como linas
Como colunas
Como corpo da tabela
Objetivo: Elaborar totais parciais por linha (Item) e coluna (mês);
Passo 3 - Rodar ANOVA dos Dados do Exemplo Anterior (aula passada).
data imc_dat;
input cat $ imc corr kcal;
cards;
AT 20.2 60.7 3200
AT 21.3 54.8 3100
AT 19.3 49.6 2800
AT 21.1 52.3 3300
SEM 22.4 14.9 2600
SEM 21.9 17.8 2700
SEM 23.8 18.6 3200
SEM 24.1 15.1 3300
SE 27.3 2.5 2700
SE 23.4 4.3 2300
SE 25.2 2.3 2600
SE 26.4 2.6 3200
PR 26.2 4.1 2600
PR 24.2 2.1 2700
PR 25.4 1.9 2650
;
proc print;
run;
proc glm;
class cat;
model imc corr kcal = cat;
means cat / tukey lines;
run;
Arquivo para Download (Tipo Word) Arquivo de Resultados para Download
Passo 4 - Rodar MANOVA dos Dados do Exemplo Anterior (aula passada)
Programa para Rodar MANOVA:
data imc_dat;
input cat $ imc corr kcal;
cards;
AT 20.2 60.7 3200
AT 21.3 54.8 3100
AT 19.3 49.6 2800
AT 21.1 52.3 3300
SEM 22.4 14.9 2600
SEM 21.9 17.8 2700
SEM 23.8 18.6 3200
SEM 24.1 15.1 3300
SE 27.3 2.5 2700
SE 23.4 4.3 2300
SE 25.2 2.3 2600
SE 26.4 2.6 3200
PR 26.2 4.1 2600
PR 24.2 2.1 2700
PR 25.4 1.9 2650
;
proc print;
run;
proc glm;
class cat;
model imc corr kcal = cat;
contrast "AT e SEM Vs. PR e SE " cat 1 -1 -1 1;
contrast " PR Vs. SE " cat 0 1 -1 0;
contrast " PR e SE Vs SEM " cat 0 1 1 -2;
contrast " PR Vs. SE " cat 0 1 -1 0;
contrast " PR e SE Vs SEM " cat 0 1 1 -2;
manova h=_all_ / printe printh;
run;
/* Se tirar o comando manova faz os contrastes univariados
contrast " Se Vs Prof " cat 0 0 1 -1;
A ordem das categorias é a albafética, ver relatorio de proc glm
*/
Arquivo para Download (mht abrir no Wodr)
Arquivo de Resultados - Abrir com Word
- Análise Multivariada Exemplos:
data imc_dat;
input cat $ imc corr kcal;
cards;
AT 20.475 54.35 3100
PR 25.175 2.55 2662.5
SE 25.575 2.925 2700
SEM 23.05 16.6 2950
;
proc cluster data=imc_dat outtree=tree method=average;
var imc corr kcal;
id cat;
run;
PROC TREE DATA=TREE;
RUN;
input cat $ imc corr kcal;
cards;
AT 20.475 54.35 3100
PR 25.175 2.55 2662.5
SE 25.575 2.925 2700
SEM 23.05 16.6 2950
;
proc cluster data=imc_dat outtree=tree method=average;
var imc corr kcal;
id cat;
run;
PROC TREE DATA=TREE;
RUN;
- Comparar resultados ANOVA com Kruskal-Wallis.
- Resultados ANOVA dados brutos, transformados e da Estat. Robusta,
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