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HARKing: formulando hipóteses após conhecer os resultados

Marcos Lima

ago 14, 2024

O que é e como interpretar um forest plot?

Marcos Lima

ago 6, 2024

O que é metanálise?

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jul 31, 2024

Razão de chances (odds ratio): o que é, como calcular e como interpretar?

Marcos Lima

jul 24, 2024

Curso R para Iniciantes

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jul 18, 2024

Como criar gráficos no R com o ggplot2?

Marcos Lima

jul 8, 2024

Quais pacotes usar na análise fatorial exploratória no R?

Bruno Damásio

jul 8, 2024

Como reestruturar o formato do banco de dados no R?

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jul 8, 2024

Como juntar bancos de dados no R com o dplyr?

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jul 8, 2024

Por que aprender a programar em R?

Marcos Lima

jul 4, 2024

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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 […]

A Psicometria Online tem o prazer de anunciar a publicação de um valioso recurso para profissionais e estudantes da Psicometria: o Glossário de Análise Fatorial Exploratória. Entender os termos e as nuances da AFE é essencial para pesquisadores, estudantes e profissionais envolvidos na análise de dados em Psicometria. Este glossário tem por objetivo fornecer definições […]

Introdução 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 […]

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 […]

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 […]

A Modelagem por Equações Estruturais (em inglês Structural Equation Model – SEM) e Análise de caminho (em inglês Path Analysis) são duas técnicas estatísticas amplamente utilizadas em pesquisas sociais para analisar as relações entre variáveis. Ambos os métodos são usados para testar hipóteses sobre a relação causal entre variáveis, mas existem diferenças significativas entre eles. […]

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 […]

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 […]

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 […]

Nesse post, discutimos quando utilizar uma análise fatorial exploratória e uma análise fatorial confirmatória.
Nesse post, discutimos as diferenças entre análise fatorial e análise de componentes principais, e quando usar cada uma dessas técnicas.

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 […]

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 […]

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 […]

Investigar o número de fatores ou dimensões latentes que fundamentam os dados multivariados é um aspecto importante na construção e validação de instrumentos em psicologia. É também um dos primeiros passos na análise de dados psicológicos, pois pode desempenhar um papel crucial na implementação de novas análises e conclusões extraídas dos dados. Determinar o número […]

Muitas questões de pesquisa nas ciências sociais e comportamentais dependem de comparações entre grupos de pontuações em escalas de questionários. Mas como sabemos que o questionário mede a mesma coisa em diferentes grupos? Os pesquisadores geralmente confiam em medições na forma de um teste psicológico que consiste em vários itens. É claro que tais testes […]

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 […]

Parâmetros livres e fixos são uma parte fundamental para o entendimento da Análise Fatorial Confirmatória (AFC). É útil entender estes conceitos, para quando falarmos de índices de modificação e identificação do modelo, por exemplo. “Parâmetros”, sejam eles fixos ou livres, são parte do cálculo da AFC. Para entendê-los, vamos lembrar que na AFC procuramos reproduzir […]

A raiz quadrada média dos resíduos padronizada (SRMR, Standardized root mean square residuals) é uma medida de ajuste usada na Análise Fatorial Confirmatória. Como vimos aqui, o objetivo das medidas de ajuste é identificar o quão bem o modelo de CFA se adequa aos dados da amostra. O SRMR faz isso analisando o quão […]

Nós aprendemos sobre índices de ajuste absolutos e parcimoniosos para a análise fatorial confirmatória. Estes índices partem da premissa de comparar a matriz variância-covariância predita pela CFA (S) e original dos dados (Σ). Mas existe outra categoria de índices de ajuste, os comparativos. Estes índices comparam a matriz predita, S, e uma matriz independente, onde […]

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