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1
ANÁLISE FATORIAL
USO DO SPSS
Dirceu ± Jomar - Fernanda
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2
Entrada de dados e
tomadas de decisões
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3
Entrada de dados conversão por cópia de planilha do Excel ou Winword
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4
Definição de aspectos das medidas
Definir ³labels´ Definir nível de Mesuração
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5
Escolha do Tipo de Análise
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6
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Selecionar as possibilidades de testes de ³aderência´ e as
estatísticas descritivas.
Mais importante
importante
Após selecionar
Dar continuidade
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Método fatorial de extração a ser usado para se obter uma combinação linear
não-correlata das combinações das variáveis mesuradas.
A componente primeira (fator 1) tem o máximo valor da variância.
As seguintes mostram, progressivamente, porções menores da variância esão todas não-relacionadas umas às outras (independentes).
A Análise das Componentes Principais é usada para obter-se os soluções dos
fatores.
Ela pode ser usada quando a matriz de correlação é singular.
Seleção do método a ser usado:
Variância = mostra qual é a parcela
de ex plicação dos dados pelos
fatores.
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Explicando o que é a Correlation Matrix
Matriz de Correlação são as
possíveis correlações de
Pearson entre as variáveis
Os valores da diagonal
principal é igual a um,
devido à perfeita correlaçãoentre as mesmas variáveis
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Na apresentação as correções
são espelhadas
As correlações nestes casos são
relativamente fracas, próximas de
Zero. Como nestes casos, você
deve reconsiderar o uso do método
de análise fatorial com os seusdados.
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Estes valores representam a significância
do teste de correlação de Pearson (quanto
ficou de fora).E
stes p-values da testagemindicam quais são as correspondências
são diferente de zero.
Muitos deste valores devem ser
pequenos para o emprego do métodode análise fatorial.
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Deve-se analisar o valor do determinante da matriz de
correlação. Este indica a possibilidade de inversão damatriz. Se o valor do determinante é zero, a matriz de
correlação não pode ser invertida e certamente os
métodos de extração de análise fatorial serão impossíveis
de serem computados.
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Este é um dos métodos de extração que
minimiza a soma das diferenças quadráticas
entre a matriz de dados e a matriz de correlação
reproduzida, ignorando as diagonais.
Idem ao anterior, mas neste caso a
correlação é pesada pelo inverso das
suas singularidades, assim como as
variáveis com alta singularidades são
tomadas com peso menor que aquelas
com menor singularidades.
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Este método cria parâmetros estimados como
sendo mais prováveis para produzir a matriz de
correlação observada, se a amostra pode ser
caracterizada por uma distribuição normal
multivariada.
As correlações são pesadas pelo inverso das
singularidades das variáveis, pelo emprego de
um algoritmo ³iterativo´.Este método de extração dos fatores
parte da matriz de correlação original
com os coeficientes de correlaçõesmúltiplos colocados na diagonal como
estimativas iniciais das comunalidades.
Estes fatores obtidos são usados para
estimar as novas comunalidades, que
são recolocadas no lugar das velhas na
diagonal.
As Iterações continuam até a ocorrerem
mudanças nas comunalidades partindo
da primeira até a seguinte, buscando
satisfazer o critério de convergência de
extração.
Designa-se por comunalidade a proporção da variância de cadavariável ex plicada pelos factorescomuns
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É um método de extração que considera as variáveis
na análise como uma amostra do universo potencial
de variáveis. Ele maximiza a confiabilidade ou
fidedignidade alfa (de Cronbach) dos fatores.
É um método fatorial de extação desenvolvido por Guttman é está baseado na Teoria de Imagens.
A parte comum da variância, chamada de imagem
parcial, é definida como uma regressão linear sobre
as restantes, preferivelmente que a função dos fatores
hipotéticos.
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Usar 99 ou 999 ou 9999, pois quanto maior,
mais chances de convergência se terá.
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R egressão: Um método para estimar os scores
dos coeficientes dos fatores. Os scores gerados
têm média 0 e variância igual ao quadrado da
correlação múltipla entre os scores dos fatoresestimados e os valores verdadeiros dos fatores.
