Comunalidade vs. singularidade: entendendo as diferenças

Neste post, vamos explorar o que é a comunalidade, como ela se relaciona com a singularidade e por que esses conceitos são fundamentais na análise fatorial exploratória.

Primeiramente, explicaremos a comunalidade, destacando sua definição, interpretação e pontos de corte. Em seguida, abordaremos a singularidade e mostraremos como ela complementa a análise. Por fim, discutiremos como esses dois conceitos ajudam na tomada de decisões ao selecionar ou excluir variáveis em um modelo fatorial.

O que é comunalidade?

Análise fatorial exploratória (AFE) é uma técnica estatística amplamente utilizada na área da psicometria para compreender a estrutura subjacente dos dados observados.

No contexto da AFE, os fatores comuns extraídos no modelo explicam uma proporção da variância de cada variável observada — chamamos essa proporção de comunalidade. Em outras palavras, a comunalidade de um item indica o quanto esse item compartilha sua variância com outros itens do conjunto analisado.

Os valores de comunalidade (h²) variam de 0 a 1. Quanto mais próximo de 1, maior a parte da variância da variável explicada pelos fatores. Sendo assim:

• Comunalidade próxima de 0: sinaliza que a variável tem pouca relação com os fatores comuns. Ela pode estar medindo algo único ou não relacionado ao construto em análise.
• Comunalidade próxima de 1: indica que os fatores comuns representam bem a variável observada. Ou seja, a variável observada compartilha ampla variância com outras variáveis observadas.

Exemplo: suponha que realizamos uma AFE com itens cujos conteúdos abordam autoestima, confiança e motivação. Se esses itens forem explicados por um fator comum, como autoconfiança, então as comunalidades refletirão quanto da variância de cada item é explicada por esse fator.

Pontos de corte para interpretar a comunalidade

Embora os pontos de corte variem conforme o contexto, algumas faixas são geralmente aceitas:

• Acima de 0,70: indicam forte relação dos itens com os fatores comuns. Em outras palavras, as variáveis são representativas da estrutura em estudo.
• Entre 0,50 e 0,70: sugerem uma representação moderada, mas geralmente adequada.
• Abaixo de 0,50: revelam baixa representação pelos fatores comuns. Sendo assim, em tal cenário, deve-se avaliar se a variável realmente contribui para a análise.

O que é singularidade?

A singularidade (ou variância única, u²) é tudo aquilo que não é capturado pelos fatores comuns. Em outras palavras, é a fração exclusiva da variabilidade da variável.

Exemplo: Se adicionarmos um item que aborda o tema ansiedade ao conjunto anterior de itens e ele não se correlacionar bem com os itens sobre autoestima, confiança e motivação, então a singularidade do item sobre ansiedade será alta. Isso indicará, portanto, que o fator comum autoconfiança não explica a variância desse item.

A singularidade se divide em duas partes:

• Variância específica: relacionada ao conteúdo particular do item que não é compartilhado com os demais itens. Por exemplo, o item “Sinto-me motivado apenas quando recebo elogios” pode ter uma porção de variância específica ligada à motivação extrínseca, que não está diretamente relacionada ao fator mais geral de autoconfiança.
• Variância de erro (ou erro de medida): variações imprevisíveis, causadas por fatores externos, tais como má interpretação da pergunta, cansaço, distrações etc. Por exemplo, um participante marcou respostas inconsistentes porque, durante o teste, ficou nervoso após lembrar de uma crítica recebida no trabalho — algo que afetou momentaneamente sua autopercepção de confiança.

A Figura 1 sumariza a relação entre comunalidade e singularidade. Além disso, ela apresenta outros termos que são tipicamente utilizados quando se aborda o particionamento da variância de itens no modelo do fator comum. Para uma representação alternativa, consulte Damásio (2012), Figura 1.

Pontos de corte para interpretar a singularidade

Assim como ocorre com a comunalidade, a interpretação da singularidade depende do contexto. No entanto, algumas diretrizes são amplamente utilizadas:

• Acima de 0,50: o item apresenta alta singularidade, o que pode indicar que está medindo algo específico, fora da estrutura comum dos demais itens sob análise.
• Entre 0,30 e 0,50: o item tem uma proporção moderada de variância exclusiva.
• Abaixo de 0,30: a maior parte da variância do item é explicada pelos fatores comuns.

Comunalidade e singularidade na prática

A avaliação da comunalidade e da singularidade oferece informações valiosas para interpretar e ajustar modelos fatoriais. Veja como esses indicadores ajudam em diferentes decisões analíticas.

Comunalidade na AFE

A análise da comunalidade permite:

• Identificar variáveis representativas: variáveis com comunalidade elevada são mais alinhadas aos fatores extraídos.
• Selecionar itens relevantes: itens com comunalidades muito baixas podem ser candidatos à exclusão, contribuindo para um modelo mais claro e coeso.

Singularidade na AFE

Já a análise da singularidade ajuda a:

• Detectar variáveis com características únicas: variáveis com alta singularidade podem captar aspectos distintos e complementares ao modelo.
• Tomar decisões fundamentadas sobre inclusão: a exclusão de itens com alta singularidade deve considerar o valor teórico da variável.

Veja também: O que são cargas fatoriais?

Encontrando o equilíbrio entre comunalidade e singularidade

A chave para uma boa AFE está no equilíbrio. Enquanto valores altos de comunalidade favorecem a integração da variável ao modelo, a singularidade também pode ser informativa. Afinal, variáveis com alta singularidade não são necessariamente “ruins” — elas podem captar nuances únicas do construto.

Por exemplo, suponha que, além dos itens sobre autoestima, confiança e motivação, seu instrumento também inclua o item: “Consigo manter a calma mesmo quando recebo críticas”.

Durante a AFE, esse item apresentou alta singularidade (por exemplo, u² = 0,58), o que indica que apenas 42% da sua variância foi explicada pelos fatores comuns. Em termos estatísticos, isso pode parecer um motivo para excluí-lo. No entanto, teoricamente, esse item pode captar um aspecto específico e valioso do fator autoconfiança: a resiliência emocional diante de críticas — algo que não está fortemente refletido nos demais itens do conjunto.

Por isso, a decisão de manter ou excluir uma variável deve se basear tanto em critérios estatísticos quanto na teoria e nos objetivos de sua pesquisa.

Conclusão

Neste post, vimos como a comunalidade e a singularidade são ferramentas essenciais na AFE. Compreender esses conceitos ajuda a interpretar melhor os dados e a tomar decisões mais embasadas sobre a inclusão de variáveis no modelo.

Gostou desse conteúdo? Aproveite e se inscreva em nosso canal do YouTube para ficar por dentro de nossas novidades!

Se você precisa aprender análise de dados, então faça parte da Psicometria Online Academy, a maior formação de pesquisadores quantitativos da América Latina. Conheça toda nossa estrutura aqui e nunca mais passe trabalho sozinho(a).

Como citar este post

França, A. (2025, 29 de maio). Comunalidade vs. singularidade: Entendendo as diferenças. Blog Psicometria Online. https://www.blog.psicometriaonline.com.br/comunalidade-vs-singularidade-entendendo-as-diferencas/