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ANÁLISE FACTORIAL DE COMPONENTES PRINCIPAIS

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ANÁLISE FACTORIAL DE COMPONENTES

PRINCIPAIS

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Análise Factorial de Componentes Principais

A análise factorial é um nome genérico para uma classe de procedimentos utilizados para redução de dados.

A análise factorial avalia as interdependências entre todas as variáveis de um estudo e procura um conjunto sumário de factores que seja representativo das variáveis originais.

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AFCP – Exemplo

Como é que os consumidores avaliam um banco?

Um inquérito aos consumidores pediu-lhes que avaliassem a importância de 15 atributos de um banco. Foi utilizada uma escala de 5 pontos, desde não importante até muito importante.

Após a aplicação da AFCP, os 15 atributos iniciais resultaram em 4 factores: serviços tradicionais, conveniência, visibilidade e competência.

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AFCP – Exemplo

Serviços tradicionais incluíram:

• Taxas de juros sobre empréstimos• Reputação na comunidade• Taxas baixas sobre cheques• Serviço personalizado e amigável• Extractos mensais de fácil leitura• Fácil obtenção de empréstimos

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AFCP – Exemplo

Conveniência incluiu:

• Boa localização de agências• Boa localização de ATMs• Rapidez de serviço• Horas de serviço convenientes

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AFCP – Exemplo

Visibilidade incluiu:

• Recomendações de amigos e familiares• Atractividade das instalações• Envolvimento na comunidade• Facilidade de obtenção de empréstimos

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AFCP – Exemplo

Competência incluiu:

• Competência dos funcionários• Existência de serviços bancários auxiliares

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AFCP – Utilização

A análise factorial utiliza-se nas seguintes circunstâncias:

• Para identificar as dimensões subjacentes, ou seja, os factores, que explicam as correlações entre as variáveis.

• Para identificar um novo conjunto, mais pequeno, de variáveis não correlacionadas, para substituir o conjunto de variáveis originais em análises estatísticas subsequentes.

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AFCP – Modelo (1)

Matematicamente a análise factorial é similar à regressão múltipla pelo facto de cada variável ser expressa como uma combinação linear de factores subjacentes.

A quantidade de variância que uma variável partilha com outras variáveis incluídas na análise denomina-se comunalidade.

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AFCP – Modelo (2)

A co-variância entre as variáveis é descrita em termos de um pequeno número de factores comuns e de um factor único para cada variável:

iimimiii UVFAFAFAX ...2211

Xi – i-ésima variávelAij – coeficiente de regressão múltipla para a variável i, factor j.F – factor comumVi – coeficiente de regressão múltipla para a variável i, factor único i.Ui – factor único para a variável i.m – número de factores comuns

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AFCP – Modelo (3)

Os factores comuns podem ser expressos como combinações lineares das variáveis observadas.

kikiii XWXWXWF ...2211

Fi – estimativa para o i-ésimo factorWi – peso factorialk – número de variáveis

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AFCP – Modelo (4)

É possível seleccionar os pesos, de forma a que o primeiro factor explique a maior parte da variância total.

Depois pode seleccionar-se um segundo conjunto de pesos, de forma a que o segundo factor explique a maior parte da variância residual sem que esteja relacionado com o primeiro factor.

É possível estimar os factores de forma a que não estejam correlacionados, contrariamente ao que se passa com as variáveis originais.

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AFCP – Estatísticas associadas (1)

Teste de esfericidade de Bartlett – é utilizado para examinar a hipótese nula de que as variáveis originais não estão correlacionadas na população. Ou seja, que a matriz de correlação é uma matriz identidade: cada variável está perfeitamente relacionada consigo (r=1), mas não tem relação com as outras variáveis (r=0).

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AFCP – Estatísticas associadas (2)

Matriz de correlação – é uma matriz triangular inferior que mostra as relações simples (r) entre todos os pares possíveis de variáveis. Os elementos da diagonal principal, que são 1, são usualmente omitidos.

Comunalidade – é a quantidade de variância que uma variável partilha com todas as outras variáveis consideradas. É também a proporção de variância explicada pelos factores comuns.

