Receba gratuitamente todos os nossos conteúdos.

Fique por dentro das novidades e oportunidades referentes à Psicometria e Análise Quantitativa de Dados.

Como calcular a Variância Média Extraída (AVE)

Em um artigo publicado no Journal of Marketing Research em 1981, um grupo de estatísticos introduziu o conceito de Variância Média Extraída (Average Variance Extracted), uma estatística que indica quanta variância capturada pela variável latente em um modelo de equação estrutural é compartilhada entre outras variáveis. Pode-se dizer que, quando um pesquisador encontra a variância média extraída para um construto, ele está interessado em saber, em média, quantas variações em seus itens podem ser explicadas pelo construto ou variável latente.

O cálculo da variância média extraída requer que já exista um modelo de equação estrutural, pois necessita das cargas dos indicadores para a variável latente para a qual será calculado.

Portanto, o primeiro passo é ter as cargas fatoriais, que no nosso exemplo são representadas por lambda. Na Figura 1, abaixo, temos as cargas fatoriais para correspondentes ao Fator 1 de um instrumento de medida. O segundo passo é elevar cada carga fatorial ao quadrado, como pode ser visto também na Figura 1.

Figura 1

Depois de calcular cada carga fatorial ao quadrado, é necessário calcular o erro da variância, como mostra a Figura 2.

Figura 2

Na sequência vamos realizar a soma de cada uma das colunas, como mostra a Figura 3.

Figura 3

Por fim, temos que dizer quantas cargas fatoriais temos no fator escolhido. Nesse exemplo, temos quatro cargas fatoriais. Você pode utilizar a função cont.num do Excel para te auxiliar. A Figura 4 mostra como fazer.

Figura 4

Agora podemos obter variância média extraída. Para isso, basta dividir a soma das cargas fatoriais ao quadrado pelo número de cargas fatoriais. Veja na Figura 5 como é simples!

Figura 5

O resultado será um número entre 0 e 1. Esta é a variância média extraída, como demonstra a Figura 6.

Figura 6

No nosso exemplo, obtivemos o valor de 0,54. Como regra geral e para uma convergência adequada, um AVE de pelo menos 0,50 é altamente recomendado. Dito isto, uma AVE menor que 0,50 significa que seus itens explicam mais erros do que a variância em seus construtos. Para qualquer modelo de medição, uma AVE deve ser calculada para cada construto e deve ser de pelo menos 0,50.

Espero que tenha ficado mais claro como calcular a Variância Média Extraída.

Gostou desse conteúdo? Precisa aprender Análise de dados? Faça parte da Psicometria Online Academy: a maior formação de pesquisadores quantitativos da América Latina. Conheça toda nossa estrutura aqui e nunca mais passe trabalho sozinho(a).

BRUNO FIGUEIREDO DAMÁSIO

Sou Psicólogo, mestre e doutor em Psicologia. Venho me dedicando à Psicometria desde 2007.

Fui professor e chefe do Departamento de Psicometria da UFRJ durante os anos de 2013 a 2020. Fui editor-chefe da revista Trends in Psychology, da Sociedade Brasileira de Psicologia (SBP) eEditor-Associado da Spanish Journal of Psychology, na sub-seção Psicometri e Métodos Quantitativos.

Tenho mais de 50 artigos publicados e mais de 3000 citações, nas melhores revistas nacionais e internacionais. Atualmente, me dedico a formação de novos pesquisadores, através da Psicometria Online Academy. Minha missão é ampliar a formação em Psicometria no Brasil e lhe auxiliar a conquistar os seus objetivos profissionais.

Deseja se tornar completamente autônomo e independente na análise dos seus dados?

