Dimensões, domínios, facetas e factores


Quando se pretende avaliar e mensurar uma determinada qualidade elabora-se um instrumento de avaliação com um número de perguntas ou itens. Alguns instrumentos avaliam mais do que uma qualidade ou avaliam várias dimensões que fazem parte dessa qualidade que se pretende avaliar.

No caso da qualidade de vida, sabemos que existem várias dimensões. Ou seja, sabemos que a qualidade de vida engloba dimensões como o físico, o psicológico, o nível de dependência, relações sociais, meio ambiente ou aspectos religiosos. Um instrumento que pretenda avaliar a qualidade de vida apresentará variadas questões ligadas a estas dimensões. Um exemplo é o instrumento de avaliação da qualidade de vida da Organização Mundial de Saúde, composto por 100 questões (actualmente com versões mais curtas) e em que cada dimensão poderá ter até 8 questões.

No SPSS, torna-se necessário calcular o valor para cada uma dessas dimensões ou factores. Dependendo das orientações dos autores dos instrumentos, o cálculo pode corresponder a um total ou a um valor médio.

Tomando como exemplo um instrumento de avaliação em que uma das facetas corresponde às questões 3,4,5,6. Imaginemos que, de acordo com o autor do instrumento, a pontuação de cada dimensão é calculada correspondendo a um valor médio. Ou seja, é necessário somar os valores das respostas e dividir o total pelo número de itens. A figura abaixo demonstra como fazê-lo no SPSS.

dimensões1

Abre-se uma nova janela (figura abaixo), depois de executados os comandos anteriores, onde deve ser preenchido o nome da nova variável em Target Variable, que corresponde ao cálculo necessário para a pontuação da dimensão. Em Numeric Expression escreve-se a fórmula, utilizando as teclas que se encontram na janela.

dimensõe2

Na base de dados surge uma nova variável, a Faceta_A, cujo valor é a pontuação calculada.


31 comentários a “Dimensões, domínios, facetas e factores”

  1. “No SPSS, torna-se necessário calcular o valor para cada uma dessas dimensões ou factores. Dependendo das orientações dos autores dos instrumentos, o cálculo pode corresponder a um total ou a um valor médio.”

    Quando não se sabe nenhuma informação (dos autores do instrumento que estou a usar na minha tese) sobre como são calculadas as pontuações de cada dimensões, como se faz o calculo das variáveis? Basta só somar no compute variable? E no grupo de funções o que selecciono?

    Obrigada!

    • É difícil não ter qualquer informação acerca do inquérito que está a usar na tese. Já procurou o artigo que fala do desenvolvimento desse inquérto, caso tenha sido publicado? Como vai comparar os seus resultados com os resultados de outros estudos?

      Caso não tenha mesmo qualquer informação, primeiro tem de perceber se todas as dimensões têm o mesmo número de perguntas. Caso tenham, pode optar por calcular a pontuação da dimensão apenas com um somatório. Se uma dimensão é formada por 15 perguntas, outra por 3 e outra por 7, então terá de calcular a média.

      No SPSS, terá de calcular a média no compute variable, introduzindo a fórmula (x1+x2+x3+x4)/4. Ou seja, calcula o somatório e divide pelo número de perguntas.

    • Para qualquer variável deve definir os valores não respondidos. Normalmente utiliza-se o 99. Deve fazer isso no “variable view” na coluna “Missing Values”.
      Penso que dessa forma, ao calcular o valor médio do factor, o SPSS naõ contabiliza os Missing.

  2. Boa tarde,

    Ao agrupar os meus itens na escala o valor dos missings ultrapassa os 9% da totalidade de respostas da amostra. Desta forma, tenho de excluir sujeitos. Pode indicar-me como devo faze-lo? Obrigada

    • Em muitos testes, o SPSS encarrega-se de proceder à anulação de casos com missing values.
      Noutros testes temos de ter cuidado com os missing values a partir dos 20%.

