Manual para análise fatorial: compreenda dados complexos de pesquisa

Que medidas você usa para descrever sua saúde em geral?

Sua pressão arterial? Ingestão de calorias? Peso?

Nenhum desses números oferece uma imagem completa por si só, mas, se você observar todos juntos, poderá obter informações importantes.

Veja este exemplo e saiba quando um pesquisador pode usar a análise fatorial, uma técnica estatística criada para simplificar a análise de grandes conjuntos de dados com muitas variáveis.

Com esse recurso, você pode descobrir se as variáveis (ou perguntas, no caso de pesquisas) estão correlacionadas entre si ou se relacionam com alguma outra variável ou conceito. Os estatísticos chamam essas variáveis relacionadas de fatores comuns.

Você pode determinar relações entre grupos de variáveis juntando informações fortemente correlacionadas e transformando-as em fatores comuns. Essa é a base da análise fatorial, frequentemente usada nos campos da psicologia, saúde e ciência política.

Por exemplo, veja estas perguntas que podem ser encontradas em uma pesquisa de saúde.

Individualmente, as respostas a essas perguntas são específicas demais para indicar um perfil geral da saúde. Porém, se você analisar todas juntas, terá uma avaliação mais abrangente do seu bem-estar, que é o fator comum desejado pelos pesquisadores.

Se um pesquisador fizer apenas uma pergunta ampla, como pedir que você classifique sua saúde em geral como "excelente", "muito boa", "boa", "razoável" ou "ruim", talvez seja difícil escolher uma resposta.

Você está se comparando ao seu vizinho idoso? Ou com sua filha adolescente que se exercita com frequência? É difícil saber em que posição você está em relação a outras pessoas. Além disso, diferentes respondentes podem se comparar a grupos distintos.

Em vez disso, muitos pesquisadores farão uma série de perguntas relacionadas à saúde e depois aplicarão uma análise fatorial, que gera uma pontuação padronizada para esse tema específico.

Existem três usos principais para a análise fatorial:

Observação: a análise fatorial é uma técnica avançada que requer o uso de um pacote de software estatístico. Você precisa conhecer um desses pacotes antes de começar seu trabalho.

Agora que você sabe o que é a análise fatorial, veja algumas dicas de elaboração de pesquisa que podem ser úteis na hora de usar esse recurso:

Para usar a análise fatorial, você precisa ter acesso a uma grande quantidade de dados. Mesmo se você estiver usando uma calculadora de tamanho de amostra, o número exato de respondentes necessários para fazer uma análise fatorial dependerá de fatores como o tamanho da sua população e das perguntas que você está fazendo. Porém, tenha em mente que, quanto mais respostas completas você tiver, melhor será o resultado.

A análise fatorial permite resumir conceitos amplos usando uma série de perguntas que facilitam a medição. A ideia é reunir muitos pontos de dados e consolidá-los em informações úteis.

Você precisa de dados quantitativos para que a análise fatorial funcione. Por isso, as opções de resposta para suas perguntas devem ter uma única escala. Não importa se você está usando uma escala numérica (de 0 a 10), uma escala binária (Sim ou Não) ou uma escala Likert (Concordo totalmente/Concordo/Neutro/Discordo/Discordo totalmente). O único requisito é que suas opções tenham uma determinada ordem.

Muitas análises, como geração de tabelas, gráficos e estatísticas resumidas, podem ser feitas na ferramenta de análise da SurveyMonkey. Isso significa que a maioria dos nossos clientes poderá fazer toda a coleta e análise de dados sem ajuda externa. No entanto, é bom lembrar que a análise fatorial é uma técnica de análise mais avançada.

Se você já se sente à vontade trabalhando com pacotes de software estatísticos como R, SAS, SPSS ou Stata, basta exportar os dados de análise para fazer o download das informações no formato adequado.

Embora alguns elaboradores de pesquisas não precisem (ou não tenham um software que precise) do nível de detalhe oferecido pela análise fatorial, ela pode ser uma ferramenta valiosa para um pesquisador ou estatístico. Ao resumir vários pontos de dados em partes menores, você pode medir conceitos difíceis de quantificar e identificar relações entre as informações coletadas.