Examples of using Scree plot in Portuguese and their translations into English
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Colloquial
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Official
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Medicine
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Financial
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Ecclesiastic
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Ecclesiastic
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Computer
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Official/political
Em consonância com o Scree Plot e percentagem de variância retida.
O Scree plot da ACP(Figura) mostrou a presença de quatro fatores com autovalores.
Para definir o número de fatores,empregou-se o método de análise paralela do scree plot.
Observado o scree plot, não se concluiu com objetividade se se deveriam reter três fatores.
Um modelo de AFE com oito fatores foi ajustado eapenas o primeiro fator apresentou autovalor> 1, confirmado no Scree plot.
Combinations with other parts of speech
Usage with adjectives
Usage with nouns
Na análise com o scree plot, observou-se que o instrumento poderia ser dividido em duas ou três dimensões.
A Tabela 3 apresenta os resultados da análise fatorial exploratória,considerando o número de fatores identificados no teste scree plot.
Após análise e observação do Scree Plot, foi possível identificar a divisão proposta dos itens em quatro ou cinco fatores.
Os fatores comuns retidos foram os que apresentavam o autovalor eigenvalue>1, em consonância com o Scree Plot e percentagem de variância retida.
Considerando-se o tamanho da amostra,a convergência do Scree Plot e o critério de Keiser, esse número de fatores foi mantido na análise final.
Para determinar o número de fatores a serem extraídos, utilizaram-se os critérios de Kaiser Eigenvalue>1,Cattell Scree Plot e de Horn análise paralela.
A análise gráfica do scree plot, feita por intermédio dos componentes principais, indicou que a matriz de correlações se apresentou fatorável, com KMo 0,81 e indicação de até sete fatores.
Utilizou-se o método de componentes principais para extração dos fatores,considerando apenas aqueles que apresentaram eigenvalues superiores a um, combinado com scree plot.
Para definir o número de fatores extraídos foram examinados:autovalores superiores a 1,0; Scree plot e se os componentes representavam, pelo menos, 60% do total da variância explicada.
Após observação do Scree Plot, é nítida a divisão em três fatores que explicam os 63,80% da variância, estando posicionados antes da inflexão e tendendo a retificar a partir daqui.
Com o resultadoda análise fatorial exploratória, foram selecionados cinco fatores mais significativos a partir da análise do scree plot e da variância total explicada Figura 2.
Com base no scree plot, nos autovalores e considerando a interpretabilidade dos padrões, deveriam ser retidos quatro fatores que, juntos, explicavam 36,4% da variabilidade de consumo Tabela 2.
A definição do número de padrões a ser extraído foi definida em três etapas:critério de Kaiser(eigenvalue> 1.0), scree plot e a interpretação da composição dos padrões17 17.
Figura 2 Scree plot: representação do número de padrões alimentares obtido na Análise por Componentes Principais de grupos de alimentos doInquérito Nacional de Alimentação(INA). Brasil, 2008/2009.
Na análise dos componentes principais, são selecionados os fatoresque obtiveram valores de eingenvalues ou autovalores variância total explicada para cada fator superiores a um, interpretados no scree plot.
A aplicação da ACM adotou um plano gráfico com duas dimensões, uma vez quea curva formada pelas inércias no scree plot apresentou-se consideravelmente mais elevada no primeiro fator e intermediária no segundo.
Foram usados os métodos scree plot e as raízes características da matriz de covariância eigenvalue maior que a unidade 1,0 para determinar a escolha do número de fatores.
Após a depuração da base, avaliou-se a dimensionalidade por meio da análise fatorial exploratória, para cada dimensão da escala proposta,com extração de fatores por componentes principais, usando o critério de análise do scree plot.
Após análise scree plot, optou-se por nova análise exploratória pelo método de extração dos componentes principais principal component, forçando-se a cinco componentes principais, seguidos da rotação dos fatores, pelo método de rotação ortogonal Varimax Rotation.
O número de fatores a serem retidos foi determinado com base no critério de eigenvalue> 1 e, no gráfico da variância,pelo número de componentes scree plot. Em seguida, os fatores foram submetidos à rotação ortogonal varimax para que demonstrassem estruturas mais simples, com maior interpretabilidade e estatisticamente independentes.
Assim, no presente estudo,pela observação do scree plot, a linha reta começa a se formar a partir do número 4, sendo constatados, acima deste ponto, somente três fatores que explicaram a maior variância 78,0% da medida do IDCV, como mostra a Figura 2.
Pela regra de retenção dos fatores com valores próprios superiores a 1, e confirmado pelo Scree plot, foram extraídos dois fatores que explicam 69,86% da variância total, sendo 37,180% da variação explicada pelo primeiro fator e 32,686% a variância explicada pelo segundo fator.
Na análise fatorial exploratória, o teste scree plot sugeriu três fatores, o mesmo número apresentado na versão original, mas o fator 2 manteve as correlações mais fracas e uma baixa consistência interna, como também, teve uma menor variância explicada para cada fator 8,74.
Em a AFE realizada para os 18 itens por componentes principais dos dados coletados e na avaliação do scree plot, análise que foi necessária para demonstrar os autovalores associados a um componente ou fator em ordem decrescente versus o número do componente ou fator, especificou se uma estrutura fatorial com três fatores: a confiança no papel parental, a interação pais e filho e o conhecimento dos pais na UTIN, que explicaram juntos 63 % da variância.