Aula 4 e 5 Flashcards
Validade de Construto
Avalia em que medida um instrumento mede o construto para o qual foi designado a medir.
É teórica, ou seja é a relação entre um instrumento e um construto e requer acumulação gradual de informação a partir de várias fontes.
É considerada a mais fundamental de validade dos instrumentos mas o seu estabelecimento é um processo longo e complexo.
Exige uma sólida base teórica.
Um construto com reduzida validade pode resultar de uma fraca Operacionalização da teoria.
Pode ser testada tanto pela TCT como pela TRI.
Na TCT, pode ser testada pela:
1. Validade fatorial: itens medem o fator latente que se pretende medir.
- Validade convergente
- Validade divergente
Como determinar a validade de construto de um questionário?
De forma geral, determina-se com a AFE e a AFC ( esta, quando a construção dos itens se assenta numa base teórica sólida)
AFE
Técnica de análise exploratória utilizada para identificação de fatores latentes (característica comum não observável, entre as variáveis)
Estima os fatores que influenciam a resposta nas variáveis observáveis.
Permite identificar o número de construtos latentes e descrevê-los
AFC
Parte da premissa de que já há uma teoria sobre quais são os fatores que determinadas variáveis medem.
Para isso utiliza-se modelação de equações estruturais, através de regressões lineares, matriz de covariancias
Quais os pressupostos para realização da AFE?
- Escala de medida é de nível intervalar ou de razão
- Dimensão da amostra adequada
- Existência de multicolinearidade (correlações) entre as variáveis de input. Avaliação deste requesito pode ser feita através da análise da matriz de correlações, do KMO e dos testes de barlett
KMO e testes de Barlett
O KMO é uma estatística que nós dá a adequabilidade da matriz de input.
O seu valor mínimo exigido é de 0.6
.9- 1: excelente
.8- .9: boa
.7- .8: Media
.6- .7: Medíocre
.5- .6 : Ma
< .5: inaceitável
Quanto mais elevado o KMO mais correlações existe entre as variáveis de input e mais adequada para a realização da AFE
Teste de esfericidade de barlett: rejeita-se a hipótese nula quando o p.value é inferior a
Métodos de fatorização para a AFE
- ML: máxima verosimilhança
- PAF: factorizaçao do eixo principal
O ML produzirá estimativas mais precisas se os pressupostos de distribuição normal e nível de medida estiverem garantidos.
O PAF é um pouco mais robusto às violações destes pressupostos.
As comunalidades entre os dois são muito semelhantes
Critérios de extração de fatores
- Critério de Kaiser: seleção dos fatores com valor próprio superior a unidade.
Retemos 1 fator quando o eigenvalue for superior a 1 - Critério da percentagem da variância explicada: considera-se uma solucaoque explique 50% da variância total.
- Critério do scree test (sugerido por cattell) : decisão tomada a partir da representação gráfica dos valores próprios. Consideram-se os fatores que ficam acima do cotovelo
Rotação dos Fatores
A rotação é a transformação dos valores de saturação iniciais para tornar a solução mais interpretável .
- Varimax: é a mais utilizada mas não deve ser utilizada quando a partida se supõe a presença de um fator geral.
- Quartimax: utiliza-se quando uma estrutura fatorial pode ser explicada por um fator geral e fatores comuns
- Equamax: combinação das anteriores
- Direct oblimin: rotação oblíquo para maximizar os pesos
- Promax : rotação oblíqua adequada a matrizes de dados de grandes dimensões
Validade fatorial- Comunalidades
É a proporção da variância comum presente numa variável, representada por h2
O seu valor deve estar acima de .3
Quanto maior o valor das comunalidades, mais os fatores comuns explicam a percentagem da variância de cada item.
Validade Fatorial- Carga/peso fatorial
A carga fatorial, expressa a correlação do fator com a variável.
O quadro da carga do fator, indica a variância partilhada entre a variável e o fator
Num critério liberal a carga fatorial deve ser de .32
Num critério conservador, a carga fatorial deve ser eliminada se for menor que .5
Considerar excluir fatores que tenham menos que 3 itens
Ambiguidade dos itens
Itens ambíguos, são itens que podem saturar em vários fatores. Com valores superiores a .32
As variáveis devem saturar no factor primário acima de .40
No factor secundário abaixo de .30
Mostrar uma diferença de .20 entre os valores de saturação entre os fatores primários e secundários.
