Análise fatorial e estrutura conceptual da escala

Após o estudo individual da frequência das atividades religiosas dos enfermeiros na escala da religiosidade, procedemos agora a uma análise da estrutura conceptual (es- trutura latente) desta escala através de uma análise fatorial, tendo em vista a identifica- ção dos fatores subjacentes às respostas dos enfermeiros. Tais fatores permitir-nos-ão identificar as dimensões que descrevem as mesmas, ou seja, compreender as motivações que estão por detrás do padrão encontrado nos dados. Será também possível validar a escala do questionário, ou seja, medir a validade deste para o objetivo pretendido.

Em primeiro lugar, para verificar se estes dados são apropriados para fazer uma análise fatorial, apresentamos a seguir a matriz de correlações entre as respostas, obser- vando-se que todas as correlações são moderadas (tabela 10).

Tabela 10 - Matriz de correlações da frequência na escala da religiosidade

Atividades 1 2 Atividades 3 4

1 1.000 0.587 0.661 0.494

2 0.587 1.000 0.576 0.548

3 0.661 0.576 1.000 0.613

4 0.494 0.548 0.613 1.000

Procedemos também ao cálculo da medida de adequação da amostragem de Kai- ser-Meyer-Olkin, apresentada na tabela 11 para cada variável e para a totalidade da es- cala (valor global). Assim, o valor global é de 0.795, o que é bom, e os valores para cada atividade são todos elevados, muito superiores a 0.5, indicando que todas as ativi- dades podem ser utilizadas, pois ajustam-se à estrutura definida pelas outras atividades. Como resultado, podemos afirmar que a fatorabilidade da matriz de correlações é boa, ou seja, é apropriado efetuar uma análise fatorial com estes dados.

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Tabela 11 - Medida de adequação da amostragem KMO escala da religiosidade Atividades KMO 1 0.782 2 0.830 3 0.784 4 0.813 Global 0.795

Assim, realizou-se uma análise fatorial com extração de fatores pelo método das componentes principais, sendo necessário determinar em primeiro lugar o número de fatores a reter. As regras habitualmente utilizadas para seleccionar o número de fatores a reter na análise conduzem a diferentes soluções, conforme pode ser observado na tabela 12. Com efeito, uma dessas regras consiste em seleccionar os fatores cujos valores pró- prios associados sejam superiores a 1 (regra de Kaiser), sendo o primeiro factor o único que a cumpre, pelo que esta regra apontaria para uma solução com 1 factor (explicando 68.5% da variância total, o que é aceitável). Uma segunda regra consiste em explicar 80% da variância total (regra de Pearson), o que conduz a uma solução com 2 fatores (explicando 81.3% da variância total), o que ainda seria razoável, embora um pouco elevado (relembre-se que a escala tem apenas 4 atividades). Finalmente, a terceira regra habitualmente utilizada é baseada no “scree plot” em que se retém o número de fatores em que ocorre a maior quebra da percentagem da variância explicada (regra de Cattell), o que conduz a reter entre 2 fatores, tal como a regra anterior. Assim, foram ensaiadas as soluções com 1 e com 2 fatores, concluindo-se que a primeira se afigura a mais apro- priada, pelo que será adoptada.

Tabela 12 - Valores próprios e variância explicada dos fatores relativos à escala da religiosidade

Factor Valor Próprio % da Va-riância % Acumu-lada 1 2.742 68.540 68.540 2 0.511 12.765 81.305 3 0.444 11.093 92.398 4 0.304 7.602 100.000

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Assim, os resultados da análise fatorial forçada a 1 factor (como se extrai apenas um factor, a solução não pode ser rodada) com normalização de Kaiser são dados na tabela seguinte onde se indicam os pesos factoriais das diferentes atividades no factor. A solução fatorial com 2 fatores foi também ensaiada, mas esta solução com 1 factor reve- lou-se a mais adequada para a interpretação, pelo que se conclui que 1 factor é suficien- te para descrever a estrutura subjacente aos dados (estrutura latente).

Refira-se que todos os pesos factoriais apresentam valores elevados, o que per- mite concluir novamente que a solução fatorial obtida tem boa qualidade. A tabela tam- bém mostra as comunalidades, ou seja, a percentagem da variância de cada variável explicada pelo factor extraído. Verifica-se que essa percentagem é superior a 50% em todas as atividades, o que significa mais uma vez que os resultados desta análise fatorial são de boa qualidade.

Tabela 13 - Estrutura fatorial da escala da religiosidade Atividades Fact.1 Comunalidades

1 0.830 0.689 2 0.817 0.668 3 0.866 0.749 4 0.797 0.636

Assim, identifica-se um único factor que é um índice sintético da frequência das quatro atividades da escala (unidimensional) da religiosidade, servindo portanto para resumir a frequência de todas as atividades.

A tabela 14 mostra os coeficientes de cada atividade no factor (component sco- res).

Tabela 14 - Coeficientes das atividades no factor da escala da religiosidade Atividades Factor

1 0.303

2 0.298

3 0.316

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Para a avaliação da qualidade do modelo fatorial obtido, a tabela 15 apresenta a matriz dos resíduos, ou seja, a matriz das diferenças entre as correlações observadas entre as competências e as correlações estimadas (reproduzidas) pelo modelo fatorial com o único factor retido. Embora todos os resíduos tenham valor absoluto superior a 0.05, os seus valores não são elevados, o que significa que o ajustamento é aceitável (e note-se que são apenas 6 resíduos, o que não é suficiente para poder afirmar que o ajus- tamento não tem boa qualidade). Além disso, o índice da qualidade do ajustamento ou Goodness of Fit Index (GFI) é 0.955, o que indica um ajustamento muito bom (valores do GFI superiores a 0.95 indicam um ajustamento muito bom, sendo 1 o valor máximo deste indicador). O GFI ajustado, designado por AGFI, é 0.776, o que é ainda aceitável. Por sua vez, o Root mean square residual (RMSR) é 0.111, o que significa novamente que o ajustamento é aceitável porque, embora seja superior a 0.05, o RMSR não é ele- vado (considera-se geralmente que valores de RMSR inferiores a 0.05 representam um ajustamento muito bom). Em resumo, todos os coeficientes mostram que o ajustamento tem uma qualidade aceitável.

Tabela 15 - Matriz de resíduos do modelo fatorial da escala da religiosidade Atividades 1 2 Atividades 3 4

1 -0.091 -0.058 -0.168

2 -0.091 -0.131 -0.103

3 -0.058 -0.131 -0.077

4 -0.168 -0.103 -0.077

Por fim, procede-se à análise da validade do questionário, ou seja, da consistên- cia interna e fiabilidade do questionário utilizado. Para este efeito, utilizaremos o coefi- ciente Alfa de Cronbach, cujo valor é 0.842, o que é elevado e mostra uma boa consis- tência interna do questionário. Consequentemente, é possível afirmar que o questionário revela uma consistência interna e fiabilidade boa, o que significa que é válido para os objetivos a que se destina, permitindo confiar nas conclusões e resultados extraídos. Pelo já exposto a escala de religiosidade/religião é válida e fiável para a população em estudo.

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