Glossário da Análise Fatorial Exploratória

Quando nos deparamos com uma vasta quantidade de dados, muitas vezes desejamos entender as estruturas subjacentes que permeiam esse conjunto. A questão é: como desvendar os padrões ocultos por trás de um mar de variáveis? A resposta está na Análise Fatorial Exploratória (AFE). Esta técnica estatística, amplamente usada em pesquisa social, psicologia, e muitos outros […]

Comunalidade vs. Singularidade: Entendendo as Diferenças

A Análise Fatorial Exploratória é uma técnica estatística amplamente utilizada na área da psicometria para compreender a estrutura subjacente dos dados observados. Nesse contexto, aparecem dois conceitos fundamentais são: “comunalidade” e a “singularidade”. Vamos explorar cada um deles para entende-los conceitualmente e como podem ajudar nas decisões sobre um modelo fatorial exploratório. O que é […]

O que é Rotação fatorial

Neste post, vamos explorar um conceito fundamental na análise fatorial exploratória: a rotação de fatores. Como pesquisador, é importante entender para que serve a rotação de fatorial e como ela ajuda a interpretar e simplificar as estruturas de dados complexas. A rotação fatorial busca encontrar uma solução mais clara e interpretável nas análises fatoriais, onde […]

Principais métodos de retenção de fatores

O que é o processo de retenção fatorial? A retenção de fatores é o processo pelo qual é determinado o número de fatores que devem ser extraídos a partir de um conjunto de dados para explicar a maior parte da variância observada nas variáveis originais. No entanto, nem todos os fatores extraídos são necessários para […]

Análise Fatorial Confirmatória

A análise fatorial confirmatória (AFC) é uma técnica estatística que permite testar a validade de uma estrutura teórica prévia de um conjunto de variáveis observadas. Na AFC, o modelo teórico é especificado antes da coleta de dados, o que permite testar se as hipóteses do modelo são suportadas pelos dados. Podemos dizer que a AFC […]

Análise Fatorial Exploratória: o que é, para que serve e os principais procedimentos

A Análise Fatorial Exploratória (AFE) é um conjunto de técnicas multivariadas que tem como objetivo encontrar a estrutura subjacente em uma matriz de dados e determinar o número e a natureza das variáveis latentes (fatores) que melhor representam um conjunto de variáveis observadas. Sendo assim, o objetivo da AFE é identificar esses fatores e estimar […]

Quais resultados reportar ao realizar uma Análise Fatorial Exploratória

Tal como acontece com todos os relatórios de pesquisa, o relatório Análise Fatorial Exploratória – AFE deve descrever como o estudo foi conduzido e deve apresentar os resultados com detalhes, clareza e coerência suficientes para apoiar a validade dos resultados e deve justificar as conclusões do estudo. Além disso, o relatório AFE deve abordar cada […]

Você precisa conhecer o FACTOR

FACTOR é um programa desenvolvido para se executar Análise Fatorial Exploratória, desenvolvido pelos espanhóis Urbano Lorenzo-Seva e Pere Joan Ferrando, da Universitat Rovira i Virgili (Tarragona, Espanha) é um programa gratuito, extremamente leve para instalar e que apresenta dezenas de opções que o SPSS não contém para este tipo de análise, como por exemplo utilizar matrizes de […]

Como executar 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 (Laros, 2004) para encontrar o o número adequado de fatores a […]

O que são Cargas Fatoriais?

As cargas fatoriais são parte do resultado de uma análise fatorial e nos dizem o quanto uma variável (item) contribui para o fator. De maneira geral, quanto maior a carga fatorial de um item, mais importante ele é para o construto de interesse. Para sabermos a comunalidade, ou proporção de variabilidade de cada item que […]

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Módulo 4: Redes neurais artificiais

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• Avaliando sistemas de Deep Learning

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Módulo 3: Interpretar e reportar resultados

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Módulo 1: O que é Machine Learning

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