Analise Fatorial SPSS

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IV Congresso Brasileiro de Avaliao Psicolgica V Congresso da Associao Brasileira de Rorschach e Mtodos Projetivos XIV Conferncia Internacional de Avaliao Psicolgica: Formas e Contextos Avaliao Psicolgica: Formao, Atuao e Interfaces29/07/2009 a 01/08/2009 - CampinasCampinasSP1

CursoAnlise Fatorial Exploratria e Confirmatria

Claudette Maria Medeiros VendraminiUniversidade So Francisco (USF)Laboratrio de Mtodos Estatsticos em Psicologia e Educao - LAMEPE -

2

ANLISE FATORIAL USO DO SPSS

3

Entrada de dados e tomadas de decises

4

Entrada de dados converso por cpia de planilha do Excel ou Winword

5

Definio de aspectos das medidas

Definir labels

Definir nvel de Mesurao

6

Escolha do Tipo de Anlise

7

8

Selecionar as possibilidades de testes de aderncia e as estatsticas descritivas.Aps selecionar Dar continuidade

importante

Mais importante9

Seleo do mtodo a ser usado:

Mtodo fatorial de extrao a ser usado para se obter uma combinao linear no-correlata das combinaes das variveis mesuradas. A componente primeira (fator 1) tem o mximo valor da varincia. As seguintes mostram, progressivamente, pores menores da varincia e so todas no-relacionadas umas s outras (independentes). A Anlise das Componentes Principais usada para obter-se os solues dos fatores. Ela pode ser usada quando a matriz de correlao singular.

Varincia = mostra qual a parcela de explicao dos dados pelos fatores.10

Explicando o que a Correlation Matrix

Matriz de Correlao so as possveis correlaes de Pearson entre as variveis

Os valores da diagonal principal igual a um, devido perfeita correlao entre as mesmas variveis

11

Na apresentao as correes so espelhadas

As correlaes nestes casos so relativamente fracas, prximas de Zero. Como nestes casos, voc deve reconsiderar o uso do mtodo de anlise fatorial com os seus dados.

12

Estes valores representam a significncia do teste de correlao de Pearson (quanto ficou de fora). Estes p-values da testagem indicam quais so as correspondncias so diferente de zero.

Muitos deste valores devem ser pequenos para o emprego do mtodo de anlise fatorial.

13

Deve-se analisar o valor do determinante da matriz de correlao. Este indica a possibilidade de inverso da matriz. Se o valor do determinante zero, a matriz de correlao no pode ser invertida e certamente os mtodos de extrao de anlise fatorial sero impossveis de serem computados.

14

Este um dos mtodos de extrao que minimiza a soma das diferenas quadrticas entre a matriz de dados e a matriz de correlao reproduzida, ignorando as diagonais.

Idem ao anterior, mas neste caso a correlao pesada pelo inverso das suas singularidades, assim como as variveis com alta singularidades so tomadas com peso menor que aquelas com menor singularidades.

15

Este mtodo cria parmetros estimados como sendo mais provveis para produzir a matriz de correlao observada, se a amostra pode ser caracterizada por uma distribuio normal multivariada. As correlaes so pesadas pelo inverso das singularidades das variveis, pelo emprego de um algoritmo iterativo.Este mtodo de extrao dos fatores parte da matriz de correlao original com os coeficientes de correlaes mltiplos colocados na diagonal como estimativas iniciais das comunalidades. Estes fatores obtidos so usados para estimar as novas comunalidades, que so recolocadas no lugar das velhas na diagonal. As Iteraes continuam at a ocorrerem mudanas nas comunalidades partindo da primeira at a seguinte, buscando satisfazer o critrio de convergncia de extrao.Designa-se por comunalidade a proporo da varincia de cada varivel explicada pelos factores comuns

16

um mtodo de extrao que considera as variveis na anlise como uma amostra do universo potencial de variveis. Ele maximiza a confiabilidade ou fidedignidade alfa (de Cronbach) dos fatores.

um mtodo fatorial de extao desenvolvido por Guttman est baseado na Teoria de Imagens. A parte comum da varincia, chamada de imagem parcial, definida como uma regresso linear sobre as restantes, preferivelmente que a funo dos fatores hipotticos.

17

Usar 99 ou 999 ou 9999, pois quanto maior, mais chances de convergncia se ter.

