Made available in DSpace on 2016-04-01T17:54:37Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2015-06-26. Added 1 bitstream(s) on 2016-04-01T18:00:17Z : No. of bitstreams: 1 000859635.pdf: 8929034 bytes, checksum: 0062c6b7901cb457210caf6daa1e6aab (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Após quase meio século sob a influência do funcionalismo, cujo princípio estético era focado no objeto (a forma segue a função), o discurso do design pós-moderno se volta para o usuário e para a dimensão semântica do produto (a forma segue o significado). Atualmente, o Diferencial Semântico é amplamente utilizado para o estudo das percepções humanas em direção a produtos. Sua aplicação presume a existência de uma estrutura subjacente ao universo semântico que pode ser explicada por um número reduzido de conceitos independes que juntos compõem o que é denominado de espaços semânticos. A abrangência deste espaço é relatada pela literatura como o primeiro passo em muito estudos interessados na obtenção de respostas subjetivas ou emocionais. Para sua definição, os escores obtidos a partir da utilização do diferencial semântico devem ser analisados preferencialmente por métodos estatíticos, dentre os quais, a análise fatorial é a técnica frequentemente adotada. O processo de extração dos fatores na análise fatorial pode ser realizado por dois métodos amplamente utilizados e conhecidos como: (1) análise de fatores comuns e (2) análise de componentes principais. Embora este métodos sejam baseados em cálculos semelhantes, ainda não existe um consenso sobre qual método é o mais apropriado. Neste contexto, no qual as emoções passaram a desempenhar um importante papel na concepção de novos produtos, esta pesquisa investigou a influência dos métodos de extração de fatores, empregados na análie fatorial, na definição do espaço semântico. Os dados coletados por cinco estudos de caso abrangendo diferentes produtos foram submetidos e duas análises fatoriais independentes a fim de comparar os resultados e possibilitar a diferenciação prática entre estas duas principais e mais adotadas abordagens fatoriais. Os resultados permitem concluir que a análise de componentes principais é mais indicada... / After nearly half a century under the influence of functionalism whose aesthetic principle was focused on the object (form follows function), the discussion of the post-modern design is focused on the user and the semantic dimension of the product (form follows meaning). Currently, the semantic differential is widely used for the study of human perception towards products. It's application assumes the existence of an underlying structure to the semantic universe that can be explained by a small number of independent concepts that together make up wat is called the semantic space. The scope of this space has been reported in literature as the first step in many studies interested in obtaining subjective or emotional responses. For its definition, the data obtained from the use of semantic differential should be analyzed preferably by statistical methods, among which, the factor analysis is the technique often adopted. The extraction process of the factors in the factor analysis can be done by two methods widely used and know as: (1) common factor analysis and (2) principal component analysis. Althrough these methods are based on similar calculations there is still no consensus on which method is the most appropriate. In this context, in which emotions come to play an important role in the design of new products, this research investigated the influence of methods for factors extraction, used in the factor analysis for the definition of the semantic space. The data collected by five case studies covering different products were submitted to two independent factor analysis to compare the results and to provide practical differences between these two loading and most adopted factorial approaches. The results enable a conclusion that the principal component analysis is more suitable for the reduction and selection of suitable descriptors for the composition of semantic differential scales for the purpose of product evaluation