Imagem de um Conselho Profissional: um estudo utilizando equações estruturais

O estudo e medição da imagem, especialmente de um Conselho Profissional são essenciais para auxiliar os gestores destas instituições a tomarem decisões. Como não há uma escala válida e confiável que permita a medição da imagem corporativa de um Conselho Profissional, o presente trabalho busca confirmar, através do método de Modelagem de Equações Estruturais MEE, o modelo hipotético proposto por Peres (2004) e Carvalho (2009) que tomam por base o estudo de Folland, Peacock e Pelfrey (1991) que conclui que a imagem corporativa é composta por dois fatores e a percepção desta imagem impacta na avaliação de seu desempenho. Os resultados obtidos na pesquisa demonstram, com grande segurança estatística, que o modelo proposto é consistente, tem ótimo ajuste, e pode ser aplicado em futuras amostras semelhantes.

Statistical inference about the relative efficiency of a new survey protocol, based on paired-tow survey calibration data

Paired-tow calibration studies provide information on changes in survey catchability that may occur because of some necessary change in protocols (e.g., change in vessel or vessel gear) in a fish stock survey. This information is important to ensure the continuity of annual time-series of survey indices of stock size that provide the basis for fish stock assessments. There are several statistical models used to analyze the paired-catch data from calibration studies. Our main contributions are results from simulation experiments designed to measure the accuracy of statistical inferences derived from some of these models. Our results show that a model commonly used to analyze calibration data can provide unreliable statistical results when there is between-tow spatial variation in the stock densities at each paired-tow site. However, a generalized linear mixed-effects model gave very reliable results over a wide range of spatial variations in densities and we recommend it for the analysis of paired-tow survey calibration data. This conclusion also applies if there is between-tow variation in catchability.

Evaluation of rockfish abundance in untrawlable habitat: combining acoustic and complementary sampling tools

Rockfishes (Sebastes spp.) are an important component of North Pacific marine ecosystems and commercial fisheries. Because the rocky, high-relief substrate that rockfishes often inhabit is inaccessible to standard survey trawls, population abundance assessments for many rockfish species are difficult. As part of a large study to classify substrate and compare complementary sampling tools, we investigated the feasibility of using an acoustic survey in conjunction with a lowered stereo-video camera, a remotely operated vehicle, and a modified bottom trawl to estimate rockfish biomass in untrawlable habitat. The Snakehead Bank south of Kodiak Island, Alaska, was surveyed repeatedly over 4 days and nights. Dusky rockfish (S. variabilis), northern rockfish (S. polyspinis), and harlequin rockfish (S. variegatus) were the most abundant species observed on the bank. Backscatter attributed to rockfish were collected primarily near the seafloor at a mean height off the bottom of 1.5 m. Total rockfish backscatter and the height of backscatter off the bottom did not differ among survey passes or between night and day. Biomass estimates for the 41 square nautical-mile area surveyed on this small, predominantly untrawlable bank were 2350 metric tons (t) of dusky rockfish, 331 t of northern rockfish, and 137 t of harlequin rockfish. These biomass estimates are 5–60 times the density estimated for these rockfish species by a regularly conducted bottom trawl survey covering the bank and the surrounding shelf. This finding shows that bottom trawl surveys can underestimate the abundance of rockfishes in untrawlable areas and, therefore, may underestimate overall population abundance for these species.

Characteristics of the sportsmanship and unsportsmanlike conduct evaluation tools in youth sport

World Conference on Psychology and Sociology 2012

Gráficos de controle adaptativos para monitoramento de perfis

Processos de produção precisam ser avaliados continuamente para que funcionem de modo mais eficaz e eficiente possível. Um conjunto de ferramentas utilizado para tal finalidade é denominado controle estatístico de processos (CEP). Através de ferramentas do CEP, o monitoramento pode ser realizado periodicamente. A ferramenta mais importante do CEP é o gráfico de controle. Nesta tese, foca-se no monitoramento de uma variável resposta, por meio dos parâmetros ou coeficientes de um modelo de regressão linear simples. Propõe-se gráficos de controle χ2 adaptativos para o monitoramento dos coeficientes do modelo de regressão linear simples. Mais especificamente, são desenvolvidos sete gráficos de controle χ2 adaptativos para o monitoramento de perfis lineares, a saber: gráfico com tamanho de amostra variável; intervalo de amostragem variável; limites de controle e de advertência variáveis; tamanho de amostra e intervalo de amostragem variáveis; tamanho de amostra e limites variáveis; intervalo de amostragem e limites variáveis e por fim, com todos os parâmetros de projeto variáveis. Medidas de desempenho dos gráficos propostos foram obtidas através de propriedades de cadeia de Markov, tanto para a situação zero-state como para a steady-state, verificando-se uma diminuição do tempo médio até um sinal no caso de desvios pequenos a moderados nos coeficientes do modelo de regressão do processo de produção. Os gráficos propostos foram aplicados a um exemplo de um processo de fabricação de semicondutores. Além disso, uma análise de sensibilidade dos mesmos é feita em função de desvios de diferentes magnitudes nos parâmetros do processo, a saber, no intercepto e na inclinação, comparando-se o desempenho entre os gráficos desenvolvidos e também com o gráfico χ2 com parâmetros fixos. Os gráficos propostos nesta tese são adequados para vários tipos de aplicações. Neste trabalho também foi considerado características de qualidade as quais são representadas por um modelo de regressão não-linear. Para o modelo de regressão não-linear considerado, a proposta é utilizar um método que divide o perfil não-linear em partes lineares, mais especificamente, um algoritmo para este fim, proposto na literatura, foi utilizado. Desta forma, foi possível validar a técnica proposta, mostrando que a mesma é robusta no sentido que permite tipos diferentes de perfis não-lineares. Aproxima-se, portanto um perfil não-linear por perfis lineares por partes, o que proporciona o monitoramento de cada perfil linear por gráficos de controle, como os gráficos de controle desenvolvidos nesta tese. Ademais apresenta-se a metodologia de decompor um perfil não-linear em partes lineares de forma detalhada e completa, abrindo espaço para ampla utilização.