Multivariate Analysis of Supermarket sector data from the Tops Abras The State Of São Paulo (2010)

Paulo Rogério Alves Brene; Umberto Antonio Sesso Filho; Rodrigo da Silva Mariano; Ronaldo Raemy Rangel

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Multivariate Analysis of Supermarket sector data from the Tops Abras The State Of São Paulo (2010)

Brene, Paulo Rogério Alves ^[1] ; Sesso Filho, Umberto Antônio ^[2] ; Mariano, Rodrigo da Silva ^[3] ; Rangel, Ronaldo Raemy ^[4]
1. [1] Universidade Estadual do Norte do Paraná
  
  Universidade Estadual do Norte do Paraná
  
  Brasil
2. [2] Universidade Estadual de Londrina
  
  Universidade Estadual de Londrina
  
  Brasil
3. [3] Associação Paulista de Supermercados/APS
4. [4] Escola Paulista de Negócios /EPN
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Localización: Revista Científica Hermes, ISSN-e 2175-0556, Nº. 10 (Revista Científica Hermes), 2014 (Ejemplar dedicado a: FIPEN), págs. 125-145
Idioma: inglés
Títulos paralelos:
- Análise Multivariada do setor Supermercadista a partir dos dados do Ranking Abras do Estado de São Paulo (2010)
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Resumen
- English
  The objective of this paper is to propose a methodology to illustrate the applicability and importance of multivariate analysis. To do that, it is used the data set presented on ABRAS of São Paulo for the year 2010. Thus, new indicators were developed with the aid of factor analysis (FA), 14 condensed information extracted from ABRAS on 2 factors: Size and Efficiency. As a result, it was observed that the application of AF was successful because it reduced the number of variables without losing much information, as well as showing consistency in this grouping beyond the grouping of variables. Finally, there is a direct relationship between billing classification and classification by revenue size (Spearman correlation coefficient of 0.99) and the possibility of underestimating data related to the efficiency of the three largest markets.
- português
  O objetivo deste artigo é propor uma metodologia para ilustrar a aplicabilidade e a importância da análise multivariada, isso a partir do conjunto de dados apresentados pela pesquisa Ranking ABRAS do Estado de São Paulo para o ano de 2010. Assim, foram desenvolvidos novos indicadores com o auxílio da Análise Fatorial (AF), condensando 14 informações extraídas dos dados preexistentes da pesquisa ABRAS em 2 fatores: Tamanho e Eficiência. Como resultado foi possível observar que a aplicação da AF foi bem-sucedida, pois reduziu o número de variáveis analisadas sem grandes perdas de informação, assim como, além do agrupamento das variáveis, mostrou também coerência nesse agrupamento. Por fim, destaca-se a relação direta entre a classificação por faturamento e a classificação de tamanho (coeficiente de correlação de Spearman de 0,99) e a possibilidade dos dados subestimarem a relação de eficiência dos três maiores mercados.