A análise fatorial tem como objetivo principal descrever a ...

Segundo Maxwell (PUC Rio), Análise fatorial é um nome genérico dado a uma classe de métodos estatísticos multivariados cujo propósito principal é definir a estrutura subjacente em uma matriz de dados. Em termos gerais, a análise fatorial aborda o problema de analisar a estrutura das inter-ralações (correlações) entre um grande número de variáveis (por exemplo, escores de testes, itens de testes, respostas de questionários), definindo um conjunto de dimensões latentes comuns, chamados fatores. 

A Análise fatorial tem principal objetivo descrever um conjunto de variáveis originais através da criação de um número menor de variáveis (fatores). Os fatores são variáveis hipotéticas que explicam parte de variabilidade total dos dados.

Portanto, alternativa correta é E.

A análise fatorial é uma técnica estatística utilizada para explorar a estrutura subjacente de um conjunto de variáveis observadas. O principal objetivo é identificar padrões e relações latentes entre as variáveis, reduzindo a dimensionalidade dos dados. Essa técnica é comumente aplicada em áreas como psicologia, economia, sociologia e outras ciências sociais.

Aqui estão os passos básicos envolvidos em uma análise fatorial:

Coleta de Dados:

• Obtenha um conjunto de dados que inclua observações em várias variáveis.

Formulação da Matriz de Dados:

• Organize os dados em uma matriz, onde as linhas representam as observações e as colunas representam as variáveis.

Cálculo da Matriz de Covariância ou Correlação:

• Calcule a matriz de covariância ou correlação entre as variáveis. A escolha entre covariância e correlação depende das unidades de medida das variáveis e da escala dos dados.

Decisão sobre o Número de Fatores:

• Determine o número de fatores a serem extraídos. Isso pode ser feito com base na teoria subjacente ao conjunto de dados ou por meio de métodos estatísticos, como o critério de Kaiser (valores próprios > 1) ou a análise de scree.

Extração de Fatores:

• Use métodos como a análise de componentes principais (PCA) para extrair os fatores. O PCA é frequentemente utilizado, mas existem outros métodos, como a máxima verossimilhança.

Rotação de Fatores:

• A rotação de fatores é realizada para facilitar a interpretação dos resultados. Métodos comuns de rotação incluem a rotação varimax e a rotação oblíqua.

Interpretação dos Fatores:

• Analise os padrões de carga fatorial para interpretar os fatores extraídos. Os fatores representam relações latentes entre as variáveis observadas.

Avaliação da Qualidade do Modelo:

• Avalie a qualidade do modelo por meio de estatísticas como o índice de adequação da amostra (RMSEA), o qui-quadrado e outros critérios de ajuste.

Interpretação Final:

• Interprete os fatores em termos de teoria e aplicação prática. Nomeie os fatores de acordo com os padrões de carga fatorial.

A análise fatorial é uma ferramenta poderosa para resumir a informação contida em muitas variáveis, ajudando a identificar padrões subjacentes e simplificar a interpretação dos dados. No entanto, é importante ter em mente que a interpretação dos fatores é muitas vezes uma combinação de técnicas estatísticas e conhecimento substancial do domínio específico em questão.