Introdução à EFA

Análise Fatorial em R

Jennifer Brussow

Psychometrician

Psycho + metrics

lâmpada em forma de cérebro

psycho = "da mente"

metrics = "relacionado à medição"

Análise Fatorial em R

Objetivos de aprendizagem

  • Executar uma análise fatorial exploratória (EFA) unidimensional
  • Ver e interpretar as cargas fatoriais dos itens
  • Interpretar os escores fatoriais dos indivíduos
Análise Fatorial em R

Relação da Análise Fatorial com outras análises

  1. Teoria Clássica dos Testes: escores são a soma não ponderada dos escores dos itens.

  2. Análise Fatorial: escores são uma soma empiricamente ponderada dos escores dos itens, com pesos determinados pelas correlações entre itens.

  3. Modelagem de Equações Estruturais: estende análises fatoriais para modelar relações entre variáveis latentes.

Análise Fatorial em R

Tipos de Análise Fatorial

Exploratory Factor Analysis (EFA):

  • Usada durante o desenvolvimento
  • Explorar a estrutura fatorial
  • Avaliar itens

Confirmatory Factor Analysis (CFA):

  • Validar uma medida
  • Usada após o desenvolvimento
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Pacote

Pacote: o pacote psych

 

library(psych)
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Conjunto de dados

O conjunto de dados gcbs: Generic Conspiracist Beliefs Survey

str(gcbs)
'data.frame':    2495 obs. of  15 variables:
 $ Q1 : int  5 5 2 5 5 1 4 5 1 1 ...
 $ Q2 : int  5 5 4 4 4 1 3 4 1 2 ...
 $ Q3 : int  3 5 1 1 1 1 3 3 1 1 ...
 $ Q4 : int  5 5 2 2 4 1 3 3 1 1 ...
 $ Q5 : int  5 5 2 4 4 1 4 4 1 1 ...
 ...
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Tipos de itens

  • Má conduta governamental (GM)
  • Encobertamento extraterrestre (ET)
  • Conspirações globais malévolas (MG)
  • Bem-estar pessoal (PW)
  • Controle da informação (CI)

Mais informações em Brotherton, French, & Pickering (2013)

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Estrutura Fatorial Hierárquica

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singlefactor_diag

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EFA_model <- fa(gcbs)
fa.diagram(EFA_model)
EFA_model$loadings
Loadings:
    MR1  
Q1  0.703
Q2  0.719
Q3  0.638
Q4  0.770
Q5  0.672
Q6  0.746
Q7  0.734
Q8  0.654
Q9  0.695
Q10 0.565
...

fa_diagram

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Vamos praticar!

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