Uma nova proposta metodológica de análise para dados multivariados sobre absenteísmo

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Calcagnoto, Laryssa Ribeiro
Data de Publicação: 2024
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UEL
Texto Completo: https://repositorio.uel.br/handle/123456789/9021
Resumo: Resumo: O absenteísmo é a prática ou costume de um colaborador se ausentar de seu local de trabalho Suas causas são diversas e afetam a renda do trabalhador, provoca transtornos operacionais, estressa a administração e causa prejuízos financeiros para empresa A análise de clusters é uma ferramenta multivariada que pode ser utilizada para determinar grupos de modo que cada grupo apresente características próprias de acordo com as variáveis observadas Assim, pode se utilizar essa técnica como suporte para determinar as características que contribuem para o absenteísmo O método para construção dos clusters utilizado foi o algorítimo hierárquico de Ward e para comparação dos grupos o teste não paramétrico de Kruskal-Wallis foi adotado Por fim, um estudo sobre a força de associação entre as variáveis foi desenvolvido utilizando-se a correlação de Spearman e para a relação entre variáveis relacionadas à ausência e os aspectos sociais, utilizou-se a análise de componentes principais, assim como a construção de um biplot para resumir os resultados da correlação e componentes principais Por meio desse estudo foi possível determinar três grupos heterogêneos na empresa e evidenciar características que são potenciais fatores causadores do absenteísmo em maior ou menor grau
id UEL_365dbe1f16a9ebc48107d26f9963fe96
oai_identifier_str oai:repositorio.uel.br:123456789/9021
network_acronym_str UEL
network_name_str Repositório Institucional da UEL
repository_id_str
spelling Uma nova proposta metodológica de análise para dados multivariados sobre absenteísmoMatemática aplicadaAbsenteísmoAnálise por conglomeradosBiplotAnálise de componentes principaisApplied mathematics - ComputerAbsenteeismCluster analysisBiplotPrincipal components analysisResumo: O absenteísmo é a prática ou costume de um colaborador se ausentar de seu local de trabalho Suas causas são diversas e afetam a renda do trabalhador, provoca transtornos operacionais, estressa a administração e causa prejuízos financeiros para empresa A análise de clusters é uma ferramenta multivariada que pode ser utilizada para determinar grupos de modo que cada grupo apresente características próprias de acordo com as variáveis observadas Assim, pode se utilizar essa técnica como suporte para determinar as características que contribuem para o absenteísmo O método para construção dos clusters utilizado foi o algorítimo hierárquico de Ward e para comparação dos grupos o teste não paramétrico de Kruskal-Wallis foi adotado Por fim, um estudo sobre a força de associação entre as variáveis foi desenvolvido utilizando-se a correlação de Spearman e para a relação entre variáveis relacionadas à ausência e os aspectos sociais, utilizou-se a análise de componentes principais, assim como a construção de um biplot para resumir os resultados da correlação e componentes principais Por meio desse estudo foi possível determinar três grupos heterogêneos na empresa e evidenciar características que são potenciais fatores causadores do absenteísmo em maior ou menor grauDissertação (Mestrado em Matemática Aplicada e Computacional) - Universidade Estadual de Londrina, Centro de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Matemática Aplicada e ComputacionalAbstract: Absenteeism is the practice or custom of an employee to be absent from their workplace Its causes are diverse and affect the worker’s income, causing operational disturbances, stressing the administration and causing financial losses for the company clusters analysis is a multivari ate tool that can be used to determine groups so that each group presents its own characteristics according to the observed variables Thus, this technique can be used as support to determine the characteristics that contribute to absenteeism The method for constructing the clusters used was Ward’s hierarchical algorithm and the nonparametric Kruskal-Wallis test was adopted for comparing the groups Finally, a study on the strength of association between the variables was developed using Spearman’s correlation and for the relationship among variables related to absence and social aspects, principal component analysis was used, as well as the construc tion of a biplot to summarize the correlation results and principal components Through this study, it was possible to determine three heterogeneous groups in the company and to highlight characteristics that are potential factors causing absenteeism to a greater or lesser extentSantana, Tiago Viana Flor [Orientador]Pescim, Rodrigo