No estudo da análise multivariada, existe uma técnica para análise de dados que tem como objetivo dividir os elementos da amostra, ou população, em grupos de forma que os elementos

Gabarito

A

Comentário do professor

A técnica indicada é a análise de agrupamentos (cluster), cujo objetivo é dividir observações em conjuntos nos quais os elementos são similares entre si e distintos em relação a outros grupos.

O critério básico é a combinação de homogeneidade interna (itens do mesmo grupo próximos) e heterogeneidade externa (grupos entre si distantes). Para isso usa-se medidas de proximidade — as métricas de distância (p.ex., euclidiana, Manhattan) — aplicadas ao conjunto de variáveis escolhidas.

Existem abordagens hierárquicas (constroem dendrogramas, aglomerando ou dividindo progressivamente) e particionais (p.ex., k‑means, definem centróides e alocam observações). A escolha do método e do número de grupos depende do objetivo e da interpretação dos resultados.

Antes da análise é crucial a padronização das variáveis e a seleção das que representam bem as características de interesse. Trata‑se de técnica essencialmente exploratória, usada para revelar estruturas naturais nos dados.