Como realizar uma análise fatorial no IBM SPSS

Editado 3 dias atrás por ExtremeHow Equipe Editorial

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A análise fatorial é uma técnica estatística útil para entender a estrutura de um conjunto de variáveis. Ela é tipicamente aplicada para identificar relações subjacentes e reduzir dados a um conjunto menor de fatores. Neste guia, exploraremos como realizar uma análise fatorial usando o IBM SPSS Statistics, um software popular para análise de dados.

Entendendo a análise fatorial

O propósito da análise fatorial é explicar a variação entre as variáveis observadas e identificar fatores latentes (ocultos) que possam influenciar essas variáveis. O principal objetivo é reduzir a complexidade de um conjunto de dados agrupando variáveis correlacionadas. Esses grupos são chamados de fatores, e cada fator é representado por um ou mais componentes de variável que dão significado aos dados.

Existem dois tipos principais de análise fatorial:

• Análise fatorial exploratória (AFE): É usada quando você não tem uma teoria preconcebida sobre a estrutura ou o número de fatores. Você explora os dados para encontrar padrões.
• Análise fatorial confirmatória (AFC): É usada quando você tem uma hipótese sobre a estrutura de fatores alegada. A AFC não é coberta pelos procedimentos básicos no SPSS, mas requer o AMOS ou outras ferramentas de modelagem de equações estruturais.

Preparando os dados para análise fatorial

Antes de conduzir a análise fatorial, é importante garantir que seus dados sejam adequados para essa técnica:

1. Tamanho da amostra: Um tamanho de amostra maior é melhor para a análise fatorial. Como regra geral, o tamanho da amostra deve ser pelo menos cinco vezes o número de variáveis.

2. Adequação dos dados: Certifique-se de que os dados são adequados para a análise fatorial realizando o teste de esfericidade de Bartlett e a medida de adequação amostral KMO (Kaiser-Meyer-Olkin). Se o teste de Bartlett for significativo (p < 0,05) e o KMO estiver acima de 0,6, seus dados são considerados adequados.

3. Normalidade e linearidade: As variáveis devem ter distribuição aproximadamente normal e serem linearmente relacionadas. Isso ajuda a garantir fatores estáveis e interpretáveis.

Realizando a análise fatorial no SPSS

Siga os passos abaixo para executar a análise fatorial no IBM SPSS Statistics:

Passo 1: Abra seu arquivo de dados

Inicie o SPSS e abra o arquivo de dados que você deseja analisar. Clique em Arquivo > Abrir > Dados e navegue até o local onde seu arquivo de dados está localizado.

Passo 2: Acesse o menu de análise fatorial

No menu principal, escolha Analisar > Redução de Dimensão > Fator. Isso abrirá a caixa de diálogo de Análise Fatorial, onde você irá especificar suas variáveis e preferências.

Passo 3: Escolha as variáveis

Mova as variáveis a serem incluídas na análise da janela à esquerda (lista de variáveis) para a janela à direita (caixa de variáveis). Essas variáveis são aquelas que você acredita partilhar um fator comum. Por exemplo, se você está estudando construtos psicológicos, pode ter variáveis como ansiedade, depressão, estresse, etc.

Passo 4: Escolha o método de extração

Clique no botão Extração... para especificar como os fatores devem ser extraídos:

• Análise de componentes principais: Este é o método mais comum quando o objetivo é puramente a redução de dados, e não se assume nenhum modelo de fator subjacente.
• Fatoração de eixo principal: É usado quando existe a suposição de fatores subjacentes, focando na variância compartilhada.
• Você pode escolher qualquer outro método de extração dependendo do seu propósito e das suposições dos dados.

Escolha o número de fatores que deseja extrair ou clique em Autovalores para deixar que o SPSS decida com base na variância.

Passo 5: Especifique o método de rotação

Clique em Rotações... para abrir a caixa de diálogo de Rotações. A rotação ajuda a obter uma estrutura fatorial mais simples e interpretável:

• Varimax: Um método de rotação ortogonal que minimiza o número de cargas altas em cada fator, simplificando assim a interpretação.
• Oblimin: Um método de rotação oblíqua que permite que os fatores sejam correlacionados. Use isso quando acredita que os fatores podem estar relacionados.

Escolha um método que esteja consistente com sua hipótese sobre as relações inter-fatores.

Passo 6: Avalie a causalidade dos dados

Na opção Descrições..., escolha KMO e teste de Bartlett. Essas estatísticas ajudarão a avaliar a fatorabilidade dos seus dados. A saída mostrará se seus dados são adequados para análise fatorial ou não.