RossettoNakamura, Luiz RicardoCalcagnoto, Laryssa Ribeiro2024-05-01T11:46:23Z2024-05-01T11:46:23Z2021.0015.12.2021info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://repositorio.uel.br/handle/123456789/9021porMestradoMatemática Aplicada e ComputacionalCentro de Ciências ExatasPrograma de Pós-Graduação em Matemática Aplicada e ComputacionalLondrinareponame:Repositório Institucional da UELinstname:Universidade Estadual de Londrina (UEL)instacron:UELinfo:eu-repo/semantics/openAccess2024-07-12T04:20:14Zoai:repositorio.uel.br:123456789/9021Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.bibliotecadigital.uel.br/PUBhttp://www.bibliotecadigital.uel.br/OAI/oai2.phpbcuel@uel.br||opendoar:2024-07-12T04:20:14Repositório Institucional da UEL - Universidade Estadual de Londrina (UEL)false
dc.title.none.fl_str_mv Uma nova proposta metodológica de análise para dados multivariados sobre absenteísmo
title Uma nova proposta metodológica de análise para dados multivariados sobre absenteísmo
spellingShingle Uma nova proposta metodológica de análise para dados multivariados sobre absenteísmo
Calcagnoto, Laryssa Ribeiro
Matemática aplicada
Absenteísmo
Análise por conglomerados
Biplot
Análise de componentes principais
Applied mathematics - Computer
Absenteeism
Cluster analysis
Biplot
Principal components analysis
title_short Uma nova proposta metodológica de análise para dados multivariados sobre absenteísmo
title_full Uma nova proposta metodológica de análise para dados multivariados sobre absenteísmo
title_fullStr Uma nova proposta metodológica de análise para dados multivariados sobre absenteísmo
title_full_unstemmed Uma nova proposta metodológica de análise para dados multivariados sobre absenteísmo
title_sort Uma nova proposta metodológica de análise para dados multivariados sobre absenteísmo
author Calcagnoto, Laryssa Ribeiro
author_facet Calcagnoto, Laryssa Ribeiro
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Santana, Tiago Viana Flor [Orientador]
Pescim, Rodrigo Rossetto
Nakamura, Luiz Ricardo
dc.contributor.author.fl_str_mv Calcagnoto, Laryssa Ribeiro
dc.subject.por.fl_str_mv Matemática aplicada
Absenteísmo
Análise por conglomerados
Biplot
Análise de componentes principais
Applied mathematics - Computer
Absenteeism
Cluster analysis
Biplot
Principal components analysis
topic Matemática aplicada
Absenteísmo
Análise por conglomerados
Biplot
Análise de componentes principais
Applied mathematics - Computer
Absenteeism
Cluster analysis
Biplot
Principal components analysis
description Resumo: O absenteísmo é a prática ou costume de um colaborador se ausentar de seu local de trabalho Suas causas são diversas e afetam a renda do trabalhador, provoca transtornos operacionais, estressa a administração e causa prejuízos financeiros para empresa A análise de clusters é uma ferramenta multivariada que pode ser utilizada para determinar grupos de modo que cada grupo apresente características próprias de acordo com as variáveis observadas Assim, pode se utilizar essa técnica como suporte para determinar as características que contribuem para o absenteísmo O método para construção dos clusters utilizado foi o algorítimo hierárquico de Ward e para comparação dos grupos o teste não paramétrico de Kruskal-Wallis foi adotado Por fim, um estudo sobre a força de associação entre as variáveis foi desenvolvido utilizando-se a correlação de Spearman e para a relação entre variáveis relacionadas à ausência e os aspectos sociais, utilizou-se a análise de componentes principais, assim como a construção de um biplot para resumir os resultados da correlação e componentes principais Por meio desse estudo foi possível determinar três grupos heterogêneos na empresa e evidenciar características que são potenciais fatores causadores do absenteísmo em maior ou menor grau
publishDate 2024
dc.date.none.fl_str_mv 15.12.2021
2021.00
2024-05-01T11:46:23Z
2024-05-01T11:46:23Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://repositorio.uel.br/handle/123456789/9021
url https://repositorio.uel.br/handle/123456789/9021
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv Mestrado
Matemática Aplicada e Computacional
Centro de Ciências Exatas
Programa de Pós-Graduação em Matemática Aplicada e Computacional
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv Londrina
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UEL
instname:Universidade Estadual de Londrina (UEL)
instacron:UEL
instname_str Universidade Estadual de Londrina (UEL)
instacron_str UEL
institution UEL
reponame_str Repositório Institucional da UEL
collection Repositório Institucional da UEL
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UEL - Universidade Estadual de Londrina (UEL)
repository.mail.fl_str_mv bcuel@uel.br||
_version_ 1809823297652654080

Registros relacionados