Análise Factorial: um jogo difícil

Contrariamente ao que sucedeu com muitos dos métodos estatísticos existentes, que floresceram na área das ciências agronómicas, o método da Análise Factorial surgiu como um subproduto da actividade de psicólogos, desenvolvida no início do século XX, à volta do curioso problema que consiste em medir a inteligência humana. O método é particularmente notável por assumir a existência de, uma ou mais, variáveis latentes, isto é, variáveis que não podem ser observadas directamente mas que a Análise Factorial ambiciona medir, desde que seja possível observar as suas manifestações (variáveis observadas). A inteligência e muitos outros conceitos das ciências do comportamento, como a ambição, violência, personalidade e classe social, são conceitos do tipo latente, conceitos especialmente apreciados pelos sociólogos pois estes acham que as variáveis latentes permitem uma compreensão do comportamento humano melhor do que as variáveis que podem ser observadas e medidas directamente. A Análise Factorial desenvolveu-se neste contexto tornando-se um instrumento vital para a medição daqueles conceitos. Porém o seu interesse depressa cativou as outras áreas de aplicação que passaram a adoptar a Análise Factorial como método de trabalho no desenvolvimento da sua investigação científica. A evolução inicial da Análise Factorial acompanha, de certo modo, a evolução dos estudos sobre a inteligência, sobretudo no que respeita à intensidade e natureza da produção científica, muito volumosa mas cheia de conclusões subjectivas e naturalmente polémicas. Subjacente ao método existe um complexo modelo estatístico cujo estudo tem atraído muitos investigadores. Sem esquecer a subjectividade dos resultados a que o método geralmente conduz e sem deixar de lado o seu interesse como ferramenta importante para o desenvolvimento científico das várias áreas de aplicação, pretende-se, nesta apresentação, destacar os principais problemas matemáticos e estatísticos do modelo fazendo uma breve referência a uma visão actual dos mesmos problemas no contexto dos modelos de variáveis latentes.