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Resumo
O problema da determinação do número de factores a considerar é um dos mais relevantes e complexos nas aplicações da análise factorial exploratória. Diversos métodos têm sido propostos para a sua resolução, mas apenas dois deles parecem actualmente reunir algum consenso quanto à sua validade: o método para a análise paralela e o método o “cotovelo” (scree test). A aplicação deste segundo método, no entanto, é por vezes causa de insegurança entre os investigadores, pois envolve um julgamento algo subjectivo e coloca portanto o problema da sua precisão. Por esse motivo, vários autores têm tentado propor critérios objectivos para a aplicação deste método. Este artigo apresenta uma revisão selectiva dos diferentes métodos propostos para a determinação do número de factores na análise factorial exploratória, após o que apresenta algumas das propostas de objectivação do método do cotovelo. Finalmente, o artigo conclui apresentado um novo critério objectivo para a localização do cotovelo, designado razão de erros-padrões, que parece apresentar um desempenho superior ao de outros métodos propostos até hoje.
Abstract
The problem of determining the number of factors to be considered is one of the most relevant and complex in exploratory factor analysis application. Several methods have been proposed for its resolution, but only two of these currently seem to enjoy some consensus about their validity: parallel analysis and the “scree” test. The use of the latter, however, is sometimes a cause of uneasiness among researchers, since it involves a somewhat subjective judgement, and thus puts the problem of its reliability. For that reason, several authors have tried to propose objective criteria for applying this method. This article selectively reviews the different methods for determining the number of factors in exploratory factor analysis, after which it presents some of the proposals to render the scree test objective. Finally, the paper concludes by presenting a new objective criterion for the location of the scree, named the standard error ratio, which seems to surpass the performance of previously proposed methods.
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