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AFCP – Estatísticas associadas (3)

Valor próprio – representa a variância total explicada por cada factor.

Pesos factoriais – relações simples entre as variáveis e os factores.

Gráfico dos pesos factoriais – representa as variáveis originais em função dos pesos factoriais .

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AFCP – Estatísticas associadas (4)

Matriz de factores – contém os pesos factoriais de todas as variáveis em função de todos os factores extraídos.

Scores dos factores – são resultados compostos, estimados para cada respondente a partir dos factores calculados.

Medida da adequação das amostras KMO (Keiser-Meyer-Olkin) – é um índice utilizado para examinar a apropriação da análise factorial. Valores elevados (entre 0,5 e 1,0 indicam que a AF é apropriada. Valores inferiores a 0,5 indicam que pode não ser apropriada.

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AFCP – Estatísticas associadas (5)

Percentagem de variância – é a percentagem da variância total atribuída a cada factor.

Resíduos – são as diferenças entre as correlações observadas, dadas pela matriz de correlação de entrada, e as correlações reproduzidas estimadas pela matriz de factores.

Scree plot – é um gráfico dos valores próprios em função do número dos factores por ordem de extracção.

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AFCP – ProcedimentoFormulação do problema

Construção da matriz de correlação

Determinação do número de factores

Rotação dos factores

Interpretação dos factores

Determinação do ajustamento do modelo

Cálculo dos scores dos factores

Selecção de variáveissubstitutas

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Formulação do problema

• Identificar os objectivos da análise factorial

• As variáveis devem ser especificadas com base em investigações anteriores, teorias e discernimento do investigador.

• É aconselhável que as variável sejam medidas numa escala intervalar ou de razão.

• A amostra deve ser suficientemente grande – quatro a cinco vezes mais que o número de variáveis.

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Formulação do problema – Exemplo

Considere-se o exemplo seguinte, respondido por 237 indivíduos, sobre os benefícios que os consumidores procuram quando compram uma pasta dentífrica:

V1 – É importante comprar uma pasta que previna as cavidades.V2 – Gosto de uma pasta dentífrica que deixe os dentes brancos.V3 – Uma pasta dentífrica deve fortalecer as gengivas.V4 – Prefiro uma pasta que deixe o hálito fresco.V5 – Uma pasta dentífrica deve prevenir a cárie dentária.V6 – A consideração mais importante na compra de uma pasta

dentífrica é criar dentes atractivos.V7 – Uma pasta dentífrica deve fortalecer os dentes

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Construção da matriz de correlação

• Para a análise factorial ser apropriada, as variáveis devem estar correlacionadas. Na prática, esse é o caso usual.

• Espera-se que variáveis altamente correlacionadas entre si, estejam também fortemente correlacionadas com os mesmos factores.

• Existem testes formais para verificar a adequação de aplicação do modelo factorial: teste de esfericidade de Bartlett, e medida de adequação das amostras de KMO.

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Matriz de correlação – Exemplo

A matriz de correlação para o exemplo anterior é apresentada a seguir.

Pode observar-se que há correlações relativamente fortes entre as variáveis V1, V3, V5 e V7. Devemos esperar que estas variáveis se relacionem com os mesmos factores. Da mesma forma, há uma correlação forte entre as variáveis V2, V4 e V6, que deverão relacionar-se com outros factores.

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Matriz de correlação – Exemplo

Após a aplicação da AFCP, obtêm-se os seguintes valores:

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Matriz de correlação – Exemplo

• Na estatística inicial, verifica-se que a comunalidade para cada variável V1 a V7 é 1,0, uma vez que é este o valor na diagonal principal da matriz de correlação.

• Os valores próprios para os factores estão, como esperado, em ordem decrescente de magnitude, à medida que se avança do factor 1 para o factor 7.

• O valor próprio de um factor indica a variância total atribuída a esse factor. A variância total para os sete factores é 7,0 que é igual ao número de variáveis.

• O factor 1 tem uma variância de 3,38111 que corresponde a 48,3% da variância total (3,38111/7). O segundo factor tem uma variância de 28,0% (1,96150/7). O conjunto dos dois factores explica 76,3% da variância total.

