Contrôle en taille des colloïdes

O passo seguinte na validação da Escala de Suporte a Direitos de Minorias, foi a realização de uma análise factorial confirmatória (AFC).

A literatura sugere um número mínimo de 10 sujeitos por cada parâmetro a calcular, sendo 20 sujeitos apontado como bom (DiStefano e Hess, 2005). A nossa amostra de aproximadamente 500 sujeitos, mostra-se desta for- ma adequada ao objectivo.

O primeiro modelo testado foi o modelo com a totalidade dos itens (20) e três factores latentes (modelo I, ver quadro abaixo). Uma vez que a distribuição de algumas das nossas variáveis violam o pressuposto da normalidade (curtose acima de |2|) (DiStefano e Hess, 2005), testámos o mesmo modelo usando uma correcção para a não normalidade (modelo II) presente no programa EQS. Embora esta correcção tenha melhorado subs- tancialmente os índices, estes continuaram longe de um nível satisfatório. Efectivamente, após os bons resultados da análise factorial exploratória, foi com surpresa que encontrámos estes baixos índices. No entanto, no-

que alegadamente estaria na origem deste número e que é abundantemente citado (Nunally, 1978, cit in Lance et al., 2006), diz que o limite de reliability (não especificando nenhum método de cálculo em

particular, nomeadamente o de Cronbach) de .70, é modesto e adequado em áreas de investigação que

estejam a começar. Assim, e ainda de acordo com este trabalho seminal, o critério deve variar conso- ante a área de aplicação, propondo para a maioria da investigação “estabelecida” um critério de .80.

támos que as sugestões feitas pelo programa de AFC para melhorar os índices correlacionavam erros entre os itens que fazem a mesma pergun- ta para as duas minorias em estudo. Por exemplo, sugeria que o erro do item “os ciganos devem poder manter a sua língua” deveria ser correla- cionado com o do item “os imigrantes de Leste devem poder manter a sua língua”. Ora, o erro não é mais do que variância do item não explicada pelo factor, ou seja, variância que, embora seja comum a outro ou outros itens (pertencentes ao mesmo ou outro factor), não é comum a todos os outros itens do mesmo factor. Assim, o programa dava-nos a informação de que existe entre estes pares de itens uma variância comum (própria destes dois itens) não partilhada com os restantes itens do respectivo factor. A razão parece ser evidente, uma vez que o item é o mesmo, só mudando a minoria à qual se dirige a pergunta. Neste contexto, foi-nos sugerida88

a realização de pacotes (parcels)89 _{entre os pares de itens semelhantes.}

Realizámos, assim, 9 parcels, tantos quantos os itens “duplicados”. Este modelo (modelo III), que se apresenta na figura abaixo com os valores es- tandardizados, conta com onze indicadores – os 9 parcels e os dois itens relativos aos ciganos que não têm um equivalente para a minoria imigran- te – e obteve bons índices (cf. figura abaixo). Note-se que os valores dos

loadings entre os factores e os indicadores são, na generalidade, bastante

elevados, sendo o mais baixo de .626 (item cigasse)90, correspondendo a uma variância explicada de 39%, um valor satisfatório.

88. Agradecemos a Wim Beyers (da Universidade de Ghent, Bélgica) a sugestão preciosa e o apoio prestado.

89. A técnica de parceling consiste na junção de dois ou mais itens (por exemplo, através do cálculo da sua média) num único indicador (Little, Cunningham e Shahar, 2002).

90. Em bom rigor científico, esta afirmação terá de ser relativizada. Alguns autores defendem que as estimativas de parâmetros acima de .70 são consideradas satisfatórias, uma vez que significam que a percentagem de variância do item partilhada com o constructo latente é maior do que a variância- erro; outros consideram que se poderá utilizar como guia de leitura critérios sugeridos na literatura sobre análises factoriais exploratórias: loadings de .70 são considerados excelentes, .63 muito bons, .55 bons, .45 medíocres, e .32 pobres (DiStefano e Hess, 2005).

Figura 7 – Análise factorial confirmatória da Escala de Suporte a Direitos das Minorias (modelo III)

No entanto, não é ainda consensual entre os especialistas, em que cir- cunstâncias se deve usar a técnica de parcelling, uma vez que esta aumenta (artificialmente?) as qualidades psicométricas dos modelos a testar (Little, Cunningham e Shahar, 2002). Assim, quisemo-nos certificar que os bons índices obtidos não se deviam apenas ao uso desta técnica, tendo (também) por isso testado mais dois modelos (sem parcels): um modelo da escala composta apenas pelos itens relativos aos ciganos (mo- delo IV) e outro com os itens relativos aos imigrantes (modelo V). A ser verdade o argumento de que a escala com os 20 itens (sem parcels) não apresentou bons índices, devido ao facto de ter itens repetidos, então será previsível que, separando os itens dos ciganos dos itens dos imigrantes, os resultados de ambas as escalas sejam bons. Por outro lado, desta forma validamos também a escala separadamente para cada minoria cultural, permitindo-nos efectuar um cálculo de um indicador para cada um dos três factores diferenciado por minorias. Em baixo apresenta-se o quadro comparativo dos cinco modelos testados91_.

91. Seguimos aqui as recomendações de DiStefano e Hesse (2005), apresentando índices de diferen- tes “famílias” em vez de múltiplos índices da mesma família. Tal como para os índices a apresentar, também não existe (ainda) consenso na literatura sobre os valores de corte para todos os índices. Por exemplo, a estatística Chi-quadrado é, segundo a investigação citada, uma das mais populares entre os investigadores. Não obstante, vários autores (e.g., Lance, Butts e Michels, 2006; Schermelleh-En- gel, Moosbrugger e Müller, 2003) lembram o quão esta depende do número de sujeitos da amostra, sendo difícil conseguir a não significância quando se tem uma amostra grande, como é o nosso caso. Assim, alguns autores têm sugerido que, quando a razão entre o Chi-quadrado e os graus de liberdade é inferior a 2, o ajustamento é bom; quando é inferior a 3, o ajustamento é aceitável (Schermelleh-

Quadro 5 – Índices de ajustamento dos vários modelos testados da Escala de Suporte a Direitos das Minorias (análises factoriais confirmatórias)

Como podemos observar pelos índices de ajustamento do modelo (fit

indexes), consideramos a prova empírica mais evidente para validar um

modelo de análise factorial confirmatória (DiStefano e Hess, 2005), os três últimos modelos apresentam soluções satisfatórias.

Engel, Moosbrugger e Müller, 2003). Relativamente ao Comparative Fit Índex (CFI), alguma literatura tem avançado .90 como “valor de corte” enquanto outros referem .95 (acima dos quais o ajustamento é considerado aceitável) (Lance, Butts e Michels, 2006; Schermelleh-Engel, Moosbrugger e Müller, 2003). Os valores do Standardized Root Mean Square Residual (SRMR) são considerados aceitáveis abai- xo de .08 (Hu e Bentler, 1999). Quanto ao Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA), os valores são considerados bons abaixo de .05 e aceitáveis abaixo de .08 (Hu e Bentler, 1999). Adicionalmente, o intervalo de confiança do RMSEA permite avaliar o seu nível de precisão (Schermelleh-Engel, Mo- osbrugger e Müller, 2003).