Este relatório objetiva apresentar as análises introdutória do instrumento “Escala de percepção social do uso de drogas'', que está em fase de desenvolvimento pelo Centro de Referência em Pesquisa, Intervenção e Avaliação em Álcool e Outras Drogas (http://www.ufjf.br/crepeia/).
O instrumento está sendo validado para população de educadores. O objetivo da pesquisa é oferecer uma medida confiável para avaliação da percepção social de educadores de um curso à distância oferecido pela Secretaria Nacional de Políticas sobre Drogas para aproximadamente 10.000 educadores dos estados de Minas Gerais e Rio de Janeiro.
Durante todo o processo de desenvolvimento, foram utilizadas ferramentas de código-aberto, para facilitar o re-uso das técnicas e procedimentos desenvolvidos. Todo conteúdo do instrumento e de suas etapas estará disponível para o público no repositório (http://github.com/crepeia/ead-senad). Atualmente, o projeto está hospedado no repositório (http://github.com/henriquepgomide/ead-senad).
Neste relatório são apresentadas, análises da escala com base em uma amostra de 141 educadores-tutores do curso. As análises foram conduzidas através da linguagem de programação R usando os pacotes car e psych.
O banco de dados da pesquisa, pode ser obtido no seguinte endereço: (https://github.com/henriquepgomide/ead-senad/blob/master/percepcaosocial_df.csv).
Os resultados são apresentados por tópicos: caracterização da amostra, avaliação descritiva da escala e análise fatorial exploratória.
library(car) # Function Recode
library(psych) # Function Describe
##
## Attaching package: 'psych'
##
## The following object is masked from 'package:car':
##
## logit
socialPer <- read.csv("percepcaosocial_df.csv")
## Summing scales to remove NA's
socialPer$scaleSum <- rowSums(socialPer[, 24:64])
## Subset completed observations and consented participation
socialPer <- subset(socialPer, subset = socialPer$termo == "Sim" & socialPer$estado ==
"Finalizadas" & !is.na(socialPer$scaleSum))
questions <- read.csv("percepcaosocial_questions.csv", col.names = "Itens",
header = FALSE)
print(questions[1:42, 1], type = "html", justify = "left")
## [1] Usuários de drogas não têm força de vontade.
## [2] Usuários de drogas têm menor destaque na sociedade.
## [3] Usuários de drogas não podem ocupar cargos que exigem maior responsabilidade.
## [4] O uso de drogas representa uma fraqueza de caráter.
## [5] Usuários de drogas não se preocupam com si mesmos.
## [6] Usuários de drogas são pessoas moralmente fracas.
## [7] Usuários de drogas são pessoas sem determinação.
## [8] Usuários de drogas não querem parar de usá-las.
## [9] Usuários de drogas raramente prejudicam alguém a não ser a si próprios.
## [10] Usuários de drogas têm menor escolaridade do que a maioria das outras pessoas.
## [11] A maioria dos usuários de drogas está desempregada.
## [12] O tratamento raramente ajuda o usuário de drogas.
## [13] Não se deve ter grandes expectativas na relação com os usuários de drogas.
## [14] Quem abusa de drogas pode aprender a diminuir o uso, tendo-o sob controle novamente.
## [15] Usuários de drogas podem ser ajudados antes de chegarem ao “fundo do poço”.
## [16] As principais causas do uso de drogas é a falta de disciplina e autocontrole.
## [17] A melhor forma de controlar os usuários de drogas é mantê-los isolados.
## [18] Existem características que diferenciam os usuários de drogas das pessoas normais.
## [19] Uma pessoa deve ser hospitalizada assim que apresentar sinais de uso de drogas.
## [20] Usuários de drogas precisam do mesmo tipo de controle e disciplina que as crianças .
## [21] A dependência de drogas é uma doença .
## [22] Os usuários de drogas são pessoas indesejáveis na sociedade.
## [23] A sociedade não deveria se preocupar em proteger-se dos usuários de drogas.
## [24] Qualquer pessoa pode se tornar um usuário de drogas.
## [25] Os usuários de drogas são responsáveis pelos problemas associados ao uso de drogas.
## [26] Os usuários de drogas devem ser isolados da sociedade.
## [27] Uma pessoa seria ingênua em se casar com alguém que tenha sido usuário de drogas, mesmo que estivesse recuperado.