Os scores devem ser igualados com os fatores
ortogonais.
Este método de estimação dos scores dos
coeficientes dos fatores. Os scores produzidos tem
média de zero. A soma dos quadrados de um fator
é feita sobre a extensão das vaariáveis
minimizadas.
A diferença do método de
Bartlett está em garantir a
ortogonalidade dos fatores
estimados.Os scores gerados
têm uma média de 0, desvio
padrão de 1,0 e são não
correlatos.
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Excluir a partir da análise dos casos com
valores perdidos para um ou outro dos
pares de variáveis na computação de
estatística específica.
Excluir os casos que têm valores perdidos
para qualquer das variáveis usadas em
qualquer das análises.
Substituir os valores perdidos com avariável média.
Diminui a apresentação dos fatores
nas estruturas das matrizes,
deixando apenas as variáveis que
apresentam as maiores cargas
fatoriais no mesmo fator,
determinado pelo ³corte´ adotado.
Opção interessante para limpar a
saída de dados.
Elimina os coeficientes com valores absolutos menores que
aquele especificado. O default é 0,100. Literatura sugere
valores acima de 0,300
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Varimax (mais usado) É um método
de rotação ortogonal que minimiza o
número de variáveis que cada
agrupamento terá. Ele simplifica a
interpretação dos fatores.
Quartimax (ortogonal) é um método que
minimiza o número de fatores necessários para
ex plicar cada variável. Ele simplifica a
interpretação das variáveis obtidas.
Equamax (ortogonal) é também um método que
busca uma combinação dos outros (varimax e
quartimax). O número de variáveis obtido terá
carga fatorial maior e o número de fatores será
minimizado.
Direct oblimin: Este método diferentemente
dos três anteriores é oblíquo (não ortogonal).
Quando delta é igual a 0 (default ), a solução
é mais oblíqua. Tomando-se delta maisnegativo, os fatores ficaram menos oblíquos.
Ignorando-se o default delta de 0, deve-se
usar um número menor ou igual a 0,8.
Promax também é um método oblíquo de
rotação, o qual possibilita os fatores
correlatos. Ele pode ser calculado mais
rapidamente que a rotação direct oblimin.
Assim ele é usado para grandes grupos dedados. Kappa na maioria das vezes é
tomado com o valor 4.
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Data Output
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2
1
Notes
30-JAN-2003 13:32:48
C:\WINDOWS\Desktop\ratioavali.sav
<none>
<none>
<none>
48
MISSING=EXCLUDE: User-defined
missing values are treated as
missing.
LISTWISE: Statistics are based on
cases with no missing values for
any variable used.
FACTOR
/VARIABLES var00001 var00002
var00003 var00004 var00005
var00006 var00007
var00008 var00009 var00010
var00011 var00012 var00013
var00014 var00015/MISSING LISTWISE /ANALYSIS
var00001 var00002 var00003
var00004 var00005
var00006 var00007 var00008
var00009 var00010 var00011
var00012 var00013
var00014 var00015
/PRINT UNIVARIATE INITIAL
CORRELATION SIG DET KMO INV
REPR AIC EXTRACTION
ROTATION FSCORE
/FORMAT SORT BLANK(.300)
/PLOT ROTATION
/CRITERIA MINEIGEN(1)
ITERATE(99)
/EXTRACTION PC
/CRITERIA ITERATE(99)
/ROTATION VARIMAX
/METHOD=CORRELATION .
