Variáveis Psicológicas e Desempenho Acadêmico: Uma Análise Da Existência de Correlação Canônica
DOI:
10.18607/ES201764577Palavras-chave:
Análise multivariada, análise de correlação canônica, psicologia, desempenho acadêmicoResumo
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. Dentre o rol de técnicas encontra-se a análise de correlação canônica (ACC) que visa estabelecer estrutura de relação entre dois grupos de variáveis por meio de combinações lineares que maximizem a correlação entre ambos. O objetivo deste artigo foi utilizar a técnica de ACC para analisar a correlação entre três variáveis psicológicas e quatro variáveis de desempenho acadêmico##plugins.generic.paperbuzz.metrics##
Referências
UCLA: Statistical Consulting Group. R Data Analysis Examples: Canonical Correlation Analysis. Disponível em: <http://www.ats.ucla.edu/stat/data/mmreg.csv>. Acesso em 14 de Nov.2016.
TRUGILHO, Paulo Fernando; LIMA, José Tarcisio; MORI, Fábio Akira. Correlação canônica das características químicas e físicas da madeira de clones de Eucalyptus grandis e Eucalyptus saligna. Cerne, 2003, 9.1: 066-080.
MINGOTI, Sueli Aparecida. Análise de dados através de métodos de estatística multivariada: uma abordagem aplicada. Editora UFMG, 2005.
CRUZ, C. D., et al. Divergência genética. CRUZ, CD; REGAZZI, AJ Métodos biométricos aplicados ao melhoramento genético. Viçosa, MG: Universidade Federal de Viçosa, 1994, 287-323.
JOHNSON, R. A.; WICHERN, D. W. Multivariate statistics, a practical approach. 1988.
SHERRY, Alissa; HENSON, Robin K. Conducting and interpreting canonical correlation analysis in personality research: A user-friendly primer. Journal of personality assessment, 2005, 84.1: 37-48.
STEWART, Douglas; LOVE, William. A general canonical correlation index. Psychological bulletin, 1968, 70.3p1: 160.
VAN DEN WOLLENBERG, Arnold L. Redundancy analysis an alternative for canonical correlation analysis. Psychometrika, 1977, 42.2: 207-219.
COURVILLE, Troy; THOMPSON, Bruce. Use of structure coefficients in published multiple regression articles: β is not enough. Educational and Psychological Measurement, 2001, 61.2: 229-248.
R DEVELOPMENT CORE TEAM. R: a language and environment for statistical computing. Vienna: R Foundation for Statistical Computing, Vienna, 2014.
BELSLEY, David A.; KUH, Edwin; WELSCH, Roy E. Regression diagnostics. J. 1980.
O’BRIEN, Robert M. A caution regarding rules of thumb for variance inflation factors. Quality & Quantity, v. 41, n. 5, p. 673-690, 2007.
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