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A construção e adaptação de questionários constitui um processo metodológico rigoroso que envolve definição conceptual clara, desenvolvimento sistemático de itens e avaliação robusta das propriedades psicométricas do instrumento. A qualidade das conclusões em investigação científica depende diretamente da validade e fiabilidade das medidas utilizadas.
No presente artigo apresentamos algumas noções mais gerais de todo este processo, que depois iremos explicar de modo mais detalhado em diversos outros artigos.
O processo inicia-se com a definição teórica do construto com base na literatura científica. A operacionalização implica traduzir conceitos abstratos em indicadores observáveis. Segundo DeVellis (2016), a clareza conceptual é condição essencial para garantir validade de construto.
A criação inicial de itens deve basear-se em revisão de literatura, entrevistas exploratórias ou adaptação de escalas previamente validadas. Hinkin (1998) recomenda a criação de um conjunto alargado de itens iniciais, seguido de avaliação e eliminação progressiva.
A validade de conteúdo avalia a representatividade dos itens face ao construto. Este processo envolve juízes especialistas e pode recorrer ao cálculo do Content Validity Index (CVI). Num artigo mais especifico será explicado de forma concreta este conceito.
A aplicação piloto permite avaliar clareza semântica, tempo de resposta e consistência preliminar. Esta fase contribui para o refinamento final do instrumento. Uma explicação mais detalhada será dada num artigo mais especifico.
Esta fase implica a obtenção e/ou validação de uma estrutura fatorial. Realiza-se geralmente através de dois processos estatiticos que são a análise fatorial exploratória (AFE) e análise fatorial confirmatória (AFC), e também pela análise da validade convergente e divergente. É importante realçar que a utilização de AFE e depois AFC é mais comum em procecessos de construção e adaptação de questionários, sendo a AFC isolada mais comum quando se pretende apenas validar determinada estrutura fatorial já anteriormente validada e definida.
Este processo, assim como as análises mais especificas que o definem também serão alvo de artigos explicativos mais especificos
A AFE permite identificar a estrutura latente dos dados. Recomenda-se verificar a adequação da amostra através do índice KMO (≥ 0,60) e do teste de esfericidade de Bartlett (p < 0,05). Segundo Worthington e Whittaker (2006) e Hair et al. (2019), cargas fatoriais ≥ 0,40 são geralmente consideradas aceitáveis.
A AFC testa empiricamente o modelo de medida previamente definido. Hair et al. (2019) e Kline (2016) sugerem avaliar índices de ajustamento como CFI, TLI, RMSEA e SRMR. Existem intervalores de valores que diferem de acordo com diferentes autores, que passaremos a discutir num artigo mais específico.
A validade convergente pode ser avaliada pela Average Variance Extracted (AVE ). A validade discriminante pode ser examinada pelo critério de Fornell-Larcker ou pelo rácio HTMT. Para este caso também existem valores de referência que passamos a explicar num artigo mais especifico.
A consistência interna é tradicionalmente avaliada através do alfa de Cronbach. Nunnally e Bernstein (1994) sugerem valores ≥ 0,70 como os mais adequados. Porém também valores iguais ou superiores a 0.60, podem ser aceitáveis em investigação mais exploratória. Em contextos confirmatórios, recomenda-se também a fiabilidade composta (CR) e o coeficiente omega.
A adaptação de instrumentos para novos contextos culturais deve seguir procedimentos de tradução e retrotradução. Beaton et al. (2000) e a International Test Commission (2017) fornecem diretrizes metodológicas detalhadas para esse processo. Para além disso também é importante o recurso a validade de conteudo, realização de estudo piloto e também a analise da validade de construto e da fiabilidade.
O relato académico deve incluir descrição do construto, procedimentos de desenvolvimento, resultados das análises fatoriais, índices de ajustamento, medidas de fiabilidade e evidências de validade. O Publication Manual da APA (2020) recomenda transparência e apresentação completa dos resultados.
American Psychological Association. (2020). Publication manual of the American Psychological Association (7th ed.).
Beaton, D. E., et al. (2000). Guidelines for the process of cross-cultural adaptation of self-report measures. Spine, 25(24), 3186–3191.
DeVellis, R. F. (2016). Scale development: Theory and applications (4th ed.). Sage.
Hair, J. F., et al. (2019). Multivariate data analysis (8th ed.). Cengage.
Hinkin, T. R. (1998). A brief tutorial on the development of measures. Organizational Research Methods, 1(1), 104–121.
International Test Commission. (2017). The ITC guidelines for translating and adapting tests (2nd ed.).
Kline, R. B. (2016). Principles and practice of structural equation modeling (4th ed.). Guilford Press.
Nunnally, J. C., & Bernstein, I. H. (1994). Psychometric theory (3rd ed.). McGraw-Hill.
Worthington, R. L., & Whittaker, T. A. (2006). Scale development research. The Counseling Psychologist, 34(6), 806–838.