--- title: "Quais são os principais métodos de retenção fatorial na análise fatorial exploratória?" url: https://www.blog.psicometriaonline.com.br/principais-metodos-de-retencao-fatorial canonical: https://www.blog.psicometriaonline.com.br/principais-metodos-de-retencao-fatorial language: pt-BR published: 2023-03-29T00:44:42.000Z updated: 2026-03-30T16:16:13.020Z modified: 2026-03-30T16:16:13.020Z author: "Alex França" categories: ["Análise fatorial"] tags: ["análise fatorial exploratória"] description: "Conheça os principais métodos de retenção fatorial na análise fatorial exploratória e saiba como definir o número ideal de fatores." source: Blog Psicometria Online --- # Quais são os principais métodos de retenção fatorial na análise fatorial exploratória? > O que é retenção fatorial na análise fatorial exploratória? A retenção fatorial é uma etapa crítica da análise fatorial exploratória (AFE). Em síntese, ela consiste no processo de decidir quantos fatores devemos manter para explicarmos a maior parte da variância presente nas variáveis originais.... ## O que é retenção fatorial na análise fatorial exploratória? A **retenção fatorial** é uma etapa crítica da [análise fatorial exploratória (AFE)](/o-que-e-analise-fatorial-exploratoria). Em síntese, ela consiste no processo de decidir quantos fatores devemos manter para explicarmos a maior parte da variância presente nas variáveis originais. Em outras palavras, embora a extração inicial possa identificar diversos fatores, a retenção fatorial ajuda a selecionar apenas os mais relevantes e interpretáveis. Essa decisão é fundamental porque influencia diretamente a qualidade dos resultados. Por exemplo, reter fatores demais pode tornar o modelo complexo e difícil de interpretar. Por outro lado, reter poucos fatores pode levar à perda de informações importantes. Portanto, compreender os métodos de retenção é essencial para uma boa prática em AFE. ## Por que a retenção fatorial é tão importante? De fato, podemos considerar a retenção fatorial a etapa mais importante de toda a AFE. Isso porque ela determina a estrutura subjacente do conjunto de dados, influenciando a interpretação e a validade dos resultados. Desse modo, um número mal estimado de fatores pode comprometer toda a análise, seja por excesso (dificultando a interpretação), seja por escassez (omitindo dimensões importantes). ## Métodos clássicos de retenção fatorial (com ressalvas) ### Critério de Kaiser Esse é o método mais popular, embora atualmente questionado. Ele recomenda reter apenas os fatores com autovalores (*eigenvalues*) superiores a 1,0. No entanto, essa abordagem tende a superestimar o número de fatores, o que pode comprometer a interpretação dos resultados. ### *Scree plot* O *scree plot* consiste na visualização gráfica dos autovalores em ordem decrescente. O ponto onde a curva se estabiliza — conhecido como “cotovelo” (Figura 1) — indica o número ideal de fatores a serem retidos. Ainda assim, sua subjetividade e tendência à superestimação fazem com que esse método esteja cada vez mais em desuso. ![retenção fatorial e scree plot.](/uploads/2023-03_analise-paralela-cotovelo.jpg) *Figura 1. Scree plot e o “cotovelo” do gráfico.* **Atenção**: Ambos os métodos, apesar de populares, são considerados ultrapassados e devem ser evitados. ## Métodos modernos e recomendados de retenção fatorial ### Análise paralela de Horn A análise paralela simula uma matriz de dados aleatórios e compara seus autovalores com os autovalores reais da matriz original (baseada em correlações de Pearson). Desse modo, a retenção fatorial é feita ao considerar apenas os fatores cujos autovalores empíricos superam os valores aleatórios da simulação. **Saiba mais:** [**O que é análise paralela?**](/o-que-e-analise-paralela) ![retenção fatorial e análise paralela de Horn.](/uploads/2022-06_o-que-e-analise-paralela.jpg) ### Análise paralela – *optimal implementation* Diferente da versão tradicional, essa variação da análise paralela utiliza o mesmo tipo de correlação presente na matriz original. Por exemplo, se a matriz fatorada original se baseou em [correlações policóricas](/o-que-e-correlacao-policorica), então a análise paralela também se baseará nessa matriz de correlações. Isso torna o método mais adequado a diferentes tipos de dados, melhorando a precisão da retenção fatorial. ### Método Hull O método Hull adota uma abordagem iterativa, partindo de um único fator e adicionando outros progressivamente. A adição para quando o critério de retenção deixa de ser atendido ou até que o número máximo de fatores seja alcançado. ### *Exploratory graph analysis* Finalmente, temos a [*exploratory graph analysis*](/o-que-e-exploratory-graph-analysis) (EGA), uma abordagem inovadora baseada na [psicometria de rede](/analise-de-rede-aplicada-a-dados-psicologicos). Utilizando algoritmos de detecção de comunidades (como o *walktrap*), a EGA identifica grupos de variáveis altamente conectadas — equivalentes a fatores. A técnica está disponível por meio do pacote `EGAnet`, no R. ## Dicas práticas para uma boa retenção fatorial A fim de aumentar as chances de obter uma retenção fatorial confiável, recomendamos que siga as seguintes orientações: - Evite o uso exclusivo de métodos clássicos como Kaiser e *scree plot*. - Combine dois ou mais métodos modernos para tomar sua decisão. - Certifique-se de que os fatores extraídos façam sentido teórico. - Verifique a coerência dos itens dentro de cada fator. ## Como citar este post > **Como citar este artigo:** França, A. (2023, 29 de março). Quais são os principais métodos de retenção fatorial na análise fatorial exploratória? *Blog Psicometria Online*. https://www.blog.psicometriaonline.com.br/principais-metodos-de-retencao-fatorial