28260 (27,598K) bytes
0:00:00,82
Output Created
Comments
Data
Filter
Weight
Split File
N of Rows in
Working Data File
Input
Definition of Missing
Cases Used
Missing Value
Handling
Syntax
Maximum Memory
Required
Elapsed Time
Resources
Log de dados
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Matriz de correlação
Correlation Matr ixa
1,
,¡ ¡
1 ,¢ £ ¤
,110 ,153 -,¡ ¤
¥
-,048 ,¡ ¦ ¡
,123 ,
,221 1,000 ,309 -,018 ,584 -,287 ,225 ,559 ,346 ,
,359 ,309 1,000 -,043 ,170 -,327 -,020 ,405 ,206 ,
,110 -,018 -,043 1,000 ,117 ,084 ,293 -,117 ,254 ,
,153 ,584 ,170 ,117 1,000 -,212 -,036 ,336 ,254 ,
-,294 -,287 -,327 ,084 -,212 1,000 -,138 -,431 -,175 -,1
-,048 ,225 -,020 ,293 -,036 -,138 1,000 ,284 ,432 ,
,272 ,559 ,405 -,117 ,336 -,431 ,284 1,000 ,574 ,
,123 ,346 ,206 ,254 ,254 -,175 ,432 ,574 1,000 ,
,068 ,440 ,026 ,247 ,233 -,158 ,486 ,592 ,688 1,
-,093 -,386 -,201 -,170 -,474 ,393 -,334 -,526 -,473 -,
-,089 ,412 ,252 ,046 ,460 -,398 ,127 ,459 ,411 ,
,308 ,205 ,349 ,302 ,079 -,199 ,196 ,428 ,458 ,
,049 ,268 ,148 ,120 ,347 -,224 ,077 ,338 ,097 ,1
,242 ,175 ,222 ,085 ,242 -,327 ,013 ,306 ,252 ,1
,065 ,006 ,229 ,149 ,021 ,372 ,030 ,202 ,
,065 ,016 ,453 ,000 ,024 ,062 ,000 ,008 ,
,006 ,016 ,385 ,124 ,012 ,447 ,002 ,080 ,
,229 ,453 ,385 ,213 ,286 ,022 ,213 ,041 ,
,149 ,000 ,124 ,213 ,074 ,403 ,010 ,041 ,
,021 ,024 ,012 ,286 ,074 ,176 ,001 ,117 ,1
,372 ,062 ,447 ,022 ,403 ,176 ,025 ,001 ,
,030 ,000 ,002 ,213 ,010 ,001 ,025 ,000 ,
,202 ,008 ,080 ,041 ,041 ,117 ,001 ,000 ,
,323 ,001 ,429 ,045 ,055 ,141 ,000 ,000 ,000
,265 ,003 ,086 ,124 ,000 ,003 ,010 ,000 ,000 ,
,273 ,002 ,042 ,377 ,001 ,003 ,194 ,001 ,002 ,
,017 ,081 ,008 ,018 ,298 ,087 ,091 ,001 ,001 ,
,372 ,033 ,157 ,209 ,008 ,063 ,302 ,009 ,255 ,1
,048 ,118 ,065 ,282 ,049 ,012 ,465 ,017 ,042 ,
outr §
¨ © § ¨
̈ .
justifi¨ §
ti
§
§ t
tos
§ r
§ o
̈ ont
ú
o
próprio §
t ri
§ l
uestões
̈ l
§ r
§ s e
ob jeti
§ s
pr of essor fi ue
§ tento
tempo est § beleci o
explicar clar a concisa
anotar explicações
pr of essor
exer cícios par a fixar
material apostilado
não esquecer nome
pr ova
escr evam com caneta
pr eencher um f or mulário
pr oibir tr oca materiais
alunos r esponder
pedido
outr a chance c.
justificativa
atentos par a o conteúdo
próprio material
questões clar as e
ob jetivas
pr of essor fique atento
tempo estabelecidoexplicar clar a concisa
anotar explicações
pr of essor
exer cícios par a fixar
material apostilado
não esquecer nome
pr ova
escr evam com caneta
pr eencher um f or mulário
pr oibir tr oca materiais
alunos r esponder pedido
Corr elation
Si . (1-tailed)
outr a chance
c. justificativa
atentos par a
o conteúdo
próprio
material
questões
clar as e
ob jetivas
pr of essor
fique atento
tempo
estabelecido
explicar clar a
concisa
anotar
explicações
pr of essor
exer cícios
par a fixar
materi
apostila
Deter minant 1,702E-03a.
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2
3
Os Testes Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) e de Esfericidade de Bartlett, indicam qual é o grau
de suscetibilidade ou o ajuste dos dados à análise fatorial, isto é, qual é o nível de confiança
que se pode esperar dos dados quando do seu tratamento pelo método multivariado de
análise fatorial seja empregada com sucesso (Hair et al, 1998).
