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Este artigo traduzido faz parte dos meus estudos de doutorado. Ele fornece um referencial teórico importante para estudantes e professores...

sábado, 22 de janeiro de 2011

Como descrever os resultados de sua análise fatorial

Se você começou a ler sobre análise fatorial neste blog só agora, sugiro fortemente que leia este e este post para facilitar sua compreensão.

Nas análises fatoriais pode ser difícil equacionar as necessidades de sermos concisos e completos ao mesmo tempo.

Por isso, transcrevo abaixo um modelo para reportar sua análise fatorial de forma completa e resumida. Espero que gostem.


"Uma análise de componentes principais foi conduzida nos 20 itens do instrumento com rotação ortogonal (varimax) em uma amostra de 366 participantes. A medida de Kaiser-Meyer-Olkin verificou a adequação amostral para a análise (KMO = 0,963) e todos os valores de KMO para os itens individualmente foram maiores que 0,92. O teste de esfericidade de Bartlett [qui-quadrado (190) = 6478,514, p menor que 0,001], indicou que as correlações entre os itens são suficientes para a realização da análise. A análise inicial mostrou que dois componentes obedeceram o critério de Kaiser do autovalor (“eigenvalue”) maior que 1 e explicaram 69,70% da variância. O scree plot mostrou que os dois componentes estão posicionados antes da inflexão. Considerando o tamanho da amostra e a convergência entre o scree plot e o critério de Kaiser, este foi o número de componentes mantido na análise final. Os autovalores rotacionados para os componentes foram 9,95 e 9,85. A matriz de padrões e a matriz de estrutura mostraram que os itens positivos, ou seja, que utilizaram escores brutos da escala tipo Likert, tiveram maior carga no componente 1; e que os itens negativos, ou seja, que necessitaram inversão de escores, tiveram maior carga no componente 2. Os coeficientes de alfa de Cronbach dos componentes 1 e 2 foram 0,952 e 0,947, respectivamente, indicando confiabilidade pelo método da consistência interna."

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