As vantagens da análise multivariada
O termo “análise multivariada” tem se tornado cada vez mais comum. Como o próprio nome diz, se trata da análise/verificação/avaliação/estudo de muitas variáveis simultaneamente. A análise multivaria ou quimiometria (em química) consiste da aplicação de métodos estatísticos e matemáticos em análises de dados.
Com o avanço das tecnologias, tem se tornado cada vez mais comum a utilização de instrumentos sofisticados em métodos analíticos aplicados em química que permitem a obtenção de um grande volume de medidas/dados/informações das amostras analisadas. Isso tem gerado um campo rico tem termos de quantidade de dados, abrindo assim a possibilidade de pesquisa movida pelos dados. Pra simplificar, entenda dados como informação. Essa informação pode ser de caráter químico, físico ou biológico.
Dentre os diversos métodos analíticos existentes, podem ser citadas as análises por ressonância magnética nuclear, espectrometria de massas, cromatografia a gás, cromatografia líquida, espectroscopia no infravermelho, etc. Todos esses métodos tem uma característica em comum: fornecem muitos dados. Para ter idéia, nesse métodos é muito comum se obter de 4 a 6 mil medidas para cada amostra analisada. Ou seja, são avaliadas simultaneamente de 4 a 6 mil variáveis. Em cromatografia, cada tempo de retenção em que é coletado um sinal corresponde a uma variável considerada como intensidade de sinal no determinado tempo de retenção.
Embora despercebida, a análise multivariada pode ser aplicada quando se pretende tirar conclusões a respeito das amostras e suas relações. Isto ocorre devido ao fato de que tanto um grande número de variáveis quanto um grande número de amostras dificultam a interpretação do analista acerca do sistema que envolve tanto variáveis quanto amostras.
Em espectroscopia no infravermelho próximo ou médio o tempo de coleta dos espectros varia entre poucos segundos a poucos minutos. Entretanto, a quantidade de dados é enorme, ou seja, medidas de intensidade em função do comprimento de onda ou número de onda. A disponibilidade de grandes conjuntos de dados em pouco tempo não significa que a interpretação dos mesmos é instantânea e simples. Na verdade, vários procedimentos são necessários para “extrair” e interpretar adequadamente as informações contidas nos dados.
Existem diversos tipos de análises quimiométricas. Cada uma delas tem suas aplicações, vantagens e desvantagens. De modo geral, elas facilitam, possibilitam e, em alguns casos são imprescindíveis na interpretação dos resultados obtidos. Além disso, essas análises revelam relações escondidas entre os dados, independentemente do número de variáveis ou amostras. Essas relações entre variáveis e entre amostras seriam impossíveis de serem observadas se fosse feita uma avaliação de cada variável ou amostra uma-a-uma. Consequentemente, a análise multivariada permite uma melhor caracterização de cada amostra. Isso fica mais claro se imaginarmos que, por exemplo, fica mais fácil identificar (ou caracterizar) uma pessoa através da medida de várias características, tais como altura, peso, cor dos olhos, cor do cabelo, tom de pele, timbre de voz, formato do rosto, tamanho dos pés, tamanho das mãos, etc. Quanto o maior o número de medidas, maior a facilidade de distinguir duas pessoas. Esse mesmo raciocínio se aplica à amostras analisadas através das técnicas analíticas citadas anteriormente.
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