{"id":973647,"date":"2024-07-31T05:59:51","date_gmt":"2024-07-31T12:59:51","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/?p=973647"},"modified":"2024-07-31T06:00:13","modified_gmt":"2024-07-31T13:00:13","slug":"analise-fatorial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/pt-br\/analise-fatorial\/","title":{"rendered":"An\u00e1lise fatorial: o que \u00e9 e tipos"},"content":{"rendered":"\n

A an\u00e1lise fatorial passou por numerosos desenvolvimentos e m\u00e9todos de c\u00e1lculo. Embora tenha sido utilizada pela primeira vez por especialistas em psicometria, seu campo de aplica\u00e7\u00e3o foi ampliado para muitas outras \u00e1reas, como geologia, medicina e finan\u00e7as.<\/p>\n\n\n\n

A an\u00e1lise fatorial \u00e9 uma t\u00e9cnica estat\u00edstica usada hoje principalmente para analisar pesquisas. Permite, quando temos uma popula\u00e7\u00e3o de indiv\u00edduos sobre os quais temos muitas informa\u00e7\u00f5es, como opini\u00f5es, pr\u00e1ticas e estatutos (sexo, idade, etc.), identificar semelhan\u00e7as e oposi\u00e7\u00f5es entre as caracter\u00edsticas desses indiv\u00edduos.<\/p>\n\n\n\n

Por exemplo, ao aplicar uma pesquisa de satisfa\u00e7\u00e3o<\/a>, voc\u00ea coletar\u00e1 um grande n\u00famero de vari\u00e1veis ao mesmo tempo. Queremos saber se as perguntas do question\u00e1rio est\u00e3o agrupadas de alguma forma caracter\u00edstica. <\/p>\n\n\n\n

Atrav\u00e9s desta an\u00e1lise, podemos encontrar grupos de vari\u00e1veis nas respostas dos respondentes que possuem um significado comum e, assim, reduzir o n\u00famero de dimens\u00f5es necess\u00e1rias para explicar as respostas recebidas.<\/p>\n\n\n\n

Vamos conhecer mais sobre suas caracter\u00edsticas e os tipos que existem.<\/p>\n\n\n\n\n\n

O que \u00e9 an\u00e1lise fatorial?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

\u00c9 uma t\u00e9cnica que revela as rela\u00e7\u00f5es entre as vari\u00e1veis<\/a> e, de maneira geral, compreende os dados que s\u00e3o modelados. Esta an\u00e1lise insere-se no modelo linear generalizado (GLM) e assume v\u00e1rios pressupostos: existe uma rela\u00e7\u00e3o linear, n\u00e3o existe multicolinearidade, as vari\u00e1veis relevantes est\u00e3o inclu\u00eddas na an\u00e1lise e h\u00e1 uma correla\u00e7\u00e3o entre as vari\u00e1veis e os fatores. Ela pode ser explorat\u00f3ria ou de verifica\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Por que usar uma an\u00e1lise fatorial?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

\u00c9 uma ferramenta \u00fatil para investigar as rela\u00e7\u00f5es entre as vari\u00e1veis de conceitos complexos, como status socioecon\u00f4mico<\/a> ou escalas psicol\u00f3gicas.<\/p>\n\n\n\n

Ela permite a investiga\u00e7\u00e3o de conceitos que n\u00e3o s\u00e3o f\u00e1ceis de medir diretamente, reduzindo um grande n\u00famero de vari\u00e1veis a alguns fatores subjacentes e interpret\u00e1veis.<\/p>\n\n\n\n

M\u00e9todos para an\u00e1lise fatorial<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Existem diferentes tipos de m\u00e9todos usados para extrair fatores de um conjunto de dados:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. An\u00e1lise de componentes principais<\/strong>: \u00c9 o m\u00e9todo<\/a> mais utilizado pelos pesquisadores. Come\u00e7a extraindo a vari\u00e2ncia m\u00e1xima e colocando-a no primeiro fator. Em seguida, remove a vari\u00e2ncia explicada pelos primeiros fatores e come\u00e7a a extrair a vari\u00e2ncia m\u00e1xima para o segundo fator. Este processo continua at\u00e9 o \u00faltimo fator.<\/li>\n\n\n\n
  2. An\u00e1lise comum<\/strong>: O segundo m\u00e9todo preferido pelos pesquisadores, extrai a vari\u00e2ncia comum e a coloca em fatores. Este m\u00e9todo n\u00e3o inclui a vari\u00e2ncia \u00fanica de todas as vari\u00e1veis.<\/li>\n\n\n\n
  3. Fatora\u00e7\u00e3o de imagens<\/strong>: Este m\u00e9todo \u00e9 baseado na matriz de correla\u00e7\u00e3o. O m\u00e9todo de regress\u00e3o \u00e9 usado para prever o fator na fatora\u00e7\u00e3o da imagem.<\/li>\n\n\n\n
  4. M\u00e9todo de m\u00e1xima similaridade<\/strong>: Este m\u00e9todo tamb\u00e9m trabalha com a matriz de correla\u00e7\u00e3o<\/a>, mas usa o m\u00e9todo de m\u00e1xima similaridade para fatorar.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    Modelos de An\u00e1lise Fatorial<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

    Vamos conhecer algumas caracter\u00edsticas dos tipos de an\u00e1lise fatorial:<\/p>\n\n\n\n

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    1. An\u00e1lise Fatorial Explorat\u00f3ria (AFE)<\/strong>: Sup\u00f5e que qualquer indicador ou vari\u00e1vel possa estar associado a qualquer fator. \u00c9 a an\u00e1lise fatorial mais utilizada pelos pesquisadores e n\u00e3o se baseia em nenhuma teoria anterior.<\/li>\n\n\n\n
    2. An\u00e1lise Fatorial Confirmat\u00f3ria (AFC)<\/strong>: \u00c9 utilizada para determinar o fator e a carga fatorial das vari\u00e1veis medidas, confirmando o que se espera na teoria b\u00e1sica ou pr\u00e9-estabelecida. A AFC assume que cada fator est\u00e1 associado a um subconjunto espec\u00edfico de vari\u00e1veis medidas. Geralmente, duas abordagens s\u00e3o usadas:\n