## [28] As pessoas não gostariam de morar próximo a alguém que tenha sido usuário de drogas.
## [29] Alguém que tenha um histórico de uso de drogas deve ser impedido de assumir qualquer cargo público.
## [30] Os usuários de drogas devem ser privados de seus direitos individuais.
## [31] Usuários de drogas devem ser encorajados a assumir sua responsabilidade por suas atividades diárias.
## [32] Ninguém tem o direito de excluir os usuários de drogas de sua vizinhança.
## [33] Os usuários de drogas oferecem mais perigo do que as pessoas imaginam.
## [34] Os usuários de drogas ainda são ridicularizados.
## [35] Devem ser gastos mais recursos públicos financeiros no tratamento dos usuários de drogas.
## [36] A sociedade precisa ser mais tolerante com os usuários de drogas.
## [37] A sociedade tem a responsabilidade de fornecer o melhor tratamento possível aos usuários de drogas.
## [38] Os usuários de drogas merecem nossa simpatia.
## [39] Os usuários de drogas são um peso para a sociedade.
## [40] Aumentar o investimento nas políticas de drogas é um desperdício de dinheiro público.
## [41] O numero de serviços de tratamento é suficiente para o número de usuários de drogas .
## [42] É melhor evitar alguém que tenha problemas com drogas.
## 42 Levels: A dependência de drogas é uma doença . ...
describe(socialPer[, 24:65], skew = FALSE)
## vars n mean sd median trimmed mad min max range se
## ps001 1 141 2.21 0.90 2 2.15 1.48 1 5 4 0.08
## ps002 2 141 2.92 1.16 3 2.96 1.48 1 5 4 0.10
## ps003 3 141 3.06 1.15 3 3.06 1.48 1 5 4 0.10
## ps004 4 141 2.05 0.95 2 1.95 1.48 1 5 4 0.08
## ps005 5 141 2.59 1.10 2 2.54 1.48 1 5 4 0.09
## ps006 6 141 2.24 1.05 2 2.13 1.48 1 5 4 0.09
## ps007 7 141 2.47 1.05 2 2.37 0.00 1 5 4 0.09
## ps008 8 141 2.18 0.87 2 2.12 0.00 1 5 4 0.07
## ps009 9 141 1.80 0.82 2 1.67 1.48 1 5 4 0.07
## ps010 10 141 1.95 0.90 2 1.83 1.48 1 5 4 0.08
## ps011 11 141 2.42 0.95 2 2.37 0.00 1 5 4 0.08
## ps012 12 141 1.94 0.76 2 1.87 0.00 1 4 3 0.06
## ps013 13 141 2.04 0.75 2 2.01 0.00 1 4 3 0.06
## ps014 14 141 2.74 1.16 3 2.76 1.48 1 5 4 0.10
## ps015 15 141 4.36 0.70 4 4.44 1.48 1 5 4 0.06
## ps016 16 141 2.56 1.02 2 2.52 1.48 1 5 4 0.09
## ps017 17 141 1.72 0.79 2 1.60 1.48 1 5 4 0.07
## ps018 18 141 2.94 1.16 3 2.98 1.48 1 5 4 0.10
## ps019 19 141 2.18 0.84 2 2.13 1.48 1 4 3 0.07
## ps020 20 141 2.37 1.00 2 2.32 1.48 1 5 4 0.08
## ps021 21 141 4.09 0.79 4 4.17 0.00 1 5 4 0.07
## ps022 22 141 2.84 1.19 3 2.81 1.48 1 5 4 0.10
## ps023 23 141 2.10 0.99 2 1.99 1.48 1 5 4 0.08
## ps024 24 141 3.82 1.02 4 3.95 0.00 1 5 4 0.09
## ps025 25 141 3.19 1.02 3 3.24 1.48 1 5 4 0.09
## ps026 26 