Análise Fatorial

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Katarina Lacerda
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Katarina Lacerda
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Análise Fatorial
  1. Objetivo
    1. Introduzir a natureza, a filosofia e as condições da análise fatorial, apresentar a aplicação da técnica e discutir os resultados obtidos
    2. Técnica multivariada de interdependência
      1. Estima os fatores comuns que são subjacentes às variáveis e não diretamente observáveis
        1. Tem como objetivo atribuir um escore a constructos que não são diretamente observáveis
          1. As variáveis são agrupadas em função de suas correlações
            1. Fator
              1. Representa a combinação linear (variável estatística) das variáveis originais.
                1. Representa as dimensões latentes (constructos) que resumem ou explicam o conjunto original de variáveis observadas
                2. Suposições em análise fatorial
                  1. Normalidade e linearidade
                    1. Matriz de correlações com valores significativos
                    2. Tamanho da amostra deve ser igual ou superior a 100 observações
                      1. Exploratória
                        1. O pesquisador tem pouco ou nenhum conhecimento prévio acerca da estrutura dos fatores
                        2. Confirmatória
                          1. O pesquisador possui algum conhecimento précio acerca de como as variáveis se comportam e se relacionam
                          2. Etapas
                            1. Extração dos fatores iniciais e determinação do número de fatores
                              1. Determinar um número reduzido de fatores que podem representar a estrutura das variáveis originais
                                1. Métodos de Extração
                                  1. Análise dos componentes principais (ACP)
                                    1. Considera variância total dos dados
                                    2. Análise dos fatores comuns (AFC)
                                      1. Fatores são estimados com base na variância comum
                                      2. Máxima verossimilhança
                                        1. Quando se trata de uma amostra de indivíduos retirados de uma população normal e se pretende explicar a estrutura latente da matriz de correlações
                                        2. Mínimos quadrados ordinários e generalizados (OLS e GLS)
                                          1. Alpha
                                            1. As variáveis em estudo constituem uma amostra do universo de variáveis existentes e de os indivíduos compõem toda a população
                                          2. Escolha do Número de Fatores
                                            1. Critério da raiz latente (critério de Kaiser)
                                              1. Escolhe o número de fatores a reter, em função do número de valores próprios acima de 1
                                              2. Critério a priori
                                                1. O pesquisador já sabe quantos fatores extrair
                                                2. Critério da porcentagem de variância
                                                  1. Escolher, como número de fatores, um número mínimo necessário para que o percentual de variância explicada alcance o nível satisfatório desejado
                                                  2. Critério do gráfico Scree
                                                    1. Identificar o número ótimo de fatores que podem ser extraídos antes que a quantia de variâncai única
                                                3. Rotação dos fatores
                                                  1. Tem como objetivo a transformação dos coeficientes dos componentes principais retidos em uma estrutura simplificada
                                                    1. Métodos Ortogonal
                                                      1. Produzem fatores que não estão correlacionados entre si
                                                      2. Métodos Oblíquos
                                                        1. Os fatores estão correlacionados
                                                      3. Análise da matriz de correlações e adequações da utilização da análise fatorial
                                                        1. Mede a associação linear entre as variáveis, por meio do coeficiente de correlação de Pearson
                                                          1. Se a inspeção visual da matriz de correlações não revelar um número substancial de valores superiores a 0,30, há fortes indícios de que a utilização da técnica não é apropriada
                                                            1. Aplicação do teste de esfericidade de Barlett
                                                              1. Avaliar a hipótese de que a matriz das correlações pode ser a matriz identidade com determinante igual a 1
                                                              2. Verificar a estatística KMO
                                                                1. Avalia a adequação da amostra quanto ao grau de correlação parcial entre as variáveis, que deve ser pequeno
                                                                2. Matriz anti-imagem
                                                                  1. Uma forma de obter indícios acerca da necessidade de eliminação de determinada variável do modelo
                                                                3. Interpretação dos fatores
                                                                  1. Interpretação e nomeação dos fatores por meio das características fatoriais
                                                                Show full summary Hide full summary

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                                                                Atomic Structure
                                                                dpr898
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