Pesquisadores podem realizar análise fatorial exploratória em diferentes softwares, como, por exemplo, R, Factor e JASP. No entanto, quando a escolha feita é pelo R, pesquisadores enfrentam o desafio de identificar quais são os pacotes que possuem as soluções mais modernas e adequadas às suas necessidades.
Desse modo, pensando nesse desafio, o objetivo deste post é oferecer algumas dicas de quais pacotes usar na análise fatorial exploratória no R. Fique atento, pois o último pacote é o mais importante!
Caso você não esteja familiarizado com alguns termos de análise fatorial exploratória, não se preocupe, pois a Psicometria Online disponibiliza gratuitamente o Glossário de Análise Fatorial Exploratória. Esse e-book fornece definições claras e concisas de termos importantes da área.
Pacotes para análise fatorial exploratória no R
Pacote psych
William Revelle, autor e mantenedor do pacote psych o define da seguinte maneira: “uma caixa de ferramentas, de propósito geral, originalmente desenvolvida para psicologia da personalidade, teoria psicométrica e psicologia experimental”.
Este é um dos principais pacotes para psicometria no R. Primeiramente, por meio dele, é possível realizar análise paralela e análise fatorial exploratória com correlações policóricas. Além disso, o pacote permite calcular diferentes índices de fidedignidade (p.ex., alfa de Cronbach, lambda de Gutman e ômega de McDonald). Entretanto, sua análise paralela utiliza um método de estimação diferente daquele usado pelo Factor, podendo superestimar o número de fatores.
Pacote EFAtools
O objetivo deste pacote é compilar diferentes desenvolvimentos modernos em análise fatorial exploratória em um único pacote. Por exemplo, esse pacote permite implementar diferentes métodos de retenção fatorial simultaneamente, computar escores fatoriais e trabalhar com modelos bifactor ou de segunda-ordem.
Pacote unival
Pacote voltado para a avaliação da unidimensionalidade de um instrumento. Por exemplo, com base em variáveis externas, ele compara a validade diferencial e preditiva de fatores específicos com um fator geral (de segunda-ordem). Este procedimento foi proposto pelos próprios desenvolvedores do Factor (Ferrando & Lorenzo-Seva, 2019).
Pacote EFA.MRFA
Este pacote contém apenas cinco funções, sendo, portanto, menor que os pacotes anteriormente descritos. Apesar de disso, ele permite a realização da análise paralela e do método Hull para determinar o número de fatores que devem ser retidos na solução fatorial. Além disso, seu único método de extração é o Minimum Rank Factor Analysis, que dá nome à sigla do pacote. Ademais, seus procedimentos replicam os resultados do Factor (Lorenzo-Seva et al., 2011; Timmerman & Lorenzo-Seva, 2011).
Por onde começar a utilizar o R?
Neste post, apresentamos pacotes para usar na análise fatorial exploratória no R. Se você utiliza análises fatoriais exploratórias em suas pesquisas, mas ainda não é um usuário do R, então veja a novidade que preparamos a seguir!
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Bruno Figueiredo Damásio
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Referências
Ferrando, P. J. & Lorenzo-Seva, U. (2019). An external validity approach for assessing essential unidimensionality in correlated-factor models. Educational and Psychological Measurement, 79(3), 437–461. https://doi.org/10.1177/0013164418824755
Lorenzo-Seva, U., Timmerman, M. E., & Kiers, H. A. L. (2011). The Hull method for selecting the number of common factors. Multivariate Behavioral Research, 46(2), 340–364. https://doi.org/10.1080/00273171.2011.564527
Timmerman, M. E., & Lorenzo-Seva, U. (2011). Dimensionality assessment of ordered polytomous items with parallel analysis. Psychological Methods, 16(2), 209–220. https://doi.org/10.1037/a0023353
Como citar este post
Damásio, B. F. (2024, 8 de julho). Quais pacotes do R usar na análise fatorial exploratória? Blog Psicometria Online. blog.psicometriaonline.com.br/pacotes-do-r-para-analise-fatorial-exploratoria/
