A invariância de medição é um conceito essencial na psicometria e nas ciências sociais. Quando pesquisadores comparam grupos distintos — como homens e mulheres ou participantes de diferentes países — é fundamental garantir que um instrumento de autorrelato mensura o mesmo construto em todos os grupos.
O objetivo deste post é discorrer sobre a invariância de medição. Primeiramente, descreveremos a invariância de medição e por que ela é crucial para comparações entre grupos. Em seguida, elencaremos algumas técnicas que podemos utilizar para avaliá-la. Por fim, enumeraremos os níveis de invariância de medição que podemos investigar. Além disso, recomendaremos um tutorial sobre como testar invariância no software estatístico JASP.
O que é invariância de medição?
Nas ciências sociais, as pesquisas frequentemente utilizam escalas e instrumentos de autorrelato a fim de medir variáveis latentes, como atitudes ou traços de personalidade. Em geral, essas escalas são compostas por diversos itens e, portanto, devem funcionar de maneira equivalente entre os grupos comparados.
Nesse contexto, a invariância de medição — também chamada de equivalência de medição — desempenha um papel essencial, pois ela garante que um mesmo construto esteja sendo medido de forma consistente em todos os grupos. Assim, é possível assegurar que as diferenças observadas entre grupos reflitam, de fato, variações reais no construto — e não falhas no processo de mensuração.
Por que a invariância de medição é crucial?
Se não garantirmos a invariância de medição, corremos o risco de interpretar de forma equivocada os resultados de nossas pesquisas. Isso ocorre porque, em vez de refletirem diferenças reais, os escores podem simplesmente capturar variações no funcionamento do instrumento de medida nos diferentes grupos.
Assim, qualquer conclusão baseada em comparações entre grupos se torna frágil e potencialmente enganosa. Portanto, avaliar essa propriedade é um passo indispensável na validação de instrumentos.
Técnicas para avaliar invariância de medição
A avaliação da invariância de medição exige a aplicação de uma sequência de modelos estatísticos cada vez mais restritivos. Entre as abordagens mais comuns, destacam-se:
- Análise fatorial confirmatória multigrupo (AFCMG): em síntese, consiste em realizar AFCs simultaneamente em dois ou mais grupos. Com isso, é possível testar diferentes níveis de invariância, como configural, métrica e escalar, seguindo uma estrutura hierárquica bem definida.
- Modelo MIMIC (multiple indicators, multiple causes model): esse modelo representa uma alternativa especialmente útil quando se trabalha com covariáveis contínuas ou quando a amostra não permite subdivisão em grupos. Basicamente, um modelo MIMIC ajusta uma AFC com múltiplos indicadores (itens) sendo explicados por um ou mais fatores latentes. Além disso, o(s) fator(es) são, por sua vez, regredidos em variáveis observadas, como idade ou escolaridade, permitindo investigar se essas variáveis influenciam a variância do construto latente.
- Funcionamento diferencial do item (differential item functioning, DIF): bastante comum em modelos de teoria da resposta ao item (TRI), essa abordagem foca diretamente nos itens. Em síntese, o objetivo do DIF é identificar se algum item apresenta viés em função da pertença a um grupo específico, o que indicaria falhas de invariância no nível mais granular.
Cada técnica possui vantagens e limitações. Sendo assim, a escolha deve considerar os objetivos específicos do estudo, bem como as características da amostra e do instrumento.
Níveis de invariância de medição
Na AFCMG, os testes de invariância de medida seguem uma hierarquia de níveis. Cada nível adiciona restrições ao modelo, tornando a comparação entre grupos mais robusta:
- Invariância configural: avalia se a estrutura do modelo é a mesma entre os grupos, isto é, mesmo número de fatores e de itens por fator.
- Invariância métrica (ou de cargas fatoriais): testa se as relações entre itens e fatores são equivalentes, fixando as cargas fatoriais para serem similares entre grupos.
- Invariância escalar: exige igualdade nos interceptos dos itens, o que, se for obtido, permite a comparação de médias latentes.
- Invariância estrita (ou residual dos itens): inclui igualdade dos resíduos, isto é, dos erros de medida, sendo o nível mais rigoroso.
Quanto mais alto o nível atingido, mais confiança teremos de que as comparações subsequentes entre os grupos realmente nos informam sobre diferenças reais nos fatores latentes entre os grupos.
Avaliando a invariância de medição no JASP
Aqui no blog, já mostramos, em formato de tutorial, como aplicar a análise de invariância usando o módulo de SEM do JASP. Esse software gratuito e intuitivo facilita a implementação de um modelo MIMIC, guiando o usuário passo a passo.
Saiba mais: Como realizar análise de invariância de medição (MIMIC) no JASP?
Conclusão
A invariância de medição é um critério indispensável em estudos comparativos. Ignorá-la pode comprometer a validade dos resultados. Por isso, aplicar técnicas apropriadas e conhecer os diferentes níveis de invariância é fundamental para qualquer pesquisador.
Gostou desse conteúdo? 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).
Referências
Brown, T. A. (2015). Confirmatory factor analysis for applied research (2nd ed.). The Guilford Press.
Damásio, B. F. (2013). Contribuições da Análise Fatorial Confirmatória Multigrupo (AFCMG) na avaliação de invariância de instrumentos psicométricos. Psico-USF, 18(2), 211–220. https://doi.org/10.1590/S1413-82712013000200005
Como citar este post
França, A. (2025, 2 de junho). Por que a invariância de medição é importante? Blog Psicometria Online. https://www.blog.psicometriaonline.com.br/por-que-a-invariancia-de-medicao-e-importante/
