Análise fatorial confirmatória de variáveis ordinais: um estudo de simulação que compara os principais métodos de estimação

Para obter evidências sobre a validez de constructo através da análise fatorial confirmatória tem  isso habitual tratar as escalas tipo Likert como se fossem variáveis contínuas medidas segundo  ma escala de intervalo.  Portanto, o método de estimação de máxima verossimilitude tem sido amplamente aplicado, mas ao mesmo tempo isto implica problemas em torno às correlações de Pearson e a assimetria da distribuição de respostas aos itens. Neste estudo de simulação analisamos –através de χ2, do erro tipo I e da potência— modelos bem e mau especificados comparando cinco métodos de estimação (máxima verossimilitude —ml—, máxima verossimilitude robusta —rml—, mínimos quadrados ponderados —mls—, mínimos quadrados não ponderados —uls— e mínimos quadrados não ponderados robustos —ruls—) em relação com as características dos modelos: número de fatores, número de categorías de resposta, assimetria dos itens e tamanho amostral. Aconselhamos usar o método ruls de estimação, no qual estão implicadas as correlações policóricas.

Palavras-chave: análise fatorial confirmatória, escalas tipo Likert, métodos de estimação, erro tipo I, potência.