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Rev. de Economia Agrícola, São Paulo, v. 61, n. 2, p. 77-79, jul.-dez. 2014

 

R e s e n h a   do   L i v r o 

 

Análise Multivariada de Dados, 6

a

 edição, 

Hair, Black, Babin, Anderson e Tatham

1

 

 

Rodolfo Hoffmann

2

 

 

 

 

Em 2009 a editora Prentice Hall publicou nos 

Estados Unidos a 7

a

 edição desse livro extraordinário. 

No mesmo ano a tradução para o português da 6

a

 

edição foi publicada no Brasil. Trata-se de um livro 

didático apresentando enorme variedade de técnicas 

estatísticas multivariadas, com destaque para suas 

aplicações em problemas de administração de em-

presas, particularmente em Marketing, que é a área de 

experiência dos cinco autores.  

 

O livro é extraordinariamente abrangente. Há 

capítulos sobre a análise preliminar dos dados, análise 

de regressão, análise fatorial, regressão logística, aná-

lise discriminante, análise multivariada de variância, 

análise conjunta, análise de agrupamentos, análise de 

correspondência e modelagem de equações estru-

turais.  

 

Para quem já estudou estatística nos livros-

texto usuais, chama a atenção o fato de Hair et al. 

(2009) praticamente não usarem expressões mate-

máticas. Isso é interessante para o leitor que nunca se 

acostumou com o uso da notação matemática, mas 

por vezes torna o texto desnecessariamente prolixo 

para quem sabe usar essa notação.  

 

O livro nunca apresenta os cálculos necessários 

para obter os resultados estatísticos. Isso fica por 

conta dos pacotes estatísticos utilizados. A ideia é que 

o leitor aprenda quando deve usar determinado 

método, use o computador para obter os resultados 

estatísticos e saiba interpretá-los.  

 

É claro que um livro didático dessa natureza 

poderia, em princípio, ser rigorosamente correto na 

apresentação dos pressupostos dos diferentes méto-

dos e na interpretação dos resultados. Infelizmente, 

                                                           

1

J

EL

 Classification: C10. Registrado no C

CTC

,

 

R

EA

-18/2015.   

2

Engenheiro Agrônomo, Professor Sênior, Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiróz", Piracicaba, Estado de São Paulo, Brasil

 

(e-mail: hoffmannr@usp.br).  

apesar de se tratar da 6

a

 edição americana, o livro 

apresenta algumas falhas conceituais graves. Alguns 

exemplos. 

 

Os autores constatam que “A regressão múl-

tipla é de longe a técnica multivariada mais utilizada 

entre aquelas examinadas neste texto” (H

AIR

 et al., 

2009, p. 163). Usando o índice j para indicar as ob-

servações, o modelo de uma regressão linear múltipla 

de   contra 

 , 

 , ... , 

   é 

 

= +

+ ⋯ +

  ,  

 

com parâmetros   ,   ,   , ... , 

  e erro   .  

 

O livro de Hair et al. (2009) ensina, erronea-

mente, que para usar a análise de regressão múltipla 

é necessário pressupor que todas as variáveis têm 

distribuição normal, como se pode constatar na figura 

4-1 na p. 163 e na p. 197. Nas p. 82-91 afirmam, 

incorretamente, que em qualquer análise multi-

variada todas as variáveis devem ter distribuição 

normal e na tabela 2-11 (p. 90) e nas p. 210-211 

indicam que devem ser feitas transformações das 

variáveis (incluindo variáveis explanatórias) para que 

sua distribuição se torne aproximadamente normal.  

  

Na realidade, estimativas não tendenciosas 

dos parâmetros de uma equação de regressão podem 

ser obtidas pressupondo apenas a forma da relação e 

que o erro seja, em média, igual a zero. Apenas para 

usar os testes t e F é necessário pressupor que o erro 

( ) tem distribuição normal. Não é necessário 

pressupor que qualquer das variáveis explanatórias 

(

 , 

 , ... , 

) tenha distribuição normal.  

 

É comum, em análise de regressão, usar 


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