Análise de Classes Latentes para Cientistas Sociais

A Análise de Classes Latentes (ACL) é uma técnica estatística que permite identificar subgrupos não observados, ou "classes", dentro de uma população, contribuindo para uma compreensão mais aprofundada das complexidades das interações sociais e comportamentos humanos. Esta forma de análise, que agrupa indivíduos similares com base em suas respostas a uma série de variáveis observáveis e mensuráveis, oferece insights valiosos em diversos campos, incluindo as ciências sociais.

A Análise de Classes Latentes (ACL) tem grande potencial nas Ciências Sociais, pois revela padrões e tendências ocultas, contribuindo para uma visão diferenciada da dinâmica social. Sua principal vantagem é a capacidade de analisar conjuntos de variáveis dicotômicas ou politômicas, útil para a análise de dados de surveys. Ao contrário de outras análises, a ACL não exige que os dados sejam contínuos ou sigam uma determinada distribuição, tornando-a uma ferramenta flexível para a análise de dados.

A Análise de Classes Latentes não só tem um enorme potencial nas Ciências Sociais, mas também demonstra grande utilidade no mercado. A identificação de padrões ocultos e tendências pode levar a estratégias de marketing mais eficazes e políticas de gestão mais eficientes. Este minicurso irá abordar a teoria e a aplicação prática da ACL. Os estudantes aprenderão sobre os diferentes tipos de questões de pesquisa que a ACL pode abordar, os variados tipos de dados que podem ser utilizados com esta técnica, os parâmetros estimados e o modelo matemático de ACL. O curso cobrirá temas como a seleção de indicadores, que é um passo crucial para garantir a relevância e a precisão dos resultados. Além disso, também discutiremos a seleção do modelo, um processo que determina como a ACL será aplicada e pode afetar significativamente os resultados do estudo.

CERTIFICADOS: o PET Ciências Sociais fornercerá certificados apenas aos inscritos no evento via Sympla e que cumprirem a carga integral do evento.