Study of the multidimensionality of the mabc-2 (7 to 10 years old) in children from the metropolitan region of recife-pe / Estudo da multidimensionalidade do mabc-2 (7 a 10 anos) em crianças da região metropolitana de recife-pe

ABSTRACT

ABSTRACT The objective of this study was to evaluate the multidimensionality of the MABC-2 (7 to 10 years old) in children from Recife (PE). A total of 123 children (7 to 10 years old) from the metropolitan region of Recife (PE) were assessed, including 64 boys and 59 girls. The data were tested for normality using the Kolmogorov-Smirnov test and the adequacy of factor analysis (FA) was evaluated using the KMO measure of sampling adequacy, Bartlett's sphericity test and individual measures of sampling adequacy (MSA). The main extraction method was principal axis factoring (varimax rotation). The number of factors was determined by parallel analysis (Monte Carlo simulation). The subtests showed low correlations between each other, with unsatisfactory individual measures in two of the subtests. Parallel analysis identified two factors that diverged from the MABC-2 grouping and subtests without significant loadings within factors. The exclusion of three subtests resulted in a better adjusted model. Although multidimensionality was confirmed, the structure diverged from that proposed by the authors, with problems in the correlation of the variables, in the number of factors extracted, and in the grouping of subtests. The exclusion of three subtests (MD3, AC2, and B3) resulted in a better fit of the model.

RESUMO

RESUMO O objetivo desta pesquisa foi de analisar a multidimensionalidade do MABC-2 (7 a 10 anos) em crianças de Recife (PE). Foram avaliadas 123 crianças (7 a 10 anos) da região metropolitana de Recife (PE), sendo 64 do sexo masculino e 59 do feminino. Os dados foram avaliados quanto à normalidade com o teste de Kolmogorov-Sminov e à adequacidade da realização da Análise Fatorial (AF) com os testes de adequacidade da amostra de KMO e as medidas individuais e de Esfericidade de Bartlett. O método de extração foi principal axis factoring (rotação Varimax), com aplicação da Parallel Analysis (Monte Carlo Simulation) para determinar o número de fatores. Os subtestes apresentaram baixa correlação entre si, com medidas individuais insatisfatórias em dois dos subtestes. A Parallel Analysis identificou a presença de dois fatores, com agrupamento diferente do MABC-2 e com subtestes sem cargas fatoriais significativas nos fatores. A exclusão de três subtestes resultou em um modelo melhor ajustado. Apesar de confirmada a multidimensionalidade, esta divergiu daquela proposta pelos autores, com problemas nas correlações das variáveis, extração no número de fatores, assim como no agrupamento dos subtestes. A exclusão de três subtestes (DM3, AR2 e EQ 3) revelou um modelo mais ajustado.