Quando estamos em busca de evidências de validade de um instrumento usualmente realizamos Análises Fatoriais. Durante a execução de uma Análise Fatorial Exploratória uma das decisões cruciais está na definição de quantos fatores devem ser retidos.
Tendo em vista que uma extração inadequada impossibilita a interpretação dos resultados de maneira apropriada, duas situações podem ocorrer:
1) a superestimação de fatores (reter um número de fatores maior do que o adequado)
2) a subestimação de fatores (reter um número de fatores menor que o adequado).
A superestimação de fatores retidos tende a produzir resultados não-parcimoniosos, baseados em construtos supérfluos, com reduzido ou inadequado poder explicativo. Do mesmo modo, a subestimação de fatores retidos resulta em perda significativa de informação.
O método denominado de Análise Paralelas (AP) tem se destacado por ter melhor acurácia na determinação do número de fatores a ser retido quando comparado a outros métodos (ex. Scree Plot, eigenvalue > 1., etc).
O que é a análise paralela?
A AP é um procedimento estatístico de simulação Monte-Carlo que consiste na construção aleatória de um conjunto hipotético de matrizes de correlação de variáveis, utilizando como base a mesma dimensionalidade (o mesmo número p de variáveis e o mesmo número n de sujeitos) do conjunto de dados reais (Damasio, 2012).
Por que esse método se destaca dos mais tradicionais?
A melhor acurácia da AP na determinação do número de fatores a ser retido se dá pelo fato de que a AP é uma técnica baseada em amostras, e não baseada na população, como é a técnica do eigenvalue > 1., diminuindo a probabilidade de uma retenção de fatores equivocada.
Apesar de sua melhor acurácia, esse método ainda não é amplamente conhecido pelos pesquisadores, em parte porque não se encontra incluído nos principais programas estatísticos. Para sua execução, podem-se utilizar alguns programas computacionais, tais como FACTOR, JASP e pacote psych do R.
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