Da análise exploratória à síntese dimensional: desenvolvimento de um indicador sintético de bem-estar estudantil através de modelagem preditiva
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Data
2026-06-19
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Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais
Resumo
A crescente incidência de distúrbios emocionais entre estudantes universitários tem impulsionado o desenvolvimento de soluções baseadas em dados para compreender e monitorar o bem-estar psicológico. Este trabalho propõe uma abordagem para análise de questionários estruturados de saúde mental, combinando análise exploratória, aprendizado de máquina e construção de indicadores sintéticos. Utilizando um conjunto de dados público com informações psicológicas, acadêmicas, fisiológicas e sociais de estudantes, foram realizadas três etapas: (1) análise exploratória das relações entre fatores de estresse e bem-estar; (2) modelagem preditiva para classificação de níveis de estresse e satisfação emocional; e (3) desenvolvimento de um índice de bem-estar inspirado no WHO-5 Well-Being Index. Os resultados apontaram depressão, ansiedade, autoestima e qualidade do sono como os principais fatores associados ao bem-estar, além de validar modelos preditivos explicáveis. O índice proposto, composto por cinco dimensões interpretáveis, apresentou alta consistência interna e capacidade discriminativa em um conjunto de dados independente. Em comparação a um agregado simples das mesmas variáveis, reduziu o erro padrão de medida em aproximadamente 39%, mostrando potencial para aplicações de triagem e análise populacional. A pesquisa contribui para o aprimoramento da análise computacional de questionários psicológicos e para a compreensão dos fatores relacionados ao bem-estar subjetivo no contexto acadêmico.