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Você está vendo a versão anterior da nova experiência da Alura que estamos preparando para você. Em breve, ela ganha uma identidade visual novinha totalmente pensada em potencializar seus estudos!
Solucionado
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Olá, William! Tudo bem?
Parece que você está comparando os resultados do teste de esfericidade de Bartlett com os valores apresentados na aula.
Diferenças nos valores de qui_quadrado e p_valor podem ocorrer devido a várias razões, como diferenças nos dados utilizados ou na forma como os dados foram pré-processados antes de aplicar o teste.
Vou deixar algumas dicas que podem ajudar a entender e resolver a diferença:
Verifique os Dados: Certifique-se de que você está utilizando exatamente os mesmos dados que foram usados na aula. Qualquer diferença nos dados pode resultar em valores diferentes.
Pré-processamento: Confirme que você seguiu todos os passos de pré-processamento de dados mencionados na aula, como remover colunas irrelevantes ou garantir que todas as variáveis estejam no formato numérico adequado.
Versão da Biblioteca: As bibliotecas Python podem ter atualizações que alteram ligeiramente os resultados. Verifique se você está usando a mesma versão da biblioteca fator_analyzer que foi utilizada na aula.
Reprodutibilidade: Tente executar o código várias vezes para garantir que os resultados são consistentes. Às vezes, pequenas diferenças podem surgir devido a questões de arredondamento ou precisão numérica.
Se após essas verificações os valores ainda forem diferentes, é possível que haja uma pequena discrepância nos dados ou na configuração do ambiente que está causando essa diferença.
Espero ter ajudado e fico à disposição se precisar.
Abraço e bons estudos!
Caso insista, vai atrapalhar em algo, pois esse resultado também está de acordo com o objetivo da aula.
Olá, William! Tudo bem?
O fato de os valores de qui_quadrado e p_valor serem diferentes dos apresentados na aula não deve preocupar muito, desde que o teste esteja sendo aplicado corretamente e a interpretação esteja de acordo com o objetivo proposto. O mais importante é observar a conclusão do teste, e não necessariamente reproduzir exatamente os mesmos valores numéricos.
Como o seu p_valor também é extremamente pequeno, a conclusão permanece a mesma: há evidências para rejeitar a hipótese nula do teste de esfericidade de Bartlett, indicando que existe correlação significativa entre as variáveis e que a aplicação da PCA é adequada nesse contexto. Portanto, pode seguir com os seus resultados sem problemas.
Se quiser, vale apenas conferir os dados e o pré-processamento para entender por que os números diferiram da aula. Mas, do ponto de vista do objetivo da atividade, essa diferença numérica, por si só, não compromete a análise.
Forte abraço!