Na análise fatorial confirmatória (AFC), aprendemos sobre índices de ajuste absolutos. Esses índices comparam a matriz de variância–covariância prevista com a matriz de variância–covariância observada nos dados. No entanto, existe outra categoria essencial de índices de ajuste: os índices comparativos na AFC.
O que são índices comparativos na AFC?
Diferentemente dos índices absolutos, os índices comparativos comparam o modelo de AFC testado com um modelo nulo, onde fixamos a zero todas as covariâncias entre indicadores. Em outras palavras, esses índices avaliam o quanto o modelo testado melhora em relação a um cenário de total independência entre variáveis.
Esses índices utilizam as estatísticas de χ² do modelo nulo e do modelo em teste. A principal diferença entre eles está no tratamento dos graus de liberdade, o que afeta diretamente sua sensibilidade ao tamanho da amostra.
Contudo, é importante destacar: nenhum índice de ajuste deve ser interpretado isoladamente como evidência de um bom modelo. Eles apenas indicam o quão distante o modelo testado está de um modelo sem covariância entre variáveis.
Saiba mais: O que é análise fatorial confirmatória?
Normed Fit Index (NFI): o precursor dos comparativos
O Normed Fit Index (NFI) foi o primeiro índice comparativo desenvolvido. Ele calcula a razão entre o χ² do modelo nulo e do modelo em teste, sem penalizar a complexidade. Por isso, tende a favorecer modelos com mais parâmetros. Além disso, apresenta alta sensibilidade ao tamanho da amostra.
Nonnormed Fit Index (NNFI) ou Tucker–Lewis Index (TLI)
O Nonnormed Fix Index (NNFI), também conhecido como Tucker–Lewis Index (TLI), introduz uma penalização para modelos mais complexos. Desse modo, podemos entendê-lo como uma versão ajustada do NFI.
Essa penalização torna o NNFI mais robusto em relação ao tamanho amostral. Seus valores não são padronizados, mas normalmente variam entre 0 e 1. Valores mais elevados indicam melhor ajuste; geralmente, valores acima de 0,95 sugerem um ajuste satisfatório.
Comparative Fit Index (CFI): mais equilíbrio entre ajuste e complexidade
O Comparative Fit Index (CFI) também penaliza a complexidade do modelo, embora de forma mais leve do que o NNFI. Sendo assim, seus valores ficam entre 0 e 1, com valores acima de 0,95 sendo considerados indicadores de ajuste adequado.
Conclusão: como usar os índices comparativos na AFC?
Os índices comparativos na AFC, como NFI, NNFI/TLI e CFI, são amplamente utilizados em modelagem por equações estruturais. Eles oferecem uma forma prática de avaliar o ajuste do modelo. Ainda assim, não garantem interpretação teórica válida nem capacidade preditiva. Portanto, use-os em conjunto com outros critérios.
Para aprofundar sua análise, recomendamos a leitura do nosso artigo sobre SRMR e RMSEA — outros indicadores fundamentais para a AFC.
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Como citar este post
Damásio, B. (2021, 6 de julho). Índices comparativos na análise fatorial confirmatória. Blog Psicometria Online. https://www.blog.psicometriaonline.com.br/indices-comparativos-na-analise-fatorial-confirmatoria
