Receba gratuitamente todos os nossos conteúdos.

Fique por dentro das novidades e oportunidades referentes à Psicometria e Análise Quantitativa de Dados.

CFI, TLI, NNFI: Índices Comparativos na Análise Fatorial Confirmatória.

Nós aprendemos sobre índices de ajuste absolutos e parcimoniosos para a análise fatorial confirmatória. Estes índices partem da premissa de comparar a matriz variância-covariância predita pela CFA (S) e original dos dados (Σ). Mas existe outra categoria de índices de ajuste, os comparativos.

Estes índices comparam a matriz predita, S, e uma matriz independente, onde a covariância entre os indicadores é 0. Desta forma, estamos comparando o χ² de um modelo “nulo” com o χ² do modelo alvo, que estamos testando. Existam vários índices, mas principal diferença entre eles será a maneira como lidam com os graus de liberdade dos modelos. Isto faz com eles tenham diferenças, principalmente, relação ao quanto eles são robustos ao tamanho da amostra.

É importante lembrar que, de maneira geral, nenhuma medida de ajuste deve ser usada como uma verdade absoluta da qualidade do modelo. Pelo contrário, eles não nos dizem nada além do propósito deles: o quão distantes estão estes modelos de um modelo onde a covariância entre as variáveis é zero. Eu sugiro o capítulo 12 deste livro, para uma discussão mais complexa sobre isso.

O que é o Normed Fit Index (NFI)?

O primeiro índice de parcimônia criado foi o Normed Fit Index (NFI). O NFI é a razão entre o χ² do modelo independente e do modelo de teste. Então, ele não aplica nenhuma penalidade para a complexidade do modelo. Isso faz com que modelos com mais parâmetros sempre tenham um NFI maior. Além disso, ele é muito sensível ao tamanho da amostra.

O que é o Nonnormed Fit Index (NNFI)?

O Nonnormed Fit Index (NNFI), que também é chamado de Tucker Lewis Index (TLI), é uma versão ajustada do NFI. Eles penalizam modelos mais complexos e é mais robusto em relação ao tamanho da amostra. Ele não tem valores padronizados, mas geralmente apresenta valores entre 0 e 1. Valores mais altos indicam um melhor ajuste. Valores acima de 0,95 são considerados adequados.

O que é o Comparative Fit Index (CFI)?

O Comparative Fit Index (CFI) também penaliza modelos mais complexos, mas esta penalidade é menor do que no NNFI. Os valores também ficam entre 0 e 1, com valores acima de 0,95 considerados adequados.

Estes índices são muito usados na CFA e na modelagem por equações estruturais. Eles nos dão uma medida simples para avaliar o ajuste do modelo, mas se lembre que não são medidas absolutas. Um bom índice de ajuste não significa um modelo que tenha parâmetros que façam sentido nem um modelo com boa capacidade de previsão!

Com isso, acredito que você tenha mais uma ferramenta no arsenal para avaliar uma análise fatorial confirmatória. Como estes índices não devem ser usados sozinhos, sugiro que você também leia nosso artigo sobre SRMR e o RMSEA!

BRUNO FIGUEIREDO DAMÁSIO

Sou Psicólogo, mestre e doutor em Psicologia. Venho me dedicando à Psicometria desde 2007.

Fui professor e chefe do Departamento de Psicometria da UFRJ durante os anos de 2013 a 2020. Fui editor-chefe da revista Trends in Psychology, da Sociedade Brasileira de Psicologia (SBP) eEditor-Associado da Spanish Journal of Psychology, na sub-seção Psicometri e Métodos Quantitativos.

Tenho mais de 50 artigos publicados e mais de 3000 citações, nas melhores revistas nacionais e internacionais. Atualmente, me dedico a formação de novos pesquisadores, através da Psicometria Online Academy. Minha missão é ampliar a formação em Psicometria no Brasil e lhe auxiliar a conquistar os seus objetivos profissionais.

Deseja se tornar completamente autônomo e independente na análise dos seus dados?

Deixe um comentário

O seu endereço de e-mail não será publicado. Campos obrigatórios são marcados com *

Veja mais

Posts relacionados

Glossário de Análise Fatorial Exploratória

Glossário de Análise Fatorial Exploratória

A Psicometria Online tem o prazer de anunciar a publicação de um valioso recurso para profissionais e estudantes da Psicometria: o Glossário de Análise Fatorial Exploratória. Entender os termos e

Como lidar com os pressupostos da Análise de Variância (ANOVA)?