18

Regresso: Um mtodo para estimar os scores dos coeficientes dos fatores. Os scores gerados tm mdia 0 e varincia igual ao quadrado da correlao mltipla entre os scores dos fatores estimados e os valores verdadeiros dos fatores. Os scores devem ser igualados com os fatores ortogonais.

A diferena do mtodo de Bartlett est em garantir a ortogonalidade dos fatores estimados.Os scores gerados tm uma mdia de 0, desvio padro de 1,0 e so no correlatos.

Este mtodo de estimao dos scores dos coeficientes dos fatores. Os scores produzidos tem mdia de zero. A soma dos quadrados de um fator feita sobre a extenso das vaariveis minimizadas.

19

Excluir os casos que tm valores perdidos para qualquer das variveis usadas em qualquer das anlises.

Excluir a partir da anlise dos casos com valores perdidos para um ou outro dos pares de variveis na computao de estatstica especfica.

Substituir os valores perdidos com a varivel mdia.Diminui a apresentao dos fatores nas estruturas das matrizes, deixando apenas as variveis que apresentam as maiores cargas fatoriais no mesmo fator, determinado pelo corte adotado. Opo interessante para limpar a sada de dados.

Elimina os coeficientes com valores absolutos menores que aquele especificado. O default 0,100. Literatura sugere valores acima de 0,300

20

Varimax (mais usado) um mtodo de rotao ortogonal que minimiza o nmero de variveis que cada agrupamento ter. Ele simplifica a interpretao dos fatores.

Quartimax (ortogonal) um mtodo que minimiza o nmero de fatores necessrios para explicar cada varivel. Ele simplifica a interpretao das variveis obtidas.

Equamax (ortogonal) tambm um mtodo que busca uma combinao dos outros (varimax e quartimax). O nmero de variveis obtido ter carga fatorial maior e o nmero de fatores ser minimizado.

Direct oblimin: Este mtodo diferentemente dos trs anteriores oblquo (no ortogonal). Quando delta igual a 0 (default), a soluo mais oblqua. Tomando-se delta mais negativo, os fatores ficaram menos oblquos. Ignorando-se o default delta de 0, deve-se usar um nmero menor ou igual a 0,8.

Promax tambm um mtodo oblquo de rotao, o qual possibilita os fatores correlatos. Ele pode ser calculado mais rapidamente que a rotao direct oblimin. Assim ele usado para grandes grupos de dados. Kappa na maioria das vezes tomado com o valor 4.

21

Data Output

22

. NOITALERROC=DOHTEM/ XAMIRAV NOITATOR/ )99(ETARETI AIRETIRC/ CP NOITCARTXE/ )99(ETARETI )1(NEGIENIM AIRETIRC/ NOITATOR TOLP/ )003.(KNALB TROS TAMROF/ EROCSF NOITATOR NOITCARTXE CIA RPER VNI OMK TED GIS NOITALERROC LAITINI ETAIRAVINU TNIRP/ 51000rav 41000rav 31000rav 21000rav 11000rav 01000rav 90000rav 80000rav 70000rav 60000rav 50000rav 40000rav 30000rav 20000rav 10000rav SISYLANA/ ESIWTSIL GNISSIM/ 51000rav 41000rav 31000rav 21000rav 11000rav 01000rav 90000rav 80000rav 70000rav 60000rav 50000rav 40000rav 30000rav 20000rav 10000rav SELBAIRAV/ ROTCAF .desu elbairav yna rof seulav gnissim on htiw sesac no desab era scitsitatS :ESIWTSIL .gnissim sa detaert era seulav gnissim denifed-resU :EDULCXE=GNISSIM 84 >enon< >enon< >enon< vas.ilavaoitar\potkseD\SWODNIW\:C 84:23:31 3002-NAJ-03

desU sesaC gnildnaH eulaV gnissiM

gnissiM fo noitinifeD eliF ataD gnikroW ni swoR fo N eliF tilpS thgieW retliF ataD

tupnI stnemmoC detaerC tuptuO

setoN

Log de dados

2328,00:00:0 setyb )K895,72( 06282 emiT despalE deriuqeR yromeM mumixaM secruoseR xatnyS