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Número de factores

É possível utilizar tantos factores como o número de variáveis. No entanto, dessa forma não se ganha nada com o processo.

Para resumir a informação contida nas variáveis originais deve extrair-se apenas um pequeno conjunto de factores. Resta saber quantos.

Há diversos procedimentos que podem ser utilizados para determinar o número de factores a utilizar.

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Número de factores

Determinação a priori – O investigador pode determinar o número de factores a priori. A extracção de factores termina quando o número de factores desejado foi extraído.

Determinação baseada nos valores próprios – Apenas são utilizados os factores com valores próprios superiores a 1,0. O valor próprio representa a quantidade de variância associada com o factor. Logo só são utilizados factores com variância superior a 1,0. Factores com variância inferior a 1,0 não são tão representativos quanto cada variável individual (que têm variância 1,0).

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Número de factores

Determinação baseada no scree plot – A forma do scree plot pode ser usada para determinar o número de factores. Tipicamente, o gráfico tem uma inflexão clara entre a linha correspondente aos valores próprios mais elevados e a linha correspondente aos valores próprios de menor valor. Utiliza-se o número de factores correspondente ao ponto da inflexão. Este método determina, normalmente, mais factores do que o método anterior.

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Número de factores

Determinação baseada na percentagem de variância – O número de factores é determinado de forma a que a variância acumulada atinja um valor satisfatório. Este valor nunca deve ser inferior a 60% e, tipicamente, é superior a 70%.

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Número de factores – Exemplo

Inspeccionando a tabela de valores próprios apresentada anteriormente verifica-se que apenas os dois primeiros factores têm valores próprios superiores a 1,0.

Podemos concluir que a decisão de compra de uma pasta dentífrica baseia-se em apenas dois factores.

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Número de factores – Exemplo

O scree plot correspondente é apresentado ao lado.

Pelo método do scree plot teríamos escolhido 3 factores ao invés de 2.

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Número de factores – Exemplo

O quadro seguinte mostra a informação relevante após terem sido extraídos os factores relevantes.

Os valores das comunalidades são diferentes dos valores do quadro anterior, porque as variâncias associadas com as variáveis só são explicadas na totalidade se se mantiverem todos os factores.

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Rotação dos factores

A interpretação da solução é, muitas vezes, melhorada pela rotação dos factores. Observe-se a matriz dos factores:

A matriz dos factores contém os coeficientes usados para expressar as variáveis em termos dos factores. Um coeficiente com um valor absoluto elevado indica uma correlação forte entre o factor e a variável.

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Rotação dos factores

Por inspecção da tabela anterior, observa-se que o factor 1 está fortemente relacionado com todas as variáveis, o que dificulta a interpretação deste factor.

A rotação permite tornar a matriz dos factores mais fácil de interpretar.

Com a rotação dos factores pretende-se que cada factor tenha pesos diferentes de zero apenas para algumas variáveis.

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Rotação dos factores

A rotação não afecta as comunalidades, nem o valor total da variância explicada.

Contudo, o valor da variância explicada por cada factor é alterado. Este valor é redistribuído pela rotação.

As rotações podem ser ortogonais, se mantiverem os factores ortogonais entre si. O procedimento Varimax produz uma rotação ortogonal.

Por outro lado, uma rotação pode também ser oblíqua. Utiliza--se quando os factores na população estão fortemente correlacionados.

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Rotação dos factores – Exemplo

Segue-se a matriz de factores rodados pelo procedimento Varimax.

Após a rotação percebe-se que o factor 1 está fortemente relacionado com as variáveis V1, V3, V5 e V7; e que o factor 2 está fortemente relacionado com as variáveis V2, V4 e V6.Esta conclusão coincide com as previsões iniciais.

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Interpretação dos factores

A interpretação é facilitada se se identificarem as variáveis que tenham pesos fortes no mesmo factor. Esse factor pode ser interpretado em termos das variáveis que tenham um peso forte na sua constituição.

Se um factor não pode ser definido, de forma clara, em termos das variáveis originais, deve ser considerado como indefinido ou como um factor geral.

No quadro anterior pode denominar-se o factor 1 de “benefícios para a saúde” e o factor 2 de “benefícios sociais”.

