segunda-feira, 23 de junho de 2025

Exemplo Modelo Fatorial 2 x 2 com Interação - Gemini

 

ID_Equipe

Treinamento

CRM

Produtividade (Chamadas/Hora)

1

Padrão

Básico

10.3

2

Padrão

Básico

9.8

...

...

...

...

13

Padrão

Básico

10.5

Méd. A1B1

 

 

10.1

14

Padrão

Avançado

12.1

15

Padrão

Avançado

11.9

...

...

...

...

26

Padrão

Avançado

12.3

Méd. A1B2

 

 

12.0

27

Intensivo

Básico

13.2

28

Intensivo

Básico

12.8

...

...

...

...

39

Intensivo

Básico

13.0

Méd. A2B1

 

 

13.1

40

Intensivo

Avançado

19.5

41

Intensivo

Avançado

20.3

...

...

...

...

52

Intensivo

Avançado

20.1

Méd. A2B2

 

 

19.9

 

 

 

 



SAS

exemplo numerico de fatorial com dois fatores minimo 50 observaçoes banco de dados area administraçao

Certo! Vamos criar um exemplo numérico detalhado de um experimento fatorial com dois fatores, usando um cenário da área de Administração e com um mínimo de 50 observações.

Cenário: Impacto na Produtividade de Equipes de Atendimento

Imagine uma empresa de call center que deseja otimizar a produtividade de suas equipes de atendimento (medida pelo número de chamadas resolvidas por hora). Eles decidem testar o impacto de duas variáveis principais:

1.            Fator A: Treinamento dos Atendentes

o             Nível 1 (A1): Treinamento Padrão (treinamento inicial básico)

o             Nível 2 (A2): Treinamento Intensivo (treinamento padrão + módulos avançados de resolução de problemas e empatia)

2.            Fator B: Software de CRM Utilizado

o             Nível 1 (B1): CRM Básico (funcionalidades essenciais)

o             Nível 2 (B2): CRM Avançado (integração com IA para sugestão de respostas e histórico completo do cliente)

A empresa suspeita que possa haver uma interação entre o tipo de treinamento e o software de CRM. Por exemplo, o CRM Avançado pode ter um impacto muito maior na produtividade quando os atendentes recebem treinamento intensivo, enquanto com o treinamento padrão, a diferença entre os CRMs pode ser menor.

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Estrutura do Experimento e Coleta de Dados (Exemplo Numérico)

Vamos simular a coleta de dados, onde temos 4 combinações possíveis (A1B1, A1B2, A2B1, A2B2). Para ter no mínimo 50 observações, alocaremos 13 equipes para cada uma das 4 combinações, totalizando 52 observações.

Cada observação representa a produtividade média (chamadas resolvidas/hora) de uma equipe durante um período de teste, sob uma das quatro condições.

Valores Base (Médias Hipotéticas para simular a interação):

             A1B1 (Treinamento Padrão + CRM Básico): Média de 10 chamadas/hora

             A1B2 (Treinamento Padrão + CRM Avançado): Média de 12 chamadas/hora (pequeno ganho com CRM avançado sem treinamento intensivo)

             A2B1 (Treinamento Intensivo + CRM Básico): Média de 13 chamadas/hora (ganho com treinamento intensivo mesmo com CRM básico)

             A2B2 (Treinamento Intensivo + CRM Avançado): Média de 20 chamadas/hora (grande ganho, indicando forte interação: o treinamento intensivo potencializa o CRM avançado)

Para cada uma das 13 observações em cada grupo, adicionaremos uma pequena variação aleatória (ruído) para simular dados reais.

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Exemplo Numérico Detalhado do Banco de Dados

Abaixo, um extrato do banco de dados simulado com 52 observações.

ID_Equipe          Treinamento     CRM      Produtividade (Chamadas/Hora)

1             Padrão Básico   10.3

2             Padrão Básico   9.8

...            ...            ...            ...

13           Padrão Básico   10.5

Méd. A1B1                                         10.1

14           Padrão Avançado            12.1

15           Padrão Avançado            11.9

...            ...            ...            ...

26           Padrão Avançado            12.3

Méd. A1B2                                         12.0

27           Intensivo             Básico   13.2

28           Intensivo             Básico   12.8

...            ...            ...            ...

39           Intensivo             Básico   13.0

Méd. A2B1                                         13.1

40           Intensivo             Avançado           19.5

41           Intensivo             Avançado           20.3

...            ...            ...            ...

52           Intensivo             Avançado           20.1

Méd. A2B2                                         19.9

Exportar para as Planilhas

(Nota: Os valores acima são exemplos ilustrativos para demonstrar as médias e a variação. Em um banco de dados real, os valores exatos de cada observação seriam únicos.)

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Análise e Interpretação

Ao analisar este conjunto de dados com uma ANOVA fatorial (como faríamos em SAS com PROC GLM), esperaríamos os seguintes resultados, confirmando a interação:

1.            Efeito Principal do Treinamento: Provavelmente significativo, indicando que o Treinamento Intensivo, em média, leva a uma maior produtividade do que o Treinamento Padrão.

2.            Efeito Principal do CRM: Provavelmente significativo, indicando que o CRM Avançado, em média, leva a uma maior produtividade do que o CRM Básico.

3.            Efeito de Interação (Treinamento * CRM): Este seria o resultado mais importante e, neste cenário, altamente significativo. Isso significa que o efeito do tipo de treinamento na produtividade não é o mesmo para ambos os CRMs, e vice-versa.

O que a interação numérica nos diz:

             Com Treinamento Padrão, a troca de CRM Básico para Avançado gera um pequeno aumento de produtividade (de 10.1 para 12.0, um ganho de 1.9).

             Com Treinamento Intensivo, a troca de CRM Básico para Avançado gera um aumento muito maior de produtividade (de 13.1 para 19.9, um ganho de 6.8!).

Essa interação é crucial para a tomada de decisão gerencial. A empresa aprenderia que investir apenas no CRM Avançado sem um treinamento adequado (Intensivo) não traria o retorno máximo esperado. A combinação de Treinamento Intensivo e CRM Avançado é a estratégia que maximiza a produtividade, atingindo quase o dobro das chamadas resolvidas por hora em comparação com a estratégia Padrão/Básico.

Este exemplo ilustra como a análise fatorial com interação pode fornecer insights mais profundos do que analisar cada fator isoladamente, levando a decisões administrativas mais eficazes.

 


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