Avaliação das propriedades psicométricas

A verificação das propriedades psicométricas é necessária para se certificar que o instrumento adaptado possui as mesmas propriedades da escala original. Portanto, essa verificação se deu por meio de um processo de validação e confiabilidade, descrito na figura 2:

Figura 2 - Avaliação das propriedades psicométricas da escala ADQ-VB.

4.3.1 Validade

Existem diversos modos para validar uma ferramenta que vão depender do construto em questão a ser mensurado, bem como do próprio instrumento. Ressalta-se que a

escala ADQ foi traduzida e adaptada culturalmente por um rigoroso processo metodológico. Assim, optou-se nessa pesquisa por utilizar a validação de aparência e conteúdo e de construto.

A validação de aparência ou de face trata-se de uma forma subjetiva de validar um instrumento/estratégia, consistindo no julgamento quanto à clareza e compreensão, entretanto, não deve ser utilizada de forma isolada (WILLIAMSON, 1981). Em face disso, realizou-se também a validação de conteúdo, a qual verificou se os conceitos estavam representados adequadamente e se conseguiram abordar todo o domínio do conteúdo o qual o instrumento se propunha, por meio de juízes especialistas (POLIT; BECK, 2011).

Portanto a validação de conteúdo aconteceu na etapa do comitê de especialistas, onde se aproveitou da reunião dos experts para realizar tal tarefa. Durante todo o momento, foram discutidas a clareza e compreensão dos itens, bem como a relevância de cada item dentro da escala.

A validação da escala ADQ também se deu por meio da validação de construto. Essa foi realizada após a aplicação da escala com o público-alvo a partir da análise fatorial e da comparação por grupos contrastados.

A análise fatorial é um método que produz resultados importantes e permite ao pesquisador inferir acerca da qualidade dos itens da escala em questão. Ademais, a análise fatorial demonstra o que o instrumento está de fato medindo, ou seja, os fatores e qual a relação existente de cada item da escala com os seus respectivos fatores (PASQUALI et al., 2010).

Existem dois métodos diferentes com a finalidade de identificar as dimensões ou fatores que compõem um conjunto de dados: a análise fatorial e análise dos componentes principais. A análise fatorial é dita como um método mais complexo do que a análise dos componentes principais. Entretanto, as diferenças entre esses dois procedimentos surgem principalmente nos cálculos. Portanto, optou-se por utilizar a análise dos componentes principais, uma vez que o objetivo de compreender a estrutura de um conjunto de variáveis não foi prejudicado (PASQUALI et al., 2010). Ressalta-se também que os termos componentes e fatores foram utilizados de forma similar no presente trabalho.

Na análise fatorial, a relação entre o item e o fator é mensurada a partir das cargas fatoriais que podem variar de -1,00 a + 1,00. Portanto uma carga fatorial de 0,00 significa que não existe nenhuma relação entre o item e o fator relacionado. É necessária uma carga fatorial de no mínimo 0,3, positivo ou negativo, para que haja relação entre o item e fator determinado. Assim, na presente pesquisa quando a carga fatorial foi igual ou superior a 0,3 o

item ficou alocado no fator em questão (PASQUALI et al., 2010). Destaca-se que alguns itens possuíram cargas fatoriais em mais de um fator. Quando tal fato ocorreu, decidiu-se alocar o item no fator o qual a carga fatorial mostrou-se mais elevada.

Ainda relacionada à análise fatorial, faz-se necessário destacar que após a extração dos fatores foi realizada a rotação dos mesmos. A rotação ortogonal varimax foi selecionada, pois agrega um menor número de variáveis dentro de cada fator, facilitando a interpretação dos dados.

4.3.2 Confiabilidade

A fidedignidade de um teste também chamada de precisão, confiabilidade, consistência interna, estabilidade, confiança e homogeneidade pode ser definida como a capacidade que o instrumento possui de refletir exatamente o construto que se está medindo (PASQUALI et al., 2010; FIELD, 2009). Em termos estatísticos, a fidedignidade é realizada mediante a correlação entre escores mensurados em duas situações diferentes frutos de um mesmo teste (FIELD, 2009). Existem várias maneiras de se analisar a confiabilidade de um teste: teste-reteste, formas paralelas e a consistência interna.

A precisão teste-reteste versa do cálculo da correlação entre as distribuições de escores obtidos em um mesmo teste, porém, em diferentes pontos de tempo. Uma das principais dificuldades que a análise da fidedignidade apresenta por esse teste é exatamente a questão da maturação, ou seja, quando o construto medido pode ou não se modificar ao longo do tempo (FIELD, 2009).

Tratando-se da escala ADQ que tem como finalidade mensurar a auto adesão do cliente quanto ao tratamento do câncer, reitera-se que o diagnóstico inicial do câncer influencia consideravelmente na questão da adesão ao tratamento. Assim, uma participante entrevistada com um mês de tratamento pode possuir sentimentos referentes à adesão ao tratamento bem opostos quando indagada após dois meses. Portanto, a medida teste-reteste não é apropriada para ser utilizada no presente estudo.

Diante disso, o teste escolhido para analisar a homogeneidade da escala ADQ foi a precisão de consistência interna alfa de Cronbach, que é a medida mais comum quando se trata de confiabilidade (FIELD, 2009). O valor do alfa de Cronbach pode variar entre 0 e 1 e considera-se como aceitável valores maior do que 0,7.

Ratifica-se que o alfa de Cronbach mede a unidimensionalidade de um instrumento. Logo, quando o instrumento apresenta vários subcomponentes (domínios), o alfa

de Cronbach deve ser calculado separadamente para cada domínio, já que existem teoricamente vários construtos em questão (CRONBACH, 1951).

Além disso, a escala ADQ é composta por vários itens que possuem frases invertidas. Esses itens são essenciais para reduzir respostas tendenciosas e revelar a veracidade das respostas. No entanto, para analisar a confiabilidade da escala esses itens devem ser transformados com o intuito de possuir uma relação positiva com os demais itens e não uma relação negativa. Destaca-se que se não fosse realizada a inversão dos itens, a escala ADQ poderia resultar em um valor bem abaixo do valor real obtido.

Assim, com o propósito de se obter a confiabilidade da escala ADQ os itens 1, 4, 6, 8, 10, 11, 14, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 23, 32, 34, 25 e 36 foram alterados no intuito de se obter o valor preciso do alfa de Cronbach. Portanto, se uma participante respondeu 2 discordo no item 1, após a transformação dos dados essa mulher obteve escore 4. Salienta-se que em termos estatísticos, tal modificação não apresenta nenhum prejuízo na análise das respostas das participantes.