Exemplo: dados qualitativos em FMI"
In MultivariateAnalysis: Pacote Para Analise Multivariada

knitr::opts_chunk$set(
  collapse = TRUE,
  comment = "#>"
)

Ativando o pacote

Após a instalação do pacote é preciso ativa-lo. Para isso, deve-se utilizar a função library ou require

library(MultivariateAnalysis)

Abrindo o conjunto de dados

Posteriormente, deve-se carregar no R o conjunto de dados a serem analizados. Isso pode ser feito de diferentes formas.

Uma possibilidade é utilizando a função read.table. Neste exemplo vamos trabalhar com o banco de dados do pacote, o qual pode ser carregado com a função data.

Este exemplo trata-se de dados multicategóricos em Famílias de Meios Irmãos.

data("Dados.FMI.Quali")
head(Dados.FMI.Quali)

Obtendo a porcentagem de cada classificação em nível de tratamento.

Fator=Dados.FMI.Quali$Tratamento
DadosQuali=Dados.FMI.Quali[,6:10]
Dados2=ApplyDissimilaridade(Dados = DadosQuali,Factor = Fator)
(head(Dados2))

Obtenção de medidas de dissimilaridade

Muitas são as opções que este pacote oferece de medidas de dissimilaridade. Convidamos os usuários a ler o manual da funcao Distancia (?Distancia).

Para se ter diferentes medidas de dissimilaridade basta colocar o respectivo numero no argumento Metodo dentro da função Distancia:

Dados quantitativos

1 = Distancia euclidiana.

2= Distancia euclidiana media.

3 = Quadrado da distancia euclidiana media.

4 = Distancia euclidiana padronizada.

5 = Distancia euclidiana padronizada media.

6 = Quadrado da distancia euclidiana padronizada media.

7 = Distancia de Mahalanobis.

8 = Distancia de Cole Rodgers.

#distancia euclidiana padronizada
Dist=Distancia(Dados2,Metodo = 4)

Informações importantes podem ser obtidas dessa matriz com a função SummaryDistancia:

resumo=SummaryDistancia(Dist)
resumo

A fim de resumir as informações da matriz de dissimilaridade a fim de melhorar a visualização da dissimilaridade, pode-se fazer um Dendrograma com o auxilio da função Dendrograma. Varios algoritimos podem ser utilizados para a construção deste Dendrograma. Para isso, deve-se indicar no argumento Metodo:

1 = Ligacao simples (Metodo do vizinho mais proximo).

2 = Ligacao completa (Metodo do vizinho distante).

3 = Ligacao media entre grupo (UPGMA).

4 = Metodo de Ward.

5 = Metodo de ward (d2).

6= Metodo da mediana (WPGMC).

7= Metodo do centroide (UPGMC).

8 = Metodo mcquitty (WPGMA).

#Dendrograma com o metodo UPGMA
Dendo=Dendrograma(Dist,Metodo=3)
Dendo$SigCorrelCofenetica
Dendo$MojenaCorte

Adcionalmente, pode-se fazer o agrupamento Tocher com o auxilio da função Tocher:

#Dendrograma com o metodo UPGMA
To=Tocher(Dist)
To$Tocher
To$DistanciaIntraInterCluster
To$CorrelacaoCofenetica

Outra possibilidade é o estudo da dispersão da matriz de dissimilaridade pelas técnica de coordenadas principais:

CO=CoordenadasPrincipais(Dist)

Logo, quando se tem dados quantitativos faz mais sentido utilizar os componentes principais que coordenadas principais em situações quando irá se considerar a distância euclidiana padronizada.