141 1.74 0.74 2 1.65 0.00 1 5 4 0.06
## ps027 27 141 1.87 0.75 2 1.79 0.00 1 5 4 0.06
## ps028 28 141 2.56 1.10 2 2.52 1.48 1 5 4 0.09
## ps029 29 141 1.82 0.75 2 1.73 1.48 1 4 3 0.06
## ps030 30 141 1.66 0.67 2 1.58 1.48 1 4 3 0.06
## ps031 31 141 4.30 0.59 4 4.32 0.00 2 5 3 0.05
## ps032 32 141 4.13 0.80 4 4.22 1.48 2 5 3 0.07
## ps033 33 141 2.52 0.88 3 2.50 1.48 1 5 4 0.07
## ps034 34 141 3.60 0.87 4 3.63 0.00 1 5 4 0.07
## ps035 35 141 4.04 0.88 4 4.14 1.48 1 5 4 0.07
## ps036 36 141 3.35 1.00 3 3.36 1.48 1 5 4 0.08
## ps037 37 141 3.74 0.98 4 3.81 1.48 1 5 4 0.08
## ps038 38 141 3.45 0.91 3 3.48 1.48 1 5 4 0.08
## ps039 39 141 2.67 1.00 3 2.67 1.48 1 5 4 0.08
## ps040 40 141 1.59 0.66 2 1.51 1.48 1 4 3 0.06
## ps041 41 141 1.69 0.85 2 1.52 1.48 1 5 4 0.07
## ps042 42 141 2.35 1.02 2 2.24 0.00 1 5 4 0.09
cor.plot(cor(socialPer[, 24:65], method = "kendal", use = "complete.obs"), numbers = TRUE)
alpha(socialPer[, 24:65])
## Warning: Some items were negatively correlated with total scale and were
## automatically reversed.
##
## Reliability analysis
## Call: alpha(x = socialPer[, 24:65])
##
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N ase mean sd
## 0.91 0.91 0.95 0.2 10 0.014 2.3 0.43
##
## lower alpha upper 95% confidence boundaries
## 0.88 0.91 0.94
##
## Reliability if an item is dropped:
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N alpha se
## ps001 0.91 0.91 0.94 0.20 10.0 0.014
## ps002 0.91 0.91 0.95 0.20 10.3 0.014
## ps003 0.91 0.91 0.95 0.20 10.2 0.014
## ps004 0.91 0.91 0.94 0.19 9.9 0.014
## ps005 0.91 0.91 0.95 0.20 10.0 0.014
## ps006 0.91 0.91 0.94 0.20 10.0 0.014
## ps007 0.91 0.91 0.94 0.20 10.0 0.014
## ps008 0.91 0.91 0.95 0.20 10.2 0.014
## ps009- 0.91 0.91 0.95 0.21 10.7 0.014
## ps010 0.91 0.91 0.95 0.20 10.3 0.014
## ps011 0.91 0.91 0.95 0.20 10.4 0.014
## ps012 0.91 0.91 0.95 0.20 10.3 0.014
## ps013 0.91 0.91 0.95 0.20 10.1 0.014
## ps014- 0.91 0.91 0.95 0.20 10.6 0.014
## ps015- 0.91 0.91 0.95 0.20 10.5 0.014
## ps016 0.91 0.91 0.95 0.20 10.1 0.014
## ps017 0.91 0.91 0.95 0.20 10.1 0.014
## ps018 0.91 0.91 0.95 0.20 10.2 0.014
## ps019 0.91 0.91 0.95 0.20 10.2 0.014
## ps020 0.91 0.91 0.95 0.20 10.3 0.014
## ps021- 0.91 0.91 0.95 0.21 10.7 0.014
## ps022 0.91 0.91 0.95 0.20 10.2 0.014
## ps023 0.91 0.91 0.95 0.21 10.7 0.013
## ps024- 0.91 0.91 0.95 0.20 10.5 0.014
## ps025 0.91 0.91 0.95 0.20 10.2 0.014
## ps026 0.91 0.91 0.94 0.20 10.0 0.014
## ps027 0.91 0.91 0.94 0.20 10.0 0.014
## ps028 0.91 0.91 0.95 0.20 10.2 0.014
## ps029 0.91 0.91 0.95 0.20 10.0 0.014
## ps030 0.91 0.91 0.94 0.20 9.9 0.014
## ps031- 0.91 0.91 0.95 0.20 10.5 0.014
