Os Vídeos do Bruno são os MELHORES. Excelente professor, aprendo muito e tem me ajudado bastante no meu projeto. Mas essa Rinite dele MATA... Me dá falta de ar ver os vídeos. Fora isso, conteúdo maravilhoso.
Olá Bruno, muito obrigado pela exposição. Uma sugestão, para que os itens sejam importados do SPSS definidos como escalares (scale) basta fazer esta definição no SPSS previamente. Por lá é muito mais rápido. Em seguida, você importa para o JASP e o programa já reconhece esta alteração.
Excelente aula, Bruno! Muito obrigado por compartilhar seu conhecimento. Aplicando o Método de Estimação Robust DWLS, obtive índices extremamente satisfatórios, o que não aconteceu para outros métodos. Porém, como comentado no vídeo, esse método de estimação é destinado a dados categóricos e ordinais. Para minha pesquisa, ao investigar as competências em Ciência de Dados, utilizei uma escala de 10 pontos, com uma casa decimal, por meio de slider, que seguia a seguinte classificação: 0 a 2 - Consciente >2 a 4 - Novato(a) >4 a 6 - Intermediário(a) >6 a 8 - Avançado(a) >8 a 10 - Especialista Minha pergunta: posso manter o DWLS como estimador? Caso contrário, eu poderia "discretizar" as respostas para valores 1, 2, 3, 4 e 5 referentes à classificação acima? Mais uma vez, muito obrigado! Abraço.
Bruno, mais uma vez, parabéns pela aula e o trabalho!!! Será que pode confirmar se a teoria de personalidade BIG FIVE MODEL é um modelo multifatorial correlacionado de segunda ordem? Tem algum vídeo específico sobre a psicometria do BIG FIVE?
Muito bom Bruno! Bem mais fácil que o R! Percebi que os índices de ajuste no Jasp fica melhores do que no R. Em contrapartida, as cargas fatoriais ficam menores para o mesmo banco de dados. Isso é normal acontecer?
#MEAJUDA bruno. Seus videos tem sido muito uteis. Estou para finalizar um artigo e queria mais embasamento para discussão e tomada de decisão quanto aos resultados. Estou adaptando ao Brasil um instrumento complexo de avaliação de T. de personalidade. O principal dele é avaliar os cinco domínios. Mas também tem duas subescalas, uma ao nível das facetas e outra ao nível da nuance. Então são 121 itens que formam 5 domínios. Cada domínio é difividido em facetas, e as facetas em nuances. A CFA deu boa ao nível dos domínios. No entanto, ao nível das facetas das (20) tiveram 5 com indices ruins, especialmente o RMSEA variando de 0,11 a 0,17, e uma especifica com RMSEA de 0,43. Esta ultima possui 4 itens apenas, sendo duas nuances com dois itens cada, nela o CFI deu 0,95 e TLI 0,85. Todos os itens tem covariancias residuais com EPC acima de 0,49... fazendo a maior delas (0,88) - dois itens que formam uma nuance "isolamento social" (item 1 sou solitário; 2 - sou mais solitário que outras pessoas), o RMSEA vai para 0,000 e o TLI e CFI vai para 1,0. Fazendo correlação convergente com outros instrumentos, esta faceta com problema no RMSEA deu um r = 0,62 com o domínio distanciamento do para o PID5, e r = -56 com o domínio extroversão do BFI Eu entendi sua explicação no vídeo, VOCÊ TERIA ALGUM TEXTO PARA INDICAR para eu utilizar na discussão sobre correlaçã de residuos? e claro, posso fazer isso que eu fiz? Para a defesa que tá proximo, acho que talvez não modifique o que já escrevi, por tá encima, mas para o artigo quero melhorar a discussão No mesmo assunto, mas outra questão parecida é outra faceta maior (com dez itens e 4 nuances), que deu RMSEA 0,17,. Para reduzir para 0,09, tive que fazer duas correlações de erros (itens mesma nuance) e excluir um item de uma nuance de 3 itens. Ainda assim, a faceta apresenta outras covariancias residuais. P.S.: Só uma dica para futuros videos como esse. se possível usa banco de dados não tão bons como esse, pq facilita entendermos quando também tivermos problemas, e não acontecer o esperado... acho que talvez ajude para nós mortais.
Parabéns, Bruno, excelente video-aula. Estou fazendo um estudo entre culturas. Onde posso encontrar a aula de como proceder a análise fatorial confirmatória multigrupos?
Olá, Francisco. Recomendo você fazer parte da Psicometria Online Academy, temos aulas específicas sobre AFCMG e suporte para dúvidas maiores que devem surgir no meio do caminho. Dá uma olhada aqui: www.psicometriaonline.com.br/academy E não sei se você conhece, tenho um artigo sobre o tema também: www.scielo.br/j/pusf/a/8cvmNWqFB6XqWDV9ZGJzsLF/
Parabéns Bruno pela aula. Uma dúvida, se um dos valores de p da relação entre um fator para um dos itens do instrumento desse fator não for significativo e os índices de ajuste estiverem em valores aceitáveis, seria interessante retirar esse item? Abraços
Infelizmente o JASP só faz SEM com código. Apesar de ser simples, nesse caso, vale mais a pena aprender a fazer no Lavaan mesmo, pois você teria mais flexibilidade.
Descobri seu canal recentemente, Bruno, e tenho aprendido demais. Eu gostaria de saber de no JASP eu consigo fazer uma moderação com variáveis latentes. Tenhos tentado utilizando o AMOS, mas tem sido difícil entender algumas coisas, principalmente pra passar as interações para um gráfico.
Oi, Yves. Infelizmente o JASP não permite fazer moderação, apenas Mediação, e mesmo assim, com os escores já computados. Nesse caso, seria mais interessante usar o macro PROCESS, por todas as suas funcionalidades. O AMOS permite fazer moderação, sim, mas com várias limitações. Eu sugiro que você vislumbre a possibilidade de trabalhar com o MPlus ou R (se você gostar e tiver facilidade com programação). O MPLUS é muito poderoso e tem uma página (www.offbeat.group.shef.ac.uk/FIO/mplusmedmod.htm) que te traz dezenas de modelos de mediação e moderação. Um abraço e obrigado por acompanhar!
Boa noite. Estou iniciando um projeto, no qual o questionário já possui uma análise fatorial exploratória com dados de uma amostra de outro país. Eu pretendo aplicar o questionário em uma amostra, desta vez do Brasil e estou pensando em realizar análise confirmatória, seria válido? ou o ideal é refazer a exploratória já que o instrumento só foi utilizado uma vez e foi neste estudo base.
Ola, Maria VItoria. Veja esse vídeo. Foi feito para responder essa questão: ru-vid.com/video/%D0%B2%D0%B8%D0%B4%D0%B5%D0%BE-_a-1WALAWAc.htmlsi=ZVewAM7wd-z3c52X
