O uso de questionários na coleta de dados implica em vantagens e desvantagens. Em respeito aos estudos de comportamento dos condutores, comparado aos simuladores de direção e estudos naturalísticos, por exemplo, os questionários são de fácil aplicação, demandam menos recursos financeiros e físicos, e têm capacidade de obter dados de grandes amostras nas mesmas condições (LAJUNEN; ÖZKAN, 2011; STEVENS et al., 2018). Dessa forma, possibilitam estudos com participantes de diferentes locais e características distintas, promovendo uma análise diversificada.
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Assim como outras abordagens, o uso de questionário também implica em algumas desvantagens, como a possibilidade de respostas enviesadas, ou até mesmo a lacuna entre o que ocorre na realidade e o que é reportado, que podem comprometer a qualidade dos dados. Entretanto, algumas medidas podem ser adotadas para avaliação do instrumento e redução das incertezas, como a análise de validade do
construto5 e consistência interna (LAJUNEN; ÖZKAN, 2011; SHINAR, 2017;
STEVENS et al., 2018).
Por meio da validade do construto é possível verificar se o instrumento avalia aquilo que era pretendido. Esta análise contempla a validade estrutural ou fatorial, comumente obtida a partir da análise fatorial confirmatória ou modelos de equações estruturais e análise fatorial exploratória (SOUZA; ALEXANDRE; GUIRARDELLO, 2017).
Em estudos que investigaram a validade do DBQ em diferentes populações, realizados principalmente em países da Europa e América do Norte, alguns autores utilizaram a Análise Fatorial Confirmatória (AFC), ou modelo de equações estruturais, para testar estruturas fatoriais com 2, 3 ou 4 fatores preliminarmente identificados (MATTSON et al., 2015; ÖZKAN et al., 2006; SÂRBESCU; STANOJEVIĆ; JOVANOVIĆ, 2014; STANOJEVIĆ et al., 2018; STEPHENS; FITZHARRS, 2016). Em busca de identificar o número de fatores aproximadamente correto ao invés do mais replicável, Mattsson et al. (2015) identificaram incoerências com os resultados da AFC e descreveram que novas abordagens metodológicas determinam estruturas fatoriais diferentes, ao menos para as versões de 27 e 28 itens do DBQ.
Outros estudos optaram por avaliar a estrutura fatorial entre diferentes países utilizando somente a análise fatorial exploratória e adotaram, como critérios para determinar o número de fatores, o valor próprio superior a um, gráfico de declividade (scree plot) e interpretação dos fatores. As amostras de cada país eram tratadas individualmente, ou em um único conjunto de dados (AL REESI et al., 2013, 2018; BENER; ÖZKAN; LAJUNEN, 2008; CORDAZZO et al. 2014; DE WINTER; DODOU, 2016; GUÉHO; GRANIÉ; ABRIC, 2014; LAJUNEN; PARKER; SUMMALA; 2004; MARTINUSSEN et al., 2013; ŞIMŞEKOĞLU et al., 2013; WARNER et al., 2011).
5Construto, ou variável latente, é o termo definido para representar uma variável que não pode ser mensurada ou observada diretamente, mas que pode ser aferida a partir do conjunto de outras variáveis (itens) (HILL, M.; HILL, A., 2008).
Capítulo 2. Revisão Bibliográfica 35
Para validação dos instrumentos, aplicados nesta tese de doutorado, optou-se por utilizar a análise fatorial exploratória em um banco de dados único para os dois países estudados.
2.2.1 Técnicas exploratórias para validação
Para análises exploratórias, são utilizadas a análise fatorial com extração pelo eixo principal, denominada como Análise Fatorial, e a análise fatorial com extração pela Componente Principal, denominada de Análise de Componentes Principais. Ambas as técnicas retêm informações em um número de variáveis menor que o banco de dados original e resultam em soluções semelhantes (FIELD, 2009; MARÔCO, 2014).
Essas técnicas exploratórias são amplamente utilizadas nas ciências sociais e humanas, especialmente na psicologia (LINTING, 2007; MARÔCO, 2014), e também nos estudos de segurança viária para explorar e validar questionários com dados em escala Likert (CHU et al., 2019; MASLAĆ et al., 2018; MEHDIZADEH; SHARIAT- MOHAYMANY; NORDFJAERN, 2018; MOHAMADI HEZAVEH et al., 2018; STANOJEVIĆ et al., 2018; VAHEDI et al., 2018; ZHANG et al., 2018).
A Escala Likert é utilizada, nos questionários, para auxiliar na identificação de características que não são diretamente observáveis e podem ser obtidas a partir de variáveis latentes, como traços de personalidade e comportamentos. Por se tratar de um dado categórico ordinal, permite conhecer a ordem das categorias, mas não a distância entre elas (FIELD, 2009; LINTING, 2007). Portanto, medidas descritivas não devem ser utilizadas por se tratar de um dado não métrico (LINTING, 2007; MADSEN, 2016).
Visto que as técnicas de Análise Fatorial e Análise de Componentes Principais são baseadas em medidas métricas, este trabalho de doutorado propõe o uso da Análise de Componentes Principais Categórica (CATPCA) para análise exploratória e validação dos questionários de investigação dos comportamentos do condutor com questões em escala Likert.
Essa técnica é indicada para dados ordinais ou nominais (LINTING, 2007; LINTING; VAN DER KOOIJ, 2012; LINTING et al., 2007; MEULMAN; VAN DER KOOIJ; HEISER, 2004), entretanto, até este momento, não foi aplicada em estudos de comportamento de risco do condutor com uso de questionários, ainda que tenha sido aplicada em
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estudos recentes na área de planejamento de transportes (CHICA-OLMO; GACHS- SÁNCHEZ; LIZARRAGA, 2018; CHUNG; SONG, 2018; MANZI; SAIBENE, 2018).
Além disso, ao se considerar os pesos das cargas fatoriais para análise da validade fatorial, observa-se que, em diferentes estudos, há a ocorrência de cargas cruzadas, ou seja, itens que pontuaram com valor alto e semelhante em mais de um fator. Nos estudos de Al Reesi et al. (2013) e Stanojević et al. (2018), os autores não excluíram os itens com cargas cruzadas. Para Al Reesi et al. (2013), as cargas cruzadas podem ser justificáveis considerando circunstâncias específicas. Em um estudo mais recente, entretanto, Al Reesi et al. (2018) descrevem a exclusão dos itens com cargas cruzadas seguida de uma nova análise fatorial exploratória. Mattsson et al. (2015) não excluíram itens com cargas cruzadas, justificando que podem existir inúmeras causas para qualquer tipo de comportamento no trânsito. Dessa forma, entende-se que a exclusão ou não do item dependerá do tipo de análise e objetivos pretendidos. Para determinação das variáveis latentes deste trabalho de doutorado, optou-se pela exclusão dos itens com cargas cruzadas para evitar ambiguidades ou dúvidas de interpretação.
Corroborando a validade estrutural, realizada com auxílio da técnica exploratória, o questionário deve apresentar consistência interna. Neste estudo a confiabilidade do construto foi avaliada por meio do coeficiente de Alfa de Cronbach. Esse índice é o mais utilizado e indica se todas as dimensões do questionário medem a mesma característica por meio da análise de covariância dos itens, de forma que medidas de consistência interna baixa indicam que as respostas são inconsistentes ou medem construtos diferentes (FIELD, 2009; HAIR et al., 2009; LAJUNEN; ÖZKAN, 2011; MARÔCO, 2014; SOUZA; ALEXANDRE; GUIRARDELLO, 2017).