Da análise exploratória à síntese dimensional: desenvolvimento de um indicador sintético de bem-estar estudantil através de modelagem preditiva

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dc.contributor.advisorSilva, Ismael Santana
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/8709923026833394
dc.contributor.authorCamargos, Luiz Gustavo Barbosa
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/4229985884192090
dc.contributor.refereeSilva, Ismael Santana
dc.contributor.refereeSantos, Bruno André
dc.contributor.refereeSilva, Fábio Rocha da
dc.date.accessioned2026-08-24T16:27:46Z
dc.date.available2026-08-24T16:27:46Z
dc.date.issued2026-06-19
dc.description.abstractA 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.
dc.description.abstractotherThe increasing incidence of emotional disorders among university students has driven the development of data-based solutions to understand and monitor psychological well-being. This work proposes an approach for the analysis of structured mental health questionnaires, combining exploratory analysis, machine learning, and the construction of synthetic indicators. Using a public dataset containing psychological, academic, physiological, and social information about students, three stages were carried out: (1) exploratory analysis of the relationships between stress factors and well-being; (2) predictive modeling for the classification of stress levels and emotional satisfaction; and (3) development of a well-being index inspired by the WHO-5 Well-Being Index. The results pointed to depression, anxiety, self-esteem, and sleep quality as the main factors associated with well-being, in addition to validating explainable predictive models. The proposed index, composed of five interpretable dimensions, showed high internal consistency and discriminative capacity in an independent dataset. Compared to a simple aggregate of the same variables, it reduced the standard error of measurement by approximately 39%, showing potential for screening applications and population-level analysis. This research contributes to the improvement of the computational analysis of psychological questionnaires and to the understanding of the factors related to subjective well-being in the academic context.
dc.identifier.urihttps://repositorio.cefetmg.br//handle/123456789/2912
dc.language.isopt
dc.publisherCentro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais
dc.publisher.countryBrasil
dc.publisher.departmentDepartamento de Computação
dc.publisher.initialsCEFET-MG
dc.titleDa análise exploratória à síntese dimensional: desenvolvimento de um indicador sintético de bem-estar estudantil através de modelagem preditiva
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso da Graduação

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