Passo 7: Execute a análise

Após especificar suas opções, clique em OK para executar a análise fatorial. O SPSS processará seus dados e produzirá uma janela de saída com os resultados.

Interpretando os resultados da análise fatorial do SPSS

Uma vez que a análise esteja completa, você precisará interpretar vários componentes chave da saída gerada pelo SPSS:

1. Teste de KMO e Bartlett

O KMO deve estar acima de 0,6 para indicar que seu tamanho de amostra é suficiente para a análise fatorial. O teste de esfericidade de Bartlett deve ser significativo (p < 0,05), sugerindo que as variáveis estão correlacionadas o suficiente para fornecer uma estrutura fatorial confiável.

2. Explicando a variância total

Esta tabela mostra a variância explicada por cada fator extraído. O número de fatores selecionados deve, geralmente, contabilizar pelo menos 60% da variância acumulada. A porcentagem de variância explicada por cada fator ajudará a determinar quantos fatores você deve reter.

3. Gráfico scree

O gráfico scree fornece uma representação visual dos autovalores de cada fator. Procure pelo "cotovelo", onde os autovalores começam a achatar. Retenha os fatores com autovalores > 1, ou aqueles que estão além do ponto onde a curva se achata.

4. Matriz de componentes

A matriz de componentes mostra as cargas de cada variável em cada fator. Valores de carga próximos a 1 ou -1 indicam fortes relações, enquanto valores próximos a 0 indicam relações fracas. Procure padrões onde algumas variáveis carreguem altamente em fatores particulares.

5. Matriz de componentes rotacionada

A rotação muitas vezes torna o padrão de cargas mais claro e a interpretação mais simples. Cada variável carrega principalmente em um fator, fornecendo uma ideia do que o fator representa.

6. Matriz de transformação dos fatores

Esta matriz é relevante apenas se você aplicar rotação oblíqua, que explicita a correlação entre os fatores rotacionados. Se for usada rotação ortogonal, os fatores não estarão correlacionados e esta matriz pode não ser necessária.

Exemplo detalhado de análise fatorial no SPSS

Vamos trabalhar por meio de um exemplo para ilustrar o conceito e a implementação da análise fatorial no SPSS.

Suponha que você tenha coletado dados de pesquisa de 200 participantes que responderam a perguntas sobre saúde mental, estilo de vida e produtividade. Você tem variáveis como "felicidade", "motivação no trabalho", "nível de condicionamento físico", "nível de estresse", "atividade social", entre outras. Você suspeita que fatores subjacentes comuns possam explicar essas variáveis.

1. Carregue seu conjunto de dados no SPSS e selecione essas variáveis: “felicidade”, “motivação no trabalho”, “nível de condicionamento físico”, “nível de estresse”, “atividade social”.

2. Abra a janela de Análise Fatorial através de Analisar > Redução de Dimensão > Fator.

3. Mova as variáveis selecionadas para a caixa de Variáveis.

4. Sob Extração, selecione “Componentes Principais” e observe os autovalores acima de 1 para decidir o número de fatores.

5. Escolha o método de rotação Varimax para simplificar sua estrutura fatorial.

6. Execute a análise clicando em OK.

Na saída, verifique:

• KMO: Certifique-se de que está acima de 0,6.
• Teste de Bartlett: Verifique se é significativo.
• Variância total explicada: Certifique-se de que os fatores explicam mais de 60% da variância.
• Gráfico Scree: Identifique onde a curva se achata.
• Matriz de componentes rotacionada: Verifique a forte carga em um único fator para clareza.

Com base nas cargas dos componentes na matriz de componentes rotacionada, você pode interpretar os fatores da seguinte forma:

• Fator 1: Relacionado à "atividade social" e "felicidade".
• Fator 2: Inclui “motivação no trabalho” e “nível de condicionamento físico.”
• Fator 3: Dominância do “nível de estresse”, que indica um aspecto negativo.

Esses resultados sugerem três fatores subjacentes relacionados à felicidade social, produtividade-motivação e estresse. Essas interpretações podem guiar pesquisas exploratórias ou confirmatórias adicionais para fortalecer as descobertas.

Conclusão

A análise fatorial no SPSS é um método poderoso para descobrir relações ocultas e reduzir a dimensionalidade dos dados, ajudando pesquisadores e analistas a interpretar conjuntos de dados complexos de forma eficiente. Através da execução adequada dessa técnica – preparação de dados, escolha apropriada do método e interpretação minuciosa dos resultados – você pode obter insights significativos que estejam alinhados com seus objetivos de pesquisa.

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