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Scores dos factores

No caso de se pretender usar a AFCP para reduzir um conjunto inicial de variáveis e utilizar o conjunto reduzido (factores) em análises posteriores, é necessário calcular os scores dos factores para cada respondente.

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Scores dos factores

O score para o factor i pode ser calculado da seguinte forma:

kikiii XWXWXWF ...2211

Os pesos podem ser obtidos da matriz de coeficientes de scores de factores.

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Scores dos factores – Exemplo

Segue-se a matriz de coeficientes de scores de factores para o exemplo apresentado atrás:

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Selecção de variáveis substitutas

Por vezes, ao invés de calcular os scores dos factores, o investigador utiliza algumas das variáveis originais como substitutas dos factores.

Examinando a matriz de factores, pode escolher-se, para cada factor, a variável mais representativa, e utilizá-la em lugar do factor.

Este processo funciona correctamente se uma das variáveis tem, claramente, um peso superior às outras, na definição do factor.

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Selecção de variáveis substitutas – Exemplo

Examinando a matriz de factores do exemplo anterior, pode verificar-se que, relativamente ao factor 1, todas as variáveis V1, V3, V5 e V7 têm um peso relativamente alto.Se à partida se admitir que a prevenção da cárie é um benefício importante, então pode escolher-se a variável V5 como representante do factor 1.

Relativamente ao factor 2, existe a mesma dificuldade na escolha da variável substituta. Se à partida se admitir que a brancura dos dentes é o benefício social mais importante, pode escolher-se a variável V2.

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Ajustamento do modelo

A assumpção básica no modelo de AFCP é que a correlação observada entre variáveis pode ser atribuída aos factores comuns.

Assim, as correlações entre variáveis podem ser deduzidas a partir das correlações estimadas entre variáveis e factores.

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Ajustamento do modelo

As diferenças observadas entre as correlações observadas (matriz de correlações iniciais) e as correlações reproduzidas (estimadas a partir da matriz de factores) pode ser examinada para determinar o ajustamento do modelo.

Estas diferenças são designadas por resíduos. Se houver muitos resíduos elevados, o modelo de análise factorial não fornece um bom ajustamento aos dados.

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Ajustamento do modelo – Exemplo

No exemplo apresentado anteriormente, apenas quatro resíduos são superiores a 0,1, e seis são superiores a 0,05, o que indica um ajustamento aceitável do modelo.

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Na barra de menus escolher:

Analyze Data Reduction Factor…

Seleccionar as variáveis para a análise factorial.

Consulte o ficheiro de saída Consulte o ficheiro de sintaxe

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SPSS

O quadro deve ficar com a seguinte configuração:

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SPSS

Na caixa de diálogo, premir Descriptives.

A opção Univariate descriptives inclui a média, o desvio padrão e o número de casos válidos para cada variável.

A opção Initial solution apresenta as comunalidades, os valores próprios, e a percentagem de variância explicada.

As opções no grupo Correlation Matrix apresentam a matriz de correlações entre variáveis, e outros parâmetros afins, e os resultados dos testes de Kaiser-Meyer-Olkin, e de esfericidade de Bartlett.

Estes dois testes permitem saber se a aplicação da análise factorial tem validade para as variáveis escolhidas.

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SPSS

A caixa deve ficar com a seguinte configuração:

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SPSS

Na caixa de diálogo, premir Extraction. A análise da matriz de correlação (Correlation matrix) é útil quando as variáveis se apresentam em escalas diferentes. A análise da matriz de co-variância (Covariance matrix) é útil quando se dispõe de múltiplos grupos, com diferentes variâncias para cada variável. Pode pedir-se a apresentação da solução (Unrotated factor solution), e do scree plot, ou seja, o gráfico dos valores próprios por cada componente. Pode especificar-se o número de factores pretendidos, ou o valor próprio (eigenvalue) acima do qual se obtêm os factores. Pode também especificar-se o número de iterações necessárias para o algoritmo estimar a solução.

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SPSS

A caixa deve ficar com a seguinte configuração:

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SPSS

Na caixa de diálogo, premir Rotation.

