A análise de factores sofreu numerosos desenvolvimentos e métodos de cálculo. Embora tenha sido utilizado pela primeira vez por psicometristas, o seu campo de aplicação foi alargado a muitos outros domínios, como a geologia, a medicina e as finanças.
A análise fatorial é uma técnica estatística que, atualmente, é utilizada principalmente para analisar inquéritos. Permite, quando temos uma população de indivíduos sobre a qual dispomos de muita informação relativa a opiniões, práticas e estatuto (sexo, idade, etc.), ver as semelhanças e as oposições entre as caraterísticas dos indivíduos.
Por exemplo, ao aplicar um inquérito de satisfação vais recolher um grande número de variáveis ao mesmo tempo. Queremos saber se as perguntas do questionário estão agrupadas de alguma forma caraterística. Através desta análise, podemos encontrar grupos de variáveis nas respostas dos inquiridos que tenham um significado comum e, assim, reduzir o número de dimensões necessárias para explicar as respostas recebidas.
Vamos saber mais sobre as suas caraterísticas e os tipos que existem.
O que é a análise fatorial?
A análise fatorial é a análise que revela as relações entre as variáveis e, em geral, a compreensão dos dados modelados.
Esta análise faz parte do modelo linear generalizado (GLM) e este método também assume vários pressupostos: existe uma relação linear, não existe multicolinearidade, inclui as variáveis relevantes na análise e existe uma correlação entre as variáveis e os factores.
Esta análise pode ser uma análise exploratória ou de verificação.
Porquê utilizar a análise fatorial?
A análise fatorial é uma ferramenta útil para investigar as relações entre investigar as relações entre variáveis de conceitos complexos, como o estatuto socioeconómico ou escalas psicológicas.
Permite a investigação de conceitos que não são fáceis de medir diretamente, reduzindo um grande número de variáveis a alguns factores subjacentes interpretáveis.
Métodos de análise de factores
Existem diferentes tipos de métodos utilizados para extrair o fator do conjunto de dados:
- Análise de componentes principais: Este é o método mais utilizado pelos investigadores. Começa por extrair a variância máxima e coloca-a no primeiro fator. Em seguida, elimina a variância explicada pelos primeiros factores e começa a extrair a variância máxima para o segundo fator. Este processo vai até ao último fator.
- Análise comumO segundo método mais preferido pelos investigadores, extrai a variância comum e coloca-a em factores. Este método não inclui a variância única de todas as variáveis.
- Factorização de imagens: Este método baseia-se na matriz de correlação. O método de regressão é utilizado para prever o fator na factorização da imagem.
- Método da semelhança máxima: Este método também funciona com base na métrica de correlação, mas utiliza o método da máxima semelhança para a factorização.
Modelos de análise fatorial
Vamos conhecer algumas das caraterísticas dos tipos de análise fatorial:
- Análise exploratória de factores: Parte do princípio de que qualquer indicador ou variável pode ser associado a qualquer fator. É a análise fatorial mais utilizada pelos investigadores e não se baseia em nenhuma teoria prévia.
- Análise fatorial confirmatóriaÉ utilizada para determinar o fator e as cargas factoriais das variáveis medidas e para confirmar o que se espera da teoria básica ou pré-estabelecida. A AFC pressupõe que cada fator está associado a um subconjunto específico de variáveis medidas. Utiliza normalmente duas abordagens:
Aplica uma análise fatorial, por exemplo, para descobrir os o processo de decisão de compra de um cliente. Podes analisar diferentes tipos de variáveis, desde as emocionais às económicas e sociais, para uma melhor interpretação dos resultados.
