Psicometria

Invariância de medida entre grupos

Verificar se um instrumento mede a mesma coisa em grupos diferentes antes de comparar médias.

Desenvolvido com IA, revisado por Luis Anunciação
Este curso está em preparação. O conteúdo abaixo pode mudar antes do lançamento.

Como este curso foi feito

O conteúdo deste curso foi desenvolvido com o apoio de Claude, da Anthropic, um modelo de linguagem de inteligência artificial, e foi revisado e aprovado por Luis Anunciação, professor responsável, em 2026-07-24.

Nesta parceria, a inteligência artificial redige e organiza o material, e o professor revisa, corrige e assume a responsabilidade acadêmica pelo conteúdo, assim como um professor faz com o trabalho de um assistente. As referências citadas são artigos reais, revisados por pares e indexados na PubMed.

Como citar a ferramenta: Anthropic. (2026). Claude (modelo Fable 5) [modelo de linguagem de grande porte]. https://www.anthropic.com

Sobre o curso

Curso sobre invariância de medida, a checagem que garante que uma escala funciona de modo equivalente em grupos diferentes, por exemplo homens e mulheres ou faixas etárias. As aulas cobrem os níveis de invariância configural, métrica, escalar e estrita, e como testá-los com análise fatorial confirmatória multigrupo.

É voltado a quem compara grupos com escalas e quer evitar concluir diferenças que na verdade são artefatos de medida. A prova final e o certificado estão em preparação.

Conteúdo do curso

0 aulas · 10 horas · a primeira aula é gratuita

Referências

Artigos revisados por pares, indexados na PubMed, que embasam o curso. Estão disponíveis para download na seção Material, ao lado.

  1. Luong, R., & Flake, J. K. (2022). Measurement invariance testing using confirmatory factor analysis and alignment optimization: A tutorial for transparent analysis planning and reporting. Psychological methods, 28(4), 905-924. https://doi.org/10.1037/met0000441. PMID: 35588078. Acessar
  2. Barney, J. L., Barrett, T. S., Lensegrav-Benson, T., Quakenbush, B., & Twohig, M. P. (2021). Confirmatory factor analysis and measurement invariance of the Cognitive Fusion Questionnaire-Body Image in a clinical eating disorder sample. Body image, 38, 262-269. https://doi.org/10.1016/j.bodyim.2021.04.012. PMID: 34000498. Acessar
  3. Finch, W. H., French, B. F., & Hazelwood, A. (2023). A Comparison of Confirmatory Factor Analysis and Network Models for Measurement Invariance Assessment When Indicator Residuals are Correlated. Applied psychological measurement, 47(2), 106-122. https://doi.org/10.1177/01466216231151700. PMID: 36875291. Acessar

Certificado incluído

Ao assistir a 100% das aulas você libera a prova final. Acertando pelo menos 50%, seu certificado de 10 horas é emitido automaticamente em PDF, com código único e página pública de verificação.
A prova deste curso está sendo preparada.

Sobre o professor

Dr. Luis Anunciação

Dr. Luis Anunciação

PhD em Psicometria. Professor associado na PUC-Rio e professor por cortesia na University of Oregon

Professor associado do Departamento de Psicologia da PUC-Rio, onde ensina métodos quantitativos, psicometria e análise de dados na graduação e na pós-graduação, e integra o Laboratório de Métodos Quantitativos e Psicometria. É também professor por cortesia na University of Oregon. Doutor em Psicometria e Teoria de Resposta ao Item Multidimensional pela PUC-Rio, com estágio internacional na University of Oregon, mestre em Saúde Pública pela UERJ e pós-doutorado em modelagem estatística aplicada à avaliação psicológica. Publicou mais de 80 artigos em periódicos revisados por pares.

  • Professor associado do Departamento de Psicologia da PUC-Rio
  • Professor por cortesia na University of Oregon
  • Doutor em Psicometria pela PUC-Rio, com estágio internacional na University of Oregon
  • Mestre em Saúde Pública pela UERJ e pós-doutor em modelagem estatística

Publicações e experiência

  • Mais de 80 artigos publicados em periódicos revisados por pares
  • Autor do livro Dictionary of Psychometrics (2025)
  • Autor do livro Statistical Concepts and Analyses Using R and JASP (2022)
  • Coeditor de Critical Issues in Special Education for School Rehabilitation Practices (IGI Global, 2021)
  • Google Scholar: https://scholar.google.com/citations?user=dPoJxfoAAAAJ
  • ORCID: 0000-0001-5303-5782

Perguntas frequentes

Os cursos têm certificado?

Sim. Todo curso pago termina com uma prova final de múltipla escolha, com nota mínima de 50% e tentativas ilimitadas; ao ser aprovado, você recebe um certificado digital com carga horária e código público de verificação.

Preciso saber programar para acompanhar?

Não. Os cursos partem do zero e todos os scripts em R, Python ou SPSS são fornecidos comentados e prontos para rodar.

Qual a diferença entre comprar um curso e assinar?

A compra avulsa dá acesso vitalício àquele curso. A assinatura libera todos os cursos pagos enquanto estiver ativa.

Posso cancelar a assinatura quando quiser?

Sim, pelo seu painel. Você mantém o acesso até o fim do período já pago e não há cobrança seguinte.

E se eu não gostar do curso?

Você tem 7 dias para solicitar reembolso integral, conforme o direito de arrependimento previsto no art. 49 do Código de Defesa do Consumidor. Basta pedir pelo seu painel.

O que acontece se o pagamento da renovação falhar?

Seu acesso continua por mais 3 dias (período de carência) para você regularizar. Depois disso, o acesso aos cursos por assinatura é bloqueado até a regularização.