Uma nova proposta metodológica de análise para dados multivariados sobre absenteísmo

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dataload.collectionmapped02 - Mestrado - Matemática Aplicada e Computacionalpt_BR
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dc.contributor.advisorSantana, Tiago Viana Flor [Orientador]pt_BR
dc.contributor.authorCalcagnoto, Laryssa Ribeiropt_BR
dc.contributor.bancaPescim, Rodrigo Rossettopt_BR
dc.contributor.bancaNakamura, Luiz Ricardopt_BR
dc.coverage.spatialLondrinapt_BR
dc.date.accessioned2024-05-01T11:46:23Z
dc.date.available2024-05-01T11:46:23Z
dc.date.created2021.00pt_BR
dc.date.defesa15.12.2021pt_BR
dc.description.abstractResumo: 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 graupt_BR
dc.description.abstractother1Abstract: 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 extentpt_BR
dc.description.notesDissertação (Mestrado em Matemática Aplicada e Computacional) - Universidade Estadual de Londrina, Centro de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Matemática Aplicada e Computacionalpt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.uel.br/handle/123456789/9021
dc.languagepor
dc.relation.coursedegreeMestradopt_BR
dc.relation.coursenameMatemática Aplicada e Computacionalpt_BR
dc.relation.departamentCentro de Ciências Exataspt_BR
dc.relation.ppgnamePrograma de Pós-Graduação em Matemática Aplicada e Computacionalpt_BR
dc.subjectMatemática aplicadapt_BR
dc.subjectAbsenteísmopt_BR
dc.subjectAnálise por conglomeradospt_BR
dc.subjectBiplotpt_BR
dc.subjectAnálise de componentes principaispt_BR
dc.subjectApplied mathematics - Computerpt_BR
dc.subjectAbsenteeismpt_BR
dc.subjectCluster analysispt_BR
dc.subjectBiplotpt_BR
dc.subjectPrincipal components analysispt_BR
dc.titleUma nova proposta metodológica de análise para dados multivariados sobre absenteísmopt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR

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