“…Kaiser-Meyer-Olkin (KMO), uma técnica que serve para comparar as magnitudes dos coeficientes de correlações observados com as magnitudes dos coeficientes de correlações parciais. Em relação à classificação, quanto menor o seu valor mais fraco será a relação entre as variáveis e os fatores, sendo que o índice poderá variar desde menor que (0,5), o que caracteriza como inaceitável a utilização da análise fatorial, até (1,0), sinalizando que os dados são passíveis à utilização da técnica(Matos;Rodrigues, 2019).Lopo após, foi montada a Matriz Anti-imagem, que mostra, a partir da matriz de correlações, a adequabilidade dos dados à AF e apresenta os valores negativos das correlações parciais. Na sua diagonal, são apresentados os valores de Measure of Sampling Adequacy (MSA) ou a Medida de Adequação da Amostra, para cada variável, ou seja, quanto maiores esses valores, melhor será a utilização da AF e, caso contrário, talvez seja necessário excluí-la da análise(Favero et al, 2009; Lima, 2022).A estimação dos escores fatoriais acontece, quando estimadas as equações que representam cada um dos fatores, é possível calcular o valor daquele fator para cada um dos indivíduos de uma base de dados.…”