O primeiro deles (KMO) apresenta valores normalizados (entre 0 e 1,0) e mostra qual é a
proporção da variância que as variáveis (questões do instrumento utilizado) apresentam emcomum ou a proporção desta que são devidas a fatores comuns.
KMO and Bartlett's Test
,722
262,484
105
,000
Kai l i asure of Sampliequacy.
Approx. Chi Square
df
Si .
Bartlett's Test of Spher icity
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24
Para interpretação do resultado
obtido, valores próximos de 1,0
indicam que o método de análise
fatorial é perfeitamente adequado para o tratamento dos dados. Por
outro lado, valores menores que
0,5, indicam a inadequação do
método (SPSS, 1999 e Pereira,
2001).
No nosso caso, o valor obtido foi
de 0,715, o que nos mostra uma
boa adequação de possibilidades
de tratamento dos dados com ométodo citado.
KMOGr u de juste à
A álise f tor ial
1-0,9 Muito Boa
0,8-0,9 Boa
0,7-0,8 Média
0,6-0,7 Razo vel
0,5-0,6 M
<0,5 Inaceit vel
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25
O segundo teste, o de Esfericidade de Bartlett é baseado na distribuição
estatística de ³chi quadradro´ e testa a hipótese (nula H0) de que a matriz de
correlação é uma matriz identidade (cuja diagonal é 1,0 e todas as outras as
outras iguais a zero), isto é, que não há correlação entre as variáveis.(Pereira,
2001).
Valores de significância maiores que 0,100, indicam que os dados não são
adequados para o tratamento com o método em questão; que a hipótese nula
não pode ser rejeitada. Já valores menores que o indicado permite rejeitar a
hipótese nula (SPSS,1999 e Hair et al, 1998).
Também, no nosso caso o valor da significância do teste de Bartlett, mostrou-semenor que 0,0001, o que permite mais uma vez confirmar a possibilidade e
adequação do método de análise fatorial para o tratamento dos dados.
SPSS - Statistical Package for the Social Sciences. Base 10.0 User's Guide.
Chicago: SPSS, 1999.
HAIR , J. F. et al. Multivariate data analysis. Fifth Edition. New jersey:Prentice Hall, 1998.
PER EIR A, J. C. R . Análise de Dados Qualitativos: Estratégias Metodológicas
para as Ciências da Saúde, Humanas e Sociais. São Paulo: EDUSP, 2001.
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26
Estatísticas Descritivas
Descr iptive Statistics
3,27 1,18 48
3,06 1,16 48
3,90 ,97 48
4,54 ,65 48
3,63 1,04 48
3,08 1,11 48
4,25 ,84 483,40 ,92 48
3,31 1,01 48
3,46 1,07 48
1,77 ,78 48
3,44 1,15 48
2,60 1,01 48
3,38 1,16 483,21 ,99 48
VAR00001
VAR00002
VAR00003
VAR00004
VAR00005
VAR00006
VAR00007VAR00008
VAR00009
VAR00010
VAR00011
VAR00012
VAR00013
VAR00014VAR00015
Mean Std. Deviation Anal sis
Descriptive Statistics
3,27 1,18 48
3,06 1,16 48
3,90 ,97 48
4,54 ,65 48
3,63 1,04 48
3,08 1,11 48
4,25 ,84 48
3,40 ,92 48
3,31 1,01 48
3,46 1,07 48
1,77 ,78 48
3,44 1,15 48
2,60 1,01 48
3,38 1,16 48
3,21 ,99 48
outr a chance c.