## ps032- 0.91 0.91 0.94 0.20 10.0 0.014
## ps033 0.91 0.91 0.94 0.19 9.9 0.014
## ps034- 0.91 0.91 0.95 0.20 10.3 0.014
## ps035- 0.91 0.91 0.95 0.20 10.2 0.014
## ps036- 0.91 0.91 0.95 0.20 10.1 0.014
## ps037- 0.91 0.91 0.95 0.20 10.2 0.014
## ps038- 0.91 0.91 0.95 0.20 10.1 0.014
## ps039 0.91 0.91 0.95 0.20 10.1 0.014
## ps040 0.91 0.91 0.95 0.20 10.2 0.014
## ps041 0.91 0.91 0.95 0.20 10.4 0.014
## ps042 0.91 0.91 0.95 0.20 10.2 0.014
##
## Item statistics
## n r r.cor r.drop mean sd
## ps001 141 0.63 0.63 0.609 2.2 0.90
## ps002 141 0.41 0.39 0.386 2.9 1.16
## ps003 141 0.50 0.49 0.477 3.1 1.15
## ps004 141 0.66 0.66 0.632 2.0 0.95
## ps005 141 0.58 0.58 0.567 2.6 1.10
## ps006 141 0.62 0.63 0.607 2.2 1.05
## ps007 141 0.61 0.62 0.603 2.5 1.05
## ps008 141 0.50 0.50 0.472 2.2 0.87
## ps009- 141 0.15 0.12 0.121 4.2 0.82
## ps010 141 0.41 0.40 0.374 2.0 0.90
## ps011 141 0.37 0.35 0.337 2.4 0.95
## ps012 141 0.44 0.42 0.379 1.9 0.76
## ps013 141 0.56 0.56 0.520 2.0 0.75
## ps014- 141 0.23 0.20 0.198 3.3 1.16
## ps015- 141 0.30 0.28 0.224 1.6 0.70
## ps016 141 0.54 0.53 0.506 2.6 1.02
## ps017 141 0.52 0.51 0.458 1.7 0.79
## ps018 141 0.45 0.44 0.425 2.9 1.16
## ps019 141 0.46 0.45 0.420 2.2 0.84
## ps020 141 0.43 0.42 0.381 2.4 1.00
## ps021- 141 0.14 0.11 0.077 1.9 0.79
## ps022 141 0.44 0.42 0.410 2.8 1.19
## ps023 141 0.13 0.10 0.061 2.1 0.99
## ps024- 141 0.29 0.27 0.242 2.2 1.02
## ps025 141 0.46 0.44 0.433 3.2 1.02
## ps026 141 0.63 0.63 0.570 1.7 0.74
## ps027 141 0.62 0.61 0.568 1.9 0.75
## ps028 141 0.47 0.46 0.429 2.6 1.10
## ps029 141 0.62 0.62 0.578 1.8 0.75
## ps030 141 0.64 0.64 0.591 1.7 0.67
## ps031- 141 0.30 0.27 0.232 1.7 0.59
## ps032- 141 0.63 0.63 0.573 1.9 0.80
## ps033 141 0.66 0.65 0.628 2.5 0.88
## ps034- 141 0.38 0.36 0.333 2.4 0.87
## ps035- 141 0.44 0.43 0.383 2.0 0.88
## ps036- 141 0.53 0.51 0.488 2.6 1.00
## ps037- 141 0.48 0.47 0.432 2.3 0.98
## ps038- 141 0.57 0.56 0.529 2.5 0.91
## ps039 141 0.53 0.52 0.498 2.7 1.00
## ps040 141 0.50 0.49 0.440 1.6 0.66
## ps041 141 0.31 0.29 0.250 1.7 0.85
## ps042 141 0.49 0.47 0.443 2.4 1.02
##
## Non missing response frequency for each item
## 1 2 3 4 5 miss
## ps001 0.20 0.48 0.26 0.04 0.03 0
## ps002 0.11 0.33 0.15 0.35 0.06 0
## ps003 0.09 0.27 0.24 0.30 0.10 0
## ps004 0.33 0.39 0.20 0.08 0.01 0
## ps005 0.13 0.45 0.18 0.18 0.06 0
## ps006 0.25 0.43 0.18 0.10 0.04 0
## ps007 0.12 0.52 0.19 0.09 0.07 0
## ps008 0.20 0.50 0.23 0.06 0.01 0
## ps009 0.38 0.50 0.06 0.05 0.01 0
## ps010 0.34 0.45 0.13 0.07 0.01 0
## ps011 0.13 0.50 0.21 0.13 0.02 0
## ps012 0.28 0.55 0.13 0.04 0.00 0
## ps013 0.22 0.55 0.19 0.04 