Como lidar com os pressupostos da Análise de Variância (ANOVA)?

Nesse post, iremos te ensinar a lidar, de modo metodologicamente adequado com os pressupostos da análise de variância (ANOVA), quando eles não são acatados. O que é Análise de Variância

Estatística Descritiva e Estatística Inferencial: o que são e quais as diferenças

Estatística Descritiva e Estatística Inferencial: o que são e quais as diferenças

Olá. Neste post vamos explicar de forma fácil o que são e quais as principais diferenças entre a estatística descritiva e a estatística inferencial. O que é estatística descritiva? A

Análise de mediação e moderação: definições e diferenças

Análise de mediação e moderação: definições e diferenças

Nesse post, discutimos as caracteríticas e diferenças entre modelos de mediação e moderação.

Análise Fatorial Exploratória ou Análise Fatorial Confirmatória: Qual escolher?

Análise Fatorial Exploratória ou Análise Fatorial Confirmatória: Qual escolher?

Nesse post, discutimos quando utilizar uma análise fatorial exploratória e uma análise fatorial confirmatória.

Glossário de Análise Fatorial Exploratória

Glossário de Análise Fatorial Exploratória

A Psicometria Online tem o prazer de anunciar a publicação de um valioso recurso para profissionais e estudantes da Psicometria: o Glossário de Análise Fatorial Exploratória. Entender os termos e

Como lidar com os pressupostos da Análise de Variância (ANOVA)?

Como lidar com os pressupostos da Análise de Variância (ANOVA)?

Nesse post, iremos te ensinar a lidar, de modo metodologicamente adequado com os pressupostos da análise de variância (ANOVA), quando eles não são acatados. O que é Análise de Variância

Estatística Descritiva e Estatística Inferencial: o que são e quais as diferenças

Estatística Descritiva e Estatística Inferencial: o que são e quais as diferenças

Olá. Neste post vamos explicar de forma fácil o que são e quais as principais diferenças entre a estatística descritiva e a estatística inferencial. O que é estatística descritiva? A

Análise de mediação e moderação: definições e diferenças

Análise de mediação e moderação: definições e diferenças

Nesse post, discutimos as caracteríticas e diferenças entre modelos de mediação e moderação.

Análise Fatorial Exploratória ou Análise Fatorial Confirmatória: Qual escolher?

Análise Fatorial Exploratória ou Análise Fatorial Confirmatória: Qual escolher?

Nesse post, discutimos quando utilizar uma análise fatorial exploratória e uma análise fatorial confirmatória.

Cadastre-se para ser notificado com o link das aulas ao vivo:

Módulo 4: Redes neurais artificiais

• Introdução a Deep Learning

• Avaliando sistemas de Deep Learning

• Redes Neurais feitas (sem programação) no SPSS

• Aula bônus: O futuro da IA na Sociedade

• Aula bônus: Dois Estudos de Caso 

Módulo 3: Interpretar e reportar resultados

• Gerar, interpretar e reportar resultados em Machine Learning

Módulo 2: Criando o seu sistema

• Selecionando algoritmos e métodos 
• Práticas de Machine Learning (Sem programação): Decision Tree (JASP), Linear Discriminant Classification (JASP) e Plataforma ORANGE
• Aula Bônus: Avaliação Psicológica e Machine Learning
• Aula Bônus: Livros e Cursos recomendados  
• Aula Bônus: Entrevista com Cientista de Dados focado na área da Saúde

Módulo 1: O que é Machine Learning

• O que é Machine Learning?
• Como a máquina aprende?
• Machine Learning para Psicometria e Pesquisa Quantitativa (pesquisas comentadas)
• Tipos de Machine Learning (Supervisionado e Não-supervisionado)
• Práticas de Machine Learning (Sem programação): JASP e SPSS
Aula Bônus: Filosofia da Inteligência Artificial
• Aula Bônus: Entrevista com Cientista de Dados graduado em Psicologia
• Aula bônus: Estudo de Caso sobre Redução Dimensional 

Preencha abaixo para
participar gratuitamente

Fique tranquilo, não utilizaremos suas informações de contato para enviar qualquer tipo de SPAM. Os dados coletados são tratados nos termos da Lei Geral de Proteção de Dados e você pode se descadastrar da nossa lista de contatos a qualquer momento.