ustif icativa
atentos par a o conteúdo
própr io mater ial
quest es clar as e
o jetivas
pr of essor f ique atento
tempo esta elecido
explicar clar a concisa
anotar explica õespr of essor
exercícios par a f ixar
mater ial apostilado
n o esquecer nome
pr ova
escr evam com caneta
pr eencher um f ormul r io
pr oi ir tr oca mater iais
alunos r esponder pedido
Mean Std. Deviation Anal sis
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27
Total Var iance Explaine
4,915 32,769 32,769 4,915 32,769 32,769 3,090 20,598 20,598
1,817 12,113 44,883 1,817 12,113 44,883 2,573 17,152 37,750
1,446 9,639 54,522 1,446 9,639 54,522 2,124 14,160 51,910
1,173 7,823 62,344 1,173 7,823 62,344 1,565 10,434 62,344
,979 6,528 68,872
,869 5,792 74,664
,764 5,094 79,758
,712 4,743 84,502,574 3,828 88,330
,432 2,879 91,209
,381 2,539 93,748
,307 2,045 95,793
,282 1,881 97,674
,202 1,344 99,017
,147 ,983 100,000
Component
1
2
3
4
5
6
7
89
10
11
12
13
14
15
Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative %
Initial Ei envalues Extr action Sums of Squar ed !
oadings Rotation Sums of Squar ed !
oadings
Extr action Method: " rincipal Component Anal# sis.
Análise de Variância
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28
Scr P
C N r
E
Seleção dos Fatores
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29
Matriz de rotação
Sem Opção de corteSuja
Rotate $ Component Matr ix a
-4,58E-02 2,375E-02 ,799 ,116
,426 ,479 ,212 -,315
4,800E-02 ,173 ,725 -,191
,239 ,107 1,656E-02 ,869
,134 ,752 2,627E-02 -8,34E-02
-,149 -,385 -,456 ,273
,732 -7,11E-02 -8,01E-02 ,181
,603 ,361 ,433 -,321
,797 ,165 ,206 ,113
,846 ,193 2,321E-02 5,133E-02
-,520 -,525 -8,74E-02 6,567E-02
,384 ,673 2,964E-02 -,137
,409 2,601E-02 ,593 ,316
-4,28E-02 ,711 7,157E-02 ,187
2,494E-03 ,605 ,308 ,184
outr a chance c. justificativa
atentos par a o conteúdo
próprio material
questões clar as e
ob jetivas
pr of essor fique atento
tempo estabelecido
explicar clar a concisa
anotar explicações
pr of essor
exer cícios par a fixar
material apostilado
não esquecer nome
pr ova
escr evam com caneta
pr eencher um f or mulário
pr oibir tr oca materiais
alunos r esponder
pedido
1 2 3 4
Component
Extr action Method:%
rincipal Component Anal& sis.
Rotation Method: Varimax '
ith (
aiser
)
or mali0
ation.Rotation conver ged in 7 iter ations.a.
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http://slidepdf.com/reader/full/1-analise-fatorial 30/36
30
Matriz de rotação
VAR IMAX
Rotated 1 omponent Matr i
2 a
,846
,797
,732
,603 ,433
,752
,711
,673
,605
-,520 -,525
,426 ,479
,799
,725
,409 ,593
-,456
,869
material apostilado
exercícios par a fixar
explicar clar a concisa
anotar explicações
pr of essor
pr of essor fique atento
pr oi3
ir tr oca materiais
escr evam com caneta
alunos r esponder
pedido
não esquecer nome
pr ova
atentos par a o conteúdo
outr a chance c.
justificativa
pr óprio material
pr eencher um f or mul4 rio
tempo estabelecido
questões clar as eob jetivas
1 2 3 4
Component
5
xtr action 6
ethod:7
rincipal Component Analysis.8
otation 6
ethod: 9 arimax @ ith Kaiser
A
or malization.8
otation conver B
ed in 7 iter ations.a.
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31
Matriz de rotação AFCPSem R otação ACP
Rotated C omponent Matr i
D a
,847
,799
,750
,552 -,485
-,510 -,494
,730
,727
,634
,618
,806
,700
,633
,803
-,452
material apostilado
exercícios par a fixar
explicar clar a concisa
anotar explicações
pr of essor
não esquecer nomepr ova
pr oibir tr oca materiais
pr of essor fique atento
escr evam com caneta
alunos r esponder
pedido
outr a chance c.
justificativa
pr óprio material
pr eencher um f or mulE
rio
tempo estabelecido
questões clar as e
ob jetivas
atentos par a o conteúdo
1 2 3 4
Component
F xtr action G
ethod: H rincipal Component Analysis.
I otation G ethod: F quamax P
ith Kaiser Q or malization.
