A análise fatorial confirmatória (CFA) é uma ferramenta amplamente utilizada na pesquisa psicológica para desenvolver modelos de medição de construtos psicológicos. No entanto, a avaliação do ajuste do modelo em CFA pode ser problemática, especialmente quando se utilizam pontos de corte fixos para índices de ajuste. Esses pontos de corte, muitas vezes derivados de estudos de simulação com condições de dados muito específicas, podem não ser aplicáveis a todos os contextos de pesquisa. Este artigo explora os problemas associados ao uso de pontos de corte fixos e discute métodos mais modernos que podem ser utilizados para uma avaliação mais precisa do ajuste do modelo.
Os pontos de corte fixos para índices de ajuste, como o RMSEA, CFI e SRMR, são frequentemente utilizados para determinar se um modelo de CFA se ajusta bem aos dados. No entanto, esses pontos de corte podem ser enganosos. Por exemplo, um RMSEA abaixo de 0,05 é frequentemente considerado um bom ajuste, mas essa interpretação pode não ser válida para todos os tamanhos de amostra e complexidades de modelo. Estudos demonstraram que esses índices são sensíveis a parâmetros de incômodo e condições subjacentes dos dados, como o tamanho da amostra e a complexidade do modelo. Isso significa que um modelo pode ser erroneamente considerado adequado ou inadequado com base nesses pontos de corte fixos.
Além disso, a maioria dos modelos de CFA assume uma estrutura de clusters independentes, onde cada indicador mede apenas um fator latente e não possui cargas cruzadas substanciais em um segundo fator. Essa suposição pode ser irrealista e levar a um ajuste inadequado do modelo. A revisão de estudos publicada na “Psychological Assessment” entre 2015 e 2020 revelou que muitos modelos de CFA não se ajustam bem aos dados, especialmente quando essa suposição de clusters independentes é imposta.
Para superar essas limitações, métodos mais modernos foram desenvolvidos. Um exemplo é a abordagem de Pontos de Corte Dinâmicos de McNeish e Wolf (2021), que gera pontos de corte específicos para o modelo e as características dos dados em questão. Essa abordagem utiliza simulações para criar distribuições empíricas de índices de ajuste, permitindo uma avaliação mais precisa do ajuste do modelo. Outro método é o ezCutoffs, que também utiliza simulações para derivar pontos de corte, mas se concentra na distribuição dos índices de ajuste de modelos corretamente especificados.
Esses métodos modernos oferecem uma solução mais robusta para a avaliação do ajuste do modelo, levando em consideração as características específicas dos dados e do modelo. No entanto, é importante que os pesquisadores relatem todos os resultados necessários para uma reavaliação do ajuste do modelo, incluindo as matrizes de carga completas e os índices de ajuste. A falta de transparência na apresentação dos resultados pode dificultar a interpretação e a reanálise dos modelos de CFA.
Em conclusão, a utilização de pontos de corte fixos para índices de ajuste em modelos de CFA apresenta várias limitações e pode levar a interpretações errôneas do ajuste do modelo. Métodos mais modernos, como os Pontos de Corte Dinâmicos e o ezCutoffs, oferecem uma avaliação mais precisa e robusta, adaptada às características específicas dos dados e do modelo. É essencial que os pesquisadores adotem essas abordagens e relatem de forma transparente todos os resultados necessários para uma avaliação completa do ajuste do modelo. Ao fazer isso, podemos melhorar a precisão e a validade dos modelos de medição em pesquisa psicológica, promovendo um avanço mais sólido e confiável no campo.
Goretzko D, Siemund K, Sterner P. Evaluating Model Fit of Measurement Models in Confirmatory Factor Analysis. Educ Psychol Meas. 2024 Feb;84(1):123-144. doi: 10.1177/00131644231163813. Epub 2023 Apr 2. PMID: 38250508; PMCID: PMC10795573.
