Neste post, falaremos sobre a validade baseada na estrutura interna. Primeiramente, definiremos o termo. Em seguida, descreveremos como obter evidências de validade baseada na estrutura interna. Nós então trataremos brevemente das análises fatoriais (exploratória e confirmatória), das análises de invariância de medida e dos índices de fidedignidade ou consistência interna dos instrumentos.
O que é validade baseada na estrutura interna?
A validade baseada na estrutura interna é uma das cinco fontes de validade dos testes (AERA, APA, & NCME, 2014). Ela representa o grau em que a estrutura das correlações entre os itens corresponde à estrutura do construto que o teste se propõe mensurar.
Por exemplo, a sociossexualidade diz respeito ao grau em que as pessoas estão dispostas a se engajar em relações sexuais sem compromisso (Souza, 2019), podendo variar de uma sociossexualidade mais irrestrita (maior propensão a se engajar nessas relações) a uma mais restrita (menor propensão a se engajar nessas relações).
Pesquisadores concebem que a sociossexualidade possui três dimensões, a saber: (a) do comportamento: comportamento sexual passado; (b) da atitude: necessidade de proximidade emocional para relações sexuais e sentimentos morais ligados à noção de promiscuidade; e (c) do desejo: fantasias sexuais e excitação sexual, referentes ao interesse sexual (Souza, 2019).
Ao construir um instrumento que busca aferir a sociossexualidade dos respondentes, pesquisadores terão obtido evidências de validade baseada na estrutura interna se conseguirem demonstrar que, empiricamente, o padrão de resposta aos itens: (a) permite diferenciar três agrupamentos de itens, tal como proposto pela teoria que embasou o instrumento; (b) é livre de viés em função de variáveis externas (e.g., gênero, orientação sexual, estado civil) dos respondentes; e (c) possui pouco erro de medida.
Como posso obter evidências de validade baseada na estrutura interna?
Para avaliar a validade baseada na estrutura interna, considere os três aspectos fundamentais que introduzimos na seção anterior: a estrutura fatorial do instrumento, a invariância da medida e a fidedignidade (também conhecida como confiabilidade ou consistência interna).
Ao examinar a estrutura fatorial, o pesquisador verifica se a relação entre os itens sustenta a estrutura teórica do construto. Por exemplo, um teste que gera uma pontuação total deve ser predominantemente unidimensional. Por outro lado, construtos compostos por vários fatores, como a sociossexualidade (comportamento, atitude e desejo), precisam ter essa estrutura apoiada empiricamente pelos dados.
Além disso, investigar a invariância da medida é essencial. Isso significa verificar se a estrutura fatorial e os parâmetros dos itens são equivalentes entre diferentes grupos. Assim, garante-se que o instrumento mede o mesmo construto de maneira justa para todas as populações estudadas.
Por fim, a fidedignidade da medida é frequentemente avaliada por meio de técnicas de consistência interna. Isso envolve verificar se as respostas são precisas e livres de erros sistemáticos.
Evidências de validade baseada na estrutura interna e dimensionalidade do instrumento
A Análise Fatorial Exploratória (AFE) e a Análise Fatorial Confirmatória (AFC) são as abordagens mais comuns para examinar a estrutura interna de um instrumento.
Na AFE, a estrutura fatorial emerge dos dados. Ou seja, a própria análise revela quantos fatores devem ser retidos e quais itens pertencem a cada fator. Embora pesquisadores possam “forçar” a técnica a extrair um número pré-determinado de fatores, eles não determinam em quais fatores cada item carregará.
Por outro lado, a AFC exige que o pesquisador defina a estrutura do instrumento antes da análise. Por “definir a estrutura”, queremos dizer que, na AFC, pesquisadores determinam não apenas o número de fatores subjacentes aos dados, mas como os itens se agrupam nesses diferentes fatores.
Essa abordagem se baseia, portanto, em teorias ou estudos anteriores, o que nos permite testar se a estrutura das correlações presentes nos dados apóiam a estrutura teórica que hipotetizamos.
Saiba mais: Análise fatorial exploratória ou análise fatorial confirmatória: qual escolher?
Evidências de validade baseada na estrutura interna e invariância de medida
A avaliação da invariância da medida detecta possíveis vieses no instrumento. Em termos simples, um viés ocorre quando um item do teste produz interpretações sistematicamente diferentes para subgrupos, sem que haja uma diferença real no traço medido.
Por exemplo, considere uma escala de depressão com o item: “Tenho chorado mais do que o de costume”. Estudos indicam que mulheres choram mais do que homens, mesmo apresentando níveis similares de depressão. Assim, esse item poderia enviesar os resultados ao sugerir que homens são menos depressivos do que realmente são (Gelin & Zumbo, 2003).
Para avaliar a invariância, diversas técnicas estão disponíveis. Algumas das mais utilizadas são a Análise de Funcionamento Diferencial do Item (DIF), a Análise Fatorial Confirmatória Multigrupo (AFCMG) e o modelo Multiple Imputation Multiple Causes (MIMIC).
A DIF e o MIMIC avaliam o impacto de variáveis externas sobre as respostas aos itens. Enquanto isso, a AFCMG testa a equivalência da estrutura fatorial e dos parâmetros dos itens em diferentes grupos.
Veja também: Por que a invariância de medição é importante?
Evidências de validade baseada na estrutura interna e fidedignidade
A fidedignidade se refere à precisão das pontuações de um teste, ou seja, o grau em que elas estão livres de erro de medida.
O alfa de Cronbach é uma das medidas mais conhecidas para avaliar a confiabilidade. No entanto, ele apresenta limitações, pois assume que todos os itens têm a mesma contribuição para o fator (pressuposto de tau-equivalência). Além disso, como o alfa é um estimador “lower-bound“, ele tende a subestimar a fidedignidade.
Por isso, técnicas mais precisas, como a fidedignidade composta e o ômega de McDonald, são recomendadas para uma avaliação mais robusta da confiabilidade do instrumento (Sijtsma, 2009).
Você pode se interessar por: Como calcular o alfa de Cronbach e o ômega de McDonald no JASP?
Conclusão
A validade baseada na estrutura interna é essencial a fim de garantir que um instrumento de medida seja adequado para avaliar o construto que se propõe medir. Avaliar sua estrutura fatorial, invariância da medida e confiabilidade são passos fundamentais para garantir a qualidade dos resultados.
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
American Educational Research Association, American Psychological Association, & National Council on Measurement in Education. (2014). Standards for educational and psychological testing. American Educational Research Association.
Gelin, M. N., & Zumbo, B. D. (2003). Differential item functioning results may change depending on how an item is scored: An illustration with the Center for Epidemiologic Studies Depression Scale. Educational and Psychological Measurement, 63(1), 65–74. https://doi.org/10.1177/0013164402239317
Sijtsma, K. (2009). On the use, the misuse, and the very limited usefulness of Cronbach’s alpha. Psychometrika, 74(1), 107–120. https://doi.org/10.1007/s11336-008-9101-0
Souza, M. L. R. S. (2019). Diferenças individuais na sociossexualidade e função sexual de homens de diferentes orientações sexuais [Dissertação de mestrado, Universidade de Brasília]. Repositório Institucional da UnB. http://icts.unb.br/jspui/handle/10482/37263
Como citar este post
Damásio, B. (2025, 4 de abril). Validade baseada na estrutura interna. Blog Psicometria Online. https://www.blog.psicometriaonline.com.br/validade-baseada-na-estrutura-interna/