      • Boa tarde,

        Tenho dois inquéritos, um para quem implementa um sistema e outro para a não implementação, que vão medir as mesmas variáveis, tenho até 20% de missings value, posso imputar a média nos missings? Tenho que ver a consistência interna e fazer analise fatorial (para cada um ou juntando os dois?), ou posso passar logo para a analise logística e regressão? E posteriormente calcular a média dos itens (dos 2 inquéritos) para a análise de regressão e logística?

        • Se utilizou dois inquéritos diferentes, terá de fazer a análise factorial para cada um dos inquéritos.
          Só precisa fazer a análise factorial se esse for o propósito do seu estudo ou se o seu orientador assim o aconselhar.
          Relativamente aos missing values, os resultados da análise factorial são fidedignos desde que não ultrapasse os 20%. Se preferir pode apagar os casos com muitos missings, diminuindo o nº da amostra.

          • Boa tarde,
            Mt obrigada. O estudo pretende analisar determinantes da adoção do sistema e o impacto na performance. Para o modelo de adoção do sistema tenho variáveis independentes em %, escala de likert, binárias, nominais…
            Eu pretendia fazer a análise de consistência e análise fatorial apenas nas variáveis em escala de likert, antes de transformar em médias e passar aos modelos de regressão… ou só é necessário a analise de consistência? posso fazer a analise de consistência com alpha de cronbach so para as escalas de likert ou modelos paralelos (parallel forms reliability)?? para o conjunto de inqueritos que adotam o sistema e outra para os que não adotam? ou uma só pk medem as mesmas variáveis?

  3. Olá, boa noite. Tenho uma dúvida. Vou aplicar na minha dissertação o questionário whoqol-abreviado para avaliação a qualidade em determinado grupo de doentes crônicos. Para analise dos dados decidimos fazer a comparação entre as médias de cada domínio e também comparando com as variáveis sociodemográficas e clinicas dos sujeitos participantes da pesquisa. Eu ainda não tenho número de participantes, estarei usando amostra de conveniência por se tratar de um único centro de referência existente no município. Que tipo de teste devo usar para fazer esta comparação? Devo antes testar estas médias quanto a normalidade de sua distribuição, para depois decidir que teste usar? Tenho visto nos artigos que pesquisadores usaram test t, anova e turkey. Como devo proceder?

    • Primeiro analisa a distribuição para decidir se usa testes paramétricos (teste t para dois grupos ou ANOVA para mais de 2 grupos) ou não paramétricos (Mann-Whitney, Kruskal Wallis).

      O Tukey usa-se quando se analisam diferenças em mais de 2 grupos (ANOVA) saber em que par de grupo é que existem diferenças. Caso se utilize um teste não paramétricos, posteriormente terá de proceder a comparações em cada par usando o Mann-Whitney.

    • Primeiro tem de construir uma nova variável numérica a partir da variável não numérica.
      Pode fazê-lo recorrendo ao “Transform”- “Recode into different variables”.

  4. Os indices fatoriais retirados da análise fatorial através das componentes principais são usados para a posterior análise de regressão múltipla mas qual a análise que se deve usar ? fator a fator ou dos vários fatores incluidos numa variável latente? Ou deve-se fazer as duas e dps usam-se que indices?

    • Pode analisar cada factor ou todos os factores, depende dos seus objectivos. Mas existindo factores descriminados, talvez seja importante analisar a influência de cada um assim como do total.

  5. Teresa,
    Seu site é ótimo! Parabéns!!!!!
    Tenho um instrumento que tem diferentes itens em cada fator, estou montando os fatores por meio da soma. Coloquei 999 nos itens que tem missing values. Mas quando eu calculo o fator (crio a nova variável) onde tem 999, no meu fator fica em branco. Isto está correto?

    • Obrigada Mara.
      Se colocou 999 quando definiu as categorias de resposta (em value label) então não vai dar bom resultado. Tem de ser na coluna dos missing values.
      Se vir que não consegue resolver o problema, basta que coloque a zeros todas as não respostas.

  6. Boa Tarde,
    desde já, tenho a dizer que o vosso website é muito útil.
    Mas estou com dificuldades em fazer certas coisas e tenho dúvidas.
    De 37 variáveis, criei 6 dimensões com a Análise de Componentes Principais. No entanto, preciso de transformar estas dimensoes em variáveis para de seguida avaliar a fiabilidade interna (alpha de cronbach) de cada uma das dimensões identificadas. Como posso fazer isto?

