Análise dos resultados do WHOQOL-100 utilizando Data Mining

Abstract

Quality of Life is a well-being state which links several different aspects of everyday life and which also may be suffer interferences from outside factors, being those at times difficult to be realized, mainly when are studied carries large groups of workers with different characteristics. The identification of such factors, potentially implicit, might serve managers as for their decisions when it comes to improve the quality of life of their collaborators and consequently the productivity. The following study throws light over a complementary analysis using Data Mining techniques in an innovative mode. A Study of case was carried out approaching worker of college from a public institution, using the WHOQOL-100 as a data collector. In order to obtain implicit knowledge, the Procedure of Knowledge Discovery in Databases phases was taken, using it on the Data Mining, Rules of Association techniques. It is concluded that the Data Mining techniques, more specifically, the Rules of Association ones, can be used as an addition when it comes to analysis results of an instrument of study based upon surveys, mainly when a huge number of additional data is held and the implicit knowledge is the main focus to be figured. The planning as well as the use of combined measures of subjective and objective interest allowed the decrease of operational tasks costs as for the very description of the Procedure of Knowledge Discovery in Databases, Rules of Association.A Qualidade de Vida é um estado de bem-estar, que se intercorrelaciona com diversos aspectos do cotidiano e que pode sofrer interferências de fatores externos, muitas vezes difíceis de serem identificados, principalmente quando são estudados grandes grupos de trabalhadores com diferentes características. A identificação destes fatores, potencialmente implícitos, poderá auxiliar gestores de empresas em suas tomadas de decisões para melhoria do estado de qualidade de vida de seus colaboradores e, consequentemente, da sua produtividade. Este trabalho propõe uma análise complementar utilizando técnicas de Data Mining de maneira inovadora. Foi realizado um estudo de caso envolvendo agentes universitários de uma instituição pública e, como instrumento de coleta dos dados, o WHOQOL-100. Para aquisição de conhecimento implícito, foram percorridas as etapas do Processo de Descoberta de Conhecimento em Base de Dados, utilizando-se na etapa de Mineração de Dados, técnicas de Regras de Associação. Conclui-se que as técnicas de Data Mining, mais especificamente, as de Regras de Associação, podem ser utilizadas para complementar a análise dos resultados de um instrumento de pesquisa estruturada para surveys, principalmente quando se dispõe de muitos dados adicionais e se deseja descobrir conhecimento implícito. O planejamento e a utilização combinada de medidas de interesse subjetivas e objetivas permitiu diminuir os custos operacionais das tarefas de descrição do Processo de Aquisição de Conhecimento em Base de Dados