I otation conver R ed in 7 iter ations.a.
Co ponent Matrixa
,815
,715
-,710
,691 ,501
,688
,678
,568
-,535
,499
,634
,659
,525 ,556
,496 ,697
,471
anotar explicações
pr of essor
exercícios par a fixar
não esquecer nome
pr ova
material apostilado
escr evam com caneta
atentos par a o conteúdo
pr of essor fique atento
tempo estabelecido
alunos r esponder
pedido
pr óprio material
explicar clar a concisa
outr a chance c.
justificativa
pr eencher um f or mul S rio
questões clar as e
ob jetivas
pr oibir tr oca materiais
1 2 3 4
Component
T xtr action U ethod:
V rincipal Component Analysis.
4 components extr acted.a.
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32
Matriz de rotação
Rotated Component Matr ixa
,847
,799
,749
,552
-,510
,730
,727
,634
,618
,806
,700
,633
,803
material apostilado
exercícios par a fixar
explicar clar a concisa
anotar explicações
pr of essor
não esquecer nome
pr ova
pr oibir tr oca materiais
pr of essor fique atento
escr evam com caneta
alunos r esponder
pedido
outr a chance c.
justificativa
pr óprio material
pr eencher um f or mulW rio
tempo estabelecido
questões clar as e
ob jetivas
atentos par a o conteúdo
1 2 3 4
Component
X
xtr action Y
ethod: ̀
rincipal Component Analysis.a
otation Y
ethod:X
quamax b ith Kaiser c
or malization.a
otation conver d
ed in 6 iter ations.a.
Método Equamax -
corte 0,500
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33
Ajuste do modelo de rotação
R esiduals are computed
between observed andreproduced correlations.
There are 56 (53,0%)
nonredundant residuals
with absolute values >
0.05.
Repr oducedCorrelations
,654b
,125 ,559 ,105 -,335 ,289 ,145 , E-03 ,492, 4E-02 ,281
,125 ,555b ,317 -,117 ,449 -,430 ,204 ,623 ,427 ,442 -,512 ,535 ,213 ,279 ,298
,559 ,317 ,595b- ,1 24 ,17 1 - ,45 7 ,467 ,19 5 - ,19 2 ,18 2 ,394 ,1 37 ,29 3
,105 -,117 ,124 ,825b
, 153 ,3 24 ,31 0 ,26 8 - ,12 5, 3E-02 ,385 ,229 ,231
, 4 E-02 ,4 49 ,17 1 ,59 1b -,344, 4E-02 ,391 ,227 ,255 -,472 ,569, 6E-02 ,516 ,448
-,335 -,430 ,457 ,153 -,344 ,453b, 11E-03 -,514 -,245 -,197 ,337 -,367 -,255 -,249 -,324
,204 ,324 , 11E- 03 , 580b ,323 ,576 ,613 -,324 ,206 ,307
,289 ,623 ,467 ,391 - ,514 ,323 ,784b
,593 ,574 -,562 ,531 ,411 ,202 ,294
,145 ,427 ,195 ,310 ,227 -,245 ,576 ,593 ,718b ,717 -,512 ,408 ,488 ,119 ,186
,442 ,268 ,255 - ,197 ,613 ,574 ,717 ,756b -,540 ,448 ,381 ,112 ,135
-,512 ,192 -,125 -,472 ,337 -,324 -,562 -,512 -,540 ,558b
-,564 -,257 -,345 -,334
, 9E-03 ,535 ,182 ,569 - ,367 ,206 ,531 ,408 ,448 - ,564 ,619b ,149 ,439 ,392
,492 ,213 ,394 ,385 - ,255 ,307 ,411 ,488 ,381 - ,257 ,149 ,619b ,103 ,258
, 4E-02 ,279 ,137 ,229 ,516 - ,249 ,202 ,119 ,112 - ,345 ,439 ,103 ,548b ,487
,281 ,298 ,293 ,231 ,448 - ,324 ,294 ,186 ,135 - ,334 ,392 ,258 ,487 ,495b
, 8E- 02 , 200 ,130, 0E-02, 0E-02 -,184
, 8E-02 ,135 ,144, 4E-02 ,127 -,123 -,124
-,200 ,129, 2E-02 , 1E-02 , 5E-02
, 2E-03, 1E-02 , 5E-02 , E-03 -,110 -,145
,130 ,135 ,133 -,110, 0E-02 -,169 -,206
, 0E-02 ,144 ,129 ,133 -,142, 0E-02 , 1E-02 , 0E-02, 6E-02