Varimax – pretende que, para cada componente principal, existam apenas alguns pesos significativos e todos os outros sejam próximos de zero. 

Quartimax – pretende tornar os pesos da cada variável elevados para um número reduzido de componentes, e próximos de zero para as restantes componentes. 

Equamax – é uma combinação dos anteriores. 

Direct Oblimin, Promax – métodos oblíquos (não ortogonais), em que não se observa o pressuposto da independência das componentes.

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SPSS

A caixa deve ficar com a seguinte configuração:

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SPSS

Na caixa de diálogo, premir Scores.

Escolher a opção Save as variables. Escolher o método através do qual são calculados os scores para cada caso (linha de dados). Os scores dão o valor das componentes para cada indivíduo. Esses valores podem depois ser utilizados, em vez das variáveis iniciais.

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A caixa deve ficar com a seguinte configuração:

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Na caixa de diálogo principal, premir OK.

O teste KMO deve ser interpretado segundo a tabela abaixo:

KMO Análise de componentes principais

1 – 0,90 Muito boa

0,80 – 0,90 Boa

0,70 – 0,80 Média

0,60 – 0,70 Razoável

0,50 – 0,60 Má

< 0,50 Inaceitável

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SPSS

O resultado do teste KMO indica que a aplicação do modelo é adequada.

KMO and Bartlett's Test

,871

1751,39245

,000

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.

Approx. Chi-SquaredfSig.

Bartlett's Test of Sphericity

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Total Variance Explained

6,774 67,736 67,736 6,774 67,736 67,7362,072 20,724 88,460 2,072 20,724 88,460,536 5,362 93,821,200 1,996 95,817,178 1,782 97,600

9,539E-02 ,954 98,5546,437E-02 ,644 99,1974,083E-02 ,408 99,6062,522E-02 ,252 99,8581,420E-02 ,142 100,000

Component12345678910

Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative %Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings

Extraction Method: Principal Component Analysis.

Valores próprios e percentagem de variância explicada.

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Scree Plot

Component Number

10987654321

Eige

nval

ue8

6

4

2

0

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Matriz de factores (componentes principais):

Component Matrixa

-,951 ,243,952 -,191

-,925 -3,43E-04,960 ,197,940 ,170

-,772 ,305-,866 6,456E-02,760 ,617,314 ,922,530 -,762

Esperança de vida femininaMortalidade infantil (mortes por 1000 nascimentos)Pessoas que lêem (%)Taxa de nascimento por 1000 pessoasFertilidade: número médio de criançasPessoas que vivem em cidades (%)Log (base 10) do PIB_CAPCrescimento da população (% por ano)Ratio nascimento - morteTaxa de mortalidade por 1000 pessoas

1 2Component

Extraction Method: Principal Component Analysis.2 components extracted.a.

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Matriz de componentes rodados pelo método Varimax:Rotated Component Matrixa

-,980 -6,28E-02,964 ,112

-,880 -,286,852 ,484,841 ,452

-,828 5,149E-02-,843 -,206,532 ,821

1,381E-02 ,974,739 -,561

Esperança de vida femininaMortalidade infantil (mortes por 1000 nascimentos)Pessoas que lêem (%)Taxa de nascimento por 1000 pessoasFertilidade: número médio de criançasPessoas que vivem em cidades (%)Log (base 10) do PIB_CAPCrescimento da população (% por ano)Ratio nascimento - morteTaxa de mortalidade por 1000 pessoas

1 2Component

Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.

Rotation converged in 3 iterations.a.

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Matriz de coeficientes de scores de factores (componentes principais):

Component Score Coefficient Matrix

-,170 ,068,162 -,044

-,130 -,042,105 ,134,107 ,121

-,154 ,105-,131 -,010,015 ,318

-,093 ,438,188 -,326

Esperança de vida femininaMortalidade infantil (mortes por 1000 nascimentos)Pessoas que lêem (%)Taxa de nascimento por 1000 pessoasFertilidade: número médio de criançasPessoas que vivem em cidades (%)Log (base 10) do PIB_CAPCrescimento da população (% por ano)Ratio nascimento - morteTaxa de mortalidade por 1000 pessoas

1 2Component

Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. Component Scores.