0.00 0
## ps014 0.16 0.30 0.21 0.30 0.04 0
## ps015 0.01 0.01 0.04 0.48 0.45 0
## ps016 0.11 0.47 0.23 0.16 0.04 0
## ps017 0.43 0.45 0.09 0.01 0.01 0
## ps018 0.11 0.30 0.16 0.36 0.06 0
## ps019 0.20 0.50 0.23 0.08 0.00 0
## ps020 0.21 0.38 0.26 0.13 0.01 0
## ps021 0.01 0.03 0.14 0.51 0.31 0
## ps022 0.12 0.35 0.18 0.26 0.09 0
## ps023 0.31 0.38 0.22 0.06 0.02 0
## ps024 0.04 0.10 0.11 0.51 0.24 0
## ps025 0.06 0.21 0.27 0.40 0.06 0
## ps026 0.38 0.53 0.05 0.03 0.01 0
## ps027 0.31 0.55 0.11 0.02 0.01 0
## ps028 0.16 0.38 0.23 0.18 0.04 0
## ps029 0.36 0.49 0.12 0.03 0.00 0
## ps030 0.43 0.50 0.05 0.02 0.00 0
## ps031 0.00 0.01 0.03 0.60 0.35 0
## ps032 0.00 0.05 0.11 0.50 0.34 0
## ps033 0.11 0.38 0.39 0.10 0.01 0
## ps034 0.01 0.12 0.26 0.50 0.11 0
## ps035 0.01 0.06 0.15 0.46 0.33 0
## ps036 0.04 0.17 0.30 0.38 0.11 0
## ps037 0.01 0.13 0.22 0.41 0.23 0
## ps038 0.03 0.07 0.45 0.31 0.13 0
## ps039 0.10 0.38 0.30 0.18 0.04 0
## ps040 0.49 0.45 0.05 0.01 0.00 0
## ps041 0.48 0.42 0.04 0.04 0.01 0
## ps042 0.15 0.54 0.18 0.06 0.06 0
KMO(socialPer[, 24:65])
## Kaiser-Meyer-Olkin factor adequacy
## Call: KMO(r = socialPer[, 24:65])
## Overall MSA = 0.82
## MSA for each item =
## ps001 ps002 ps003 ps004 ps005 ps006 ps007 ps008 ps009 ps010 ps011 ps012
## 0.85 0.85 0.88 0.91 0.88 0.85 0.85 0.80 0.61 0.78 0.73 0.81
## ps013 ps014 ps015 ps016 ps017 ps018 ps019 ps020 ps021 ps022 ps023 ps024
## 0.81 0.63 0.59 0.88 0.84 0.78 0.83 0.74 0.57 0.79 0.35 0.69
## ps025 ps026 ps027 ps028 ps029 ps030 ps031 ps032 ps033 ps034 ps035 ps036
## 0.85 0.81 0.87 0.81 0.90 0.84 0.74 0.82 0.91 0.68 0.72 0.87
## ps037 ps038 ps039 ps040 ps041 ps042
## 0.86 0.88 0.87 0.84 0.69 0.83
bartlett.test(socialPer[, 24:65])
##
## Bartlett test of homogeneity of variances
##
## data: socialPer[, 24:65]
## Bartlett's K-squared = 327.7, df = 41, p-value < 2.2e-16
fa.parallel(socialPer[, 24:65], fm = "pa", fa = "pc", ylabel = "Eigenvalues",
show.legend = FALSE) # yields 4 components
## Loading required package: parallel
## Loading required package: MASS
## Parallel analysis suggests that the number of factors = NA and the number of components = 4
pca <- fa.poly(socialPer[, 24:65], nfactors = 4, rotate = "oblimin")
## Loading required package: mvtnorm
## The items do not have an equal number of response alternatives, global set to FALSE
## Warning: Matrix was not positive definite, smoothing was done
## Loading required package: GPArotation
print.psych(pca, cut = 0.4, sort = FALSE)