  7. Olá, boa noite!
    Uma dúvida relativamente ao compute variable …
    Estou a construir uma base de dados para a cotação de um instrumento. Fiz as variáveis para a cotação (likert) de cada item do instrumento e quero construir variáveis para cada dimensão que o instrumento avalia (ou seja, somatório de X itens de cada subescala a dividir pelo nº de itens desta). A minha ideia é ter apenas o trabalho de colocar as respostas que a pessoa deu aos vários itens e depois o SPSS faz essas somas e médias sozinho (automaticamente). Estou a fazer bem ao usar o compute variable? Realmente não me surgem automaticamente as médias … Eu só posso criar as variáveis para as várias subescalas através do compute variable depois de inserir os dados de todos os sujeitos?
    Grata pela atenção!

  8. Como posso recalcular a variável tensão arterial em categorias, a partir da variável tensão arterial sistólica e da variável tensão arterial diastólica?

  9. Boa noite,
    Estou analisando um questionário que possui 44 questões afirmativas, onde a pessoa assinala apenas a questão que concorda.
    Cadastrei as 44 questões como variáveis nominais e no campo valores coloquei a indicação: 1-concordo; 2-não concordo.
    Quando acesso: analisar> redução de dimensão> fator> extração> componentes principais, o resultado gera 14 fatores acima de 1,000. No entanto, o questionário original tem apenas 4 fatores.
    Executando para 4 fatores, as questões em cada fator não condizem com as do questionário original.

    Minha dúvida é: Minha base de dados está com problemas?

    Nota: Já alterei as questões para “escala” e “ordinal” e o resultado continua o mesmo.

    Agradeço antecipadamente pela ajuda.

    • Os resultados de qualquer investigação dependem muito daquilo que as pessoas respondem. Não existem amostras iguais mas todas as respostas ou amostras são válidas. E existem questionários que não apresentam os mesmos resultados em amostras diferentes.

      Quanto aos 14 factores acima de 1: esse 1 não significa “1-concordo”. Tem a ver com os valores próprios.

      Experimente forçar a análise a 4 factores.

  10. Bom dia, tenho aqui uma dúvida. Fiz a análise fatorial e agora queria agrupar os itens de cada fator em variáveis separadas como faço? já tentei fazer agrupar variáveis em diferentes variáveis e não é bem o que que quero. Queria apenas por exemplo a variável QE7 e a QE8 iam criar uma nova variável mas sem somar com a outra variável é possível ?

    Muito obrigada pelo seu tempo e parabéns pelo seu trabalho

  11. Olá Teresa,
    O modelo conceptual da minha tese engloba 5 dimensões, cada uma com items associados. Para fazer a analise factorial eu devo analisar separadamente os items relativos a cada construct, ou devo fazer com os items todos juntos?

    Para além disso, o alpha de cronbach deve ser feito antes ou depois da análise factorial?

    Obrigada
    Joana

    • Deve usar todos os itens para a análise. A análise do Alpha de Cronbach pode ser feita antes ou depois.
      Se pretender que um ou outro item não faça parte da componente porque não mostrou uma boa carga factorial, então a análise do Alpha deve ser feita posteriormente com os itens que entendemos serem os adequados para fazerem parte da componente ou mesmo da escala.

  12. Bom dia.
    Estou com uma duvida num dos instrumentos que estou a usar. Estou usar o Audit, um instrumento para medir o consumo de álcool, em que a pontuação situada entre 0 e 7 valores representa um consumo de baixo risco, entre 8 e 19 indica abuso ou consumo excessivo e entre 20 e 40 sugere dependência alcoólica. Como é que eu insiro estes valores no spss?

    • Não insere. Tem de criar uma nova variável em que vai determinar um valor entre 1 e 3 dependendo do valor do Audit para cada caso.
      Em que 1=consumo entre 0-7; 2= consumo entre 8-19; e 3= consumo entre 20-40.
      Dependendo do valor de cada caso assim também lhe será atribuído um valor entre 1 e 3.

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