Introdução
Modelos de Equações Estruturais (SEM) são amplamente utilizados em pesquisas comportamentais para analisar dados. No entanto, pode ser confuso quando diferentes índices de ajuste, como o RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation) e o CFI (Comparative Fit Index), fornecem avaliações contraditórias sobre a qualidade do ajuste do modelo. Este artigo fornece orientações claras sobre como lidar com essas situações controversas.
Entendendo os Índices de Ajuste
RMSEA
O RMSEA avalia o ajuste do modelo aos dados, penalizando a complexidade do modelo. Valores de RMSEA são interpretados da seguinte forma:
- Bom ajuste: RMSEA ≤ 0,05
- Ajuste aceitável: 0,05 < RMSEA ≤ 0,10
- Ajuste ruim: RMSEA > 0,10
CFI
O CFI compara o modelo proposto com um modelo nulo (onde todas as variáveis são independentes). Valores de CFI são interpretados da seguinte forma:
- Bom ajuste: CFI ≥ 0,95
- Ajuste aceitável: 0,90 ≤ CFI < 0,95
- Ajuste ruim: CFI < 0,90
Passos para Lidar com Índices de Ajuste Controversos
1. Verifique as Condições Necessárias e Suficientes
Quando RMSEA e CFI fornecem avaliações contraditórias, é importante entender as condições que podem levar a essa inconsistência. As condições necessárias e suficientes para inconsistências são:
Caso 1: RMSEA ≤ 0,05 e CFI ≤ 0,90
- Condição Necessária: 40Fb ≤ dfm < 400Fb
- Condição Suficiente: 40Fb ≤ 400Fm ≤ dfm
Caso 2: RMSEA ≥ 0,10 e CFI ≥ 0,95
- Condição Necessária: dfm ≤ 5Fb
- Condição Suficiente: dfm ≤ 100Fm ≤ 5Fb
- Fm é o valor da função de ajuste do seu modelo proposto
- dfm são os graus de liberdade do seu modelo
- Fb é o valor da função de ajuste de um modelo básico de referência
2. Avalie a Estrutura dos Dados
Verifique a estrutura dos dados e a correlação entre as variáveis. Valores baixos de correlação podem influenciar os índices de ajuste de maneiras diferentes. Utilize a matriz de correlação para entender melhor a estrutura dos dados.
3. Considere a Complexidade do Modelo
Modelos com muitos parâmetros podem ter um ajuste melhor em termos de RMSEA, mas não necessariamente em termos de CFI. Avalie se a complexidade do modelo é justificada pelos dados.
4. Utilize Outros Índices de Ajuste
Além de RMSEA e CFI, considere outros índices de ajuste como SRMR (Standardized Root Mean Square Residual) para obter uma visão mais completa do ajuste do modelo.
5. Interprete os Resultados com Cautela
Não confie cegamente em valores de corte. Use os índices de ajuste como guias, mas também considere a teoria subjacente e a plausibilidade do modelo.
Exemplo Prático
Exemplo 1: Modelo com RMSEA Bom e CFI Ruim
- Dados: Matriz de correlação com correlações baixas.
- Modelo: Dois fatores com correlações baixas entre variáveis.
- Resultados: RMSEA = 0,04 (bom ajuste), CFI = 0,88 (ajuste ruim).
- Interpretação: A baixa correlação entre variáveis pode estar influenciando o CFI. Verifique a estrutura dos dados e considere simplificar o modelo.
Exemplo 2: Modelo com RMSEA Ruim e CFI Bom
- Dados: Matriz de correlação com correlações moderadas.
- Modelo: Três fatores com correlações moderadas entre variáveis.
- Resultados: RMSEA = 0,12 (ajuste ruim), CFI = 0,96 (bom ajuste).
- Interpretação: A complexidade do modelo pode estar penalizando o RMSEA. Avalie a necessidade de todos os parâmetros no modelo.
Conclusão
Lidar com índices de ajuste controversos requer uma compreensão profunda das condições que levam a essas inconsistências e uma avaliação cuidadosa da estrutura dos dados e da complexidade do modelo. Utilize os índices de ajuste como guias, mas sempre considere a teoria subjacente e a plausibilidade do modelo.
Para mais detalhes sobre as condições necessárias e suficientes para inconsistências entre RMSEA e CFI, consulte:
Lai, K., & Green, S. B. (2016). The problem with having two watches: Assessment of fit when RMSEA and CFI disagree. Multivariate Behavioral Research. https://doi.org/10.1080/00273171.2015.1134306