## Factor Analysis using method = minres
## Call: fa.poly(x = socialPer[, 24:65], nfactors = 4, rotate = "oblimin")
## Standardized loadings (pattern matrix) based upon correlation matrix
## MR1 MR2 MR4 MR3 h2 u2 com
## ps001 0.70 0.59 0.41 1.1
## ps002 0.54 0.37 0.63 1.5
## ps003 0.49 0.41 0.59 1.7
## ps004 0.68 0.65 0.35 1.3
## ps005 0.87 0.70 0.30 1.1
## ps006 0.79 0.70 0.30 1.1
## ps007 0.81 0.71 0.29 1.0
## ps008 0.58 0.45 0.55 1.5
## ps009 0.67 0.51 0.49 1.5
## ps010 0.45 0.29 0.71 1.8
## ps011 0.59 0.40 0.60 1.6
## ps012 0.55 0.35 0.65 1.1
## ps013 0.50 0.43 0.57 1.4
## ps014 0.50 0.33 0.67 1.8
## ps015 -0.64 0.45 0.55 1.8
## ps016 0.41 0.40 0.60 2.0
## ps017 0.86 0.75 0.25 1.2
## ps018 0.54 0.40 0.60 1.6
## ps019 0.45 0.42 0.58 2.4
## ps020 0.57 0.46 0.54 2.0
## ps021 0.18 0.82 1.8
## ps022 0.41 0.29 0.71 1.8
## ps023 -0.55 0.34 0.66 1.4
## ps024 0.40 0.31 0.69 2.1
## ps025 0.48 0.34 0.66 1.7
## ps026 0.73 0.67 0.33 1.1
## ps027 0.65 0.62 0.38 1.5
## ps028 0.47 -0.45 0.49 0.51 2.6
## ps029 0.59 0.58 0.42 1.4
## ps030 0.72 0.64 0.36 1.1
## ps031 -0.40 0.31 0.69 2.0
## ps032 -0.67 0.62 0.38 1.3
## ps033 -0.45 0.59 0.41 2.6
## ps034 0.64 0.53 0.47 1.6
## ps035 0.47 0.41 0.59 1.8
## ps036 0.41 0.47 0.53 2.6
## ps037 0.42 0.58 2.7
## ps038 0.59 0.61 0.39 1.8
## ps039 -0.46 0.43 0.57 1.9
## ps040 0.41 -0.51 0.59 0.41 2.4
## ps041 -0.67 0.54 0.46 1.3
## ps042 0.46 0.54 2.6
##
## MR1 MR2 MR4 MR3
## SS loadings 6.84 6.71 3.32 3.34
## Proportion Var 0.16 0.16 0.08 0.08
## Cumulative Var 0.16 0.32 0.40 0.48
## Proportion Explained 0.34 0.33 0.16 0.17
## Cumulative Proportion 0.34 0.67 0.83 1.00
##
## With factor correlations of
## MR1 MR2 MR4 MR3
## MR1 1.00 0.40 -0.25 -0.16
## MR2 0.40 1.00 -0.14 -0.23
## MR4 -0.25 -0.14 1.00 0.12
## MR3 -0.16 -0.23 0.12 1.00
##
## Mean item complexity = 1.7
## Test of the hypothesis that 4 factors are sufficient.
##
## The degrees of freedom for the null model are 861 and the objective function was 89.37 with Chi Square of 11186
## The degrees of freedom for the model are 699 and the objective function was 72.37
##
## The root mean square of the residuals (RMSR) is 0.07
## The df corrected root mean square of the residuals is 0.08
##
## The harmonic number of observations is 141 with the empirical chi square 1198 with prob < 8e-29
## The total number of observations was 141 with MLE Chi Square = 8865 with prob < 0
##
## Tucker Lewis Index of factoring reliability = 0.003
## RMSEA index = 0.31 and the 90 % confidence intervals are 0.283 0.293
## BIC = 5406
## Fit based upon off diagonal values = 0.94
## Measures of factor score adequacy
## MR1 MR2 MR4 MR3
## Correlation of scores with factors 1 1 1 1
## Multiple R square of scores with factors 1 1 1 1
## Minimum correlation of possible factor scores 1 1 1 1