Deixe um comentário

O seu endereço de e-mail não será publicado. Campos obrigatórios são marcados com *

Veja mais

Posts relacionados

Um Guia Completo sobre a PEDro: Physiotherapy Evidence Database

Um Guia Completo sobre a PEDro: Physiotherapy Evidence Database

Se você é um profissional ou um estudante da área da saúde e está interessado nas práticas baseadas em evidências, este post é para você. Vamos descobrir como a base

Diferença entre as regressões logísticas: binária, ordinal e multinomial

Diferença entre as regressões logísticas: binária, ordinal e multinomial

A análise de regressão é uma técnica amplamente utilizada para verificar a existência de uma relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes. Existem diferentes tipos de

Construção de itens para instrumentos de autorrelato

Construção de itens para instrumentos de autorrelato

A elaboração de itens para instrumentos de autorrelato desempenha um papel crucial na pesquisa psicométrica, pois é por meio deles que os participantes expressam suas próprias experiências e percepções. Neste

Dados Normativos: Entendendo o Escore Z

Dados Normativos: Entendendo o Escore Z

Interpretar os resultados derivados do uso de um teste é tão crucial quanto criar ou adaptar os instrumentos e aplicá-los corretamente. Para a interpretação dos resultados, é essencial a criação

Compreendendo a Confiabilidade Duas-Metades (Split-Half Reliabity)

Compreendendo a Confiabilidade Duas-Metades (Split-Half Reliabity)

No campo da Psicometria, pesquisadores e profissionais frequentemente buscam garantir a precisão e consistência de seus instrumentos de medição. Um dos métodos usados para avaliar a confiabilidade de um teste

Um Guia Completo sobre a PEDro: Physiotherapy Evidence Database

Um Guia Completo sobre a PEDro: Physiotherapy Evidence Database

Se você é um profissional ou um estudante da área da saúde e está interessado nas práticas baseadas em evidências, este post é para você. Vamos descobrir como a base

Diferença entre as regressões logísticas: binária, ordinal e multinomial

Diferença entre as regressões logísticas: binária, ordinal e multinomial

A análise de regressão é uma técnica amplamente utilizada para verificar a existência de uma relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes. Existem diferentes tipos de

Construção de itens para instrumentos de autorrelato

Construção de itens para instrumentos de autorrelato

A elaboração de itens para instrumentos de autorrelato desempenha um papel crucial na pesquisa psicométrica, pois é por meio deles que os participantes expressam suas próprias experiências e percepções. Neste

Dados Normativos: Entendendo o Escore Z

Dados Normativos: Entendendo o Escore Z

Interpretar os resultados derivados do uso de um teste é tão crucial quanto criar ou adaptar os instrumentos e aplicá-los corretamente. Para a interpretação dos resultados, é essencial a criação

Compreendendo a Confiabilidade Duas-Metades (Split-Half Reliabity)

Compreendendo a Confiabilidade Duas-Metades (Split-Half Reliabity)

No campo da Psicometria, pesquisadores e profissionais frequentemente buscam garantir a precisão e consistência de seus instrumentos de medição. Um dos métodos usados para avaliar a confiabilidade de um teste

Cadastre-se para ser notificado com o link das aulas ao vivo:

Módulo 4: Redes neurais artificiais

• Introdução a Deep Learning

• Avaliando sistemas de Deep Learning

• Redes Neurais feitas (sem programação) no SPSS

• Aula bônus: O futuro da IA na Sociedade

• Aula bônus: Dois Estudos de Caso 

Módulo 3: Interpretar e reportar resultados

• Gerar, interpretar e reportar resultados em Machine Learning

Módulo 2: Criando o seu sistema

• Selecionando algoritmos e métodos 
• Práticas de Machine Learning (Sem programação): Decision Tree (JASP), Linear Discriminant Classification (JASP) e Plataforma ORANGE
• Aula Bônus: Avaliação Psicológica e Machine Learning
• Aula Bônus: Livros e Cursos recomendados  
• Aula Bônus: Entrevista com Cientista de Dados focado na área da Saúde

Módulo 1: O que é Machine Learning

• O que é Machine Learning?
• Como a máquina aprende?
• Machine Learning para Psicometria e Pesquisa Quantitativa (pesquisas comentadas)
• Tipos de Machine Learning (Supervisionado e Não-supervisionado)
• Práticas de Machine Learning (Sem programação): JASP e SPSS
Aula Bônus: Filosofia da Inteligência Artificial
• Aula Bônus: Entrevista com Cientista de Dados graduado em Psicologia
• Aula bônus: Estudo de Caso sobre Redução Dimensional 

Preencha abaixo para
participar gratuitamente

Fique tranquilo, não utilizaremos suas informações de contato para enviar qualquer tipo de SPAM. Os dados coletados são tratados nos termos da Lei Geral de Proteção de Dados e você pode se descadastrar da nossa lista de contatos a qualquer momento.