, 0E-02, 4E-02 -,142 -,144 -,127 -,111 ,130, 0E-02
, 0E-02 , 0E-02 , 13E-02 ,135, 7E-02
, 3E-02 -,144 , 10E-02, E-03 , 2E-02
, 2E-02 , 16E-02 -,127, 9E-02 ,107 , 1E-02, 0E-02
,127 , 1E-02 , 0E-02 ,107 , E-02, 5E-02 ,183
-,123 -,110, 9E-02 , 17E-02 ,134
-,184 , 0E-02 -,111, 3E-02 , 5E-02 ,134 , 3E-02
-,110 -,169, 6E-02 ,130 ,135 ,183 , 3E-02 -,111
-,124 - ,145 - ,206, 2E-03, 0E-02, 7E-02 -,111
outra chanc
justif icativa
atentos par
própr io mat
questões cl
ob jetivas
professor f i
tempo esta
explicar clar
anotar expli
professor
exercícios
mater ial ap
não esquec
prova
escrevam c
preencher u
proibir troc
alunos res
pedido
outra chanc
justif icativa
atentos par
própr io mat
questões cl
ob jetivas
professor f i
tempo esta
explicar clar
anotar expli
professor
exercícios
mater ial apnão esquec
prova
escrevam c
preencher u
proibir troc
alunos res
pedido
Reproduce
Residuala
ra chan
. stif icati
ntos pa
onteúd
rópr i
ater ia
estõe
laras
jetiva
ofess
e aten
tempo
abeleci
licar cl
oncisa
anotar
plicae
õ
rofesso
ercíci
ra f ixa
ater ia
ostilad
esque
me pro
creva
can
encher
rmulf
r i
bir tro
ater iai
lunos
pond
pedido
Extraction Method: Pr incipal Component Analysis.
Residuals are computed between observed and reproduced correlations. There are 56 (53,0%) nonredundant residuals wita.
Reproduced communalitiesb.
É desejável que as contagens
resíduos >0,05 ou 5%
estejam em menos que 50%
dos dados!
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34
O que são R esíduos?
modelo
R esíduo
Dado
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35
Matriz de rotação
Rotated Component Matr ixa
,847
,799
,749
,552
-,510
,730
,727
,634
,618
,806
,700
,633
,803
material apostilado
exercícios par a fixar
explicar clar a concisa
anotar explicações
pr of essor
não esquecer nome
pr ova
pr oibir tr oca materiais
pr of essor fique atento
escr evam com caneta
alunos r esponder
pedido
outr a chance c.
justificativa
pr óprio material
pr eencher um f or mulg rio
tempo estabelecido
questões clar as e
ob jetivas
atentos par a o conteúdo
1 2 3 4
Component
Extr action Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Equamax with Kaiser h
or malization.
Rotation conver i
ed in 6 iter ations.a.
Descr iptive Statistics
3,27 1,180 48
3,06 1,156 48
3,90 ,973 48
4,54 ,651 48
3,63 1,044 48
3,08 1,108 48
4,25 ,838 48
3,40 ,917 48
3,31 1,014 48
3,46 1,071 48
1,77 ,778 48
3,44 1,147 48
2,60 1,005 48
3,38 1,160 48
3,21 ,988 48
outr a chance c.
justificativaatentos par a o conteúd
pr óprio material
questões clar as e
ob jetivas
pr of essor fique atento
tempo estabelecido
explicar clar a concisa
anotar explicações
pr of essor exercícios par a fixar
material apostilado
não esquecer nome
pr ova
escr evam com caneta
pr eencher um f or mul ri
pr oibir tr oca materiais
alunos r esponder
pedido
Mean Std. eviation Analysis
Quando os valores médios estão abaixo da média teórica, deve-se
inverter a assertiva!!!
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