30-E207,1 = tnanimreteD .a 240, 552, 100, 200, 000, 000, 710, 900, 100, 100, 000, 564, 203, 190, 491, 010, 210, 360, 780, 300, 300, 940, 800, 892, 100, 000, 282, 902, 810, 773, 421, 560, 751, 800, 240, 680, 811, 330, 180, 200, 300, 840, 273, 710, 372, 562,

0,

1, 0, 0,

0,

0, 000, 100, 711, 140, 140, 080, 800, 202, 252, 790, 854, 114, 374,886, 000,1 475, 234, 571,452, 452, 602, 643, 321, raxif arap soiccrexe

0,

0, 1, 0,

0,

4, 0,

3,

1,

1, 3, 4,

4,-

0,1 6,

5,

4, 1,2,

2,

0, 4,

0,

a

xirtaM noitalerroC

Matriz de correlao

dalitsopa airetam

24

000, 000,

000, 100, 520,

141, 711, 100, 671,

550, 140, 010, 304, 470,

540, 140, 312,

924, 080, 200,

100, 800, 000,

323, 202, 030,

520, 100, 010, 312, 200, 000, 030, 603, 833, 824, 954, 625,295, 475, 000,1 482, 134,633, 711,504, 955, 272, rosseforp seacilpxe ratona

671, 304, 220, 744, 260, 273, 310, 770, 691, 721, 433,684, 234, 482, 000,1 831,630,392, 020,522, 840,asicnoc aralc racilpxe

470, 682, 210, 420, 120, 723,422,991,893,393, 851,571,134,831,000,1 212,480, 723,782,492,odicelebatse opmet 312, 421, 000, 941, 242, 743, 970, 064, 474,332, 452, 633, 630,212,000,1 711, 071, 485, 351, otneta euqif rosseforp

220, 682, 312,

744, 210, 421, 583,

260, 420, 000, 354, 610,

273, 120, 941, 922,

583, 354, 922, 580, 021, 203, 640, 071,742, 452, 711,392, 480, 711, 000,1 340,810,011, savitejbo e saralc setseuq

610, 600, 222, 841, 943, 252, 102,620, 602, 504, 020,723,071, 340,000,1 903, 953, lairetam oirprp 560, 571, 862, 502, 214, 683,044, 643, 955, 522, 782,485, 810,903, 000,1 122, odetnoc o arap sotneta

600, 560,

)deliat-1( .giS

242, 940, 803, 980,390,860, 321, 272, 840,492,351, 011, 953, 122, 000,1 avitacifitsuj .c ecnahc artuo

odidep rednopser sonula siairetam acort ribiorp oirlumrof mu rehcneerp atenac moc mavercse avorp emon receuqse on odalitsopa lairetam raxif arap soiccrexe rosseforp seacilpxe ratona asicnoc aralc racilpxe odicelebatse opmet otneta euqif rosseforp savitejbo e saralc setseuq lairetam oirprp odetnoc o arap sotneta avitacifitsuj .c ecnahc artuo odidep rednopser sonula siairetam acort ribiorp oirlumrof mu rehcneerp atenac moc mavercse avorp emon receuqse on odalitsopa lairetam raxif arap soiccrexe rosseforp seacilpxe ratona asicnoc aralc racilpxe odicelebatse opmet otneta euqif rosseforp savitejbo e saralc setseuq lairetam oirprp odetnoc o arap sotneta avitacifitsuj .c ecnahc artuo

noitalerroC

Os Testes Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) e de Esfericidade de Bartlett, indicam qual o grau de suscetibilidade ou o ajuste dos dados anlise fatorial, isto , qual o nvel de confiana que se pode esperar dos dados quando do seu tratamento pelo mtodo multivariado de anlise fatorial seja empregada com sucesso (Hair et al, 1998). O primeiro deles (KMO) apresenta valores normalizados (entre 0 e 1,0) e mostra qual a proporo da varincia que as variveis (questes do instrumento utilizado) apresentam em comum ou a proporo desta que so devidas a fatores comuns.

227, 000, 501 484,26225

.giS fd erauqS-ihC .xorppA

tseT s'tteltraB dna OMK .ycauqedA gnilpmaS fo erusaeM niklO-reyeM-resiaK yticirehpS fo tseT s'tteltraB

KMO

Grau de ajuste Anlise fatorial Muito Boa Boa Mdia Razovel M Inaceitvel

1-0,9 0,8-0,9 0,7-0,8 0,6-0,7 0,5-0,6