RPGE – Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 28, n. 00, e023006, 2024. e-ISSN: 1519-9029
DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v28i00.18185 1
ESCALA DE CAPITAL CULTURAL: EVIDÊNCIAS DE VALIDADE BASEADAS NA
ESTRUTURA INTERNA
ESCALA DE CAPITAL CULTURAL: EVIDENCIA DE VALIDEZ BASADA EN
ESTRUCTURA INTERNA
CULTURAL CAPITAL SCALE: EVIDENCE OF VALIDITY BASED ON INTERNAL
STRUCTURE
Alexandre Chaves NUNES1
e-mail: chavesnunes.alexandre@gmail.com
Josemberg Moura de ANDRADE2
e-mail: josemberg.andrade@gmail.com
Como referenciar este artigo:
NUNES, A. C.; ANDRADE, J. M. Escala de capital cultural:
Evidências de validade baseadas na estrutura interna. Revista on
line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 27, n. 00,
e023006, 2023. e-ISSN: 1519-9029. DOI:
https://doi.org/10.22633/rpge.v28i00.18185
| Submetido em: 19/06/2023
| Revisões requeridas em: 05/10/2023
| Aprovado em: 17/12/2024
| Publicado em: 26/02/2024
Editor:
Prof. Dr. Sebastião de Souza Lemes
Editor Adjunto Executivo:
Prof. Dr. José Anderson Santos Cruz
1
Universidade de Brasília (UNB), Brasília – BR – Brasil. Doutorando em Psicologia Social do Trabalho e das
Organizações - PSTO.
2
Universidade de Brasília (UNB), Brasília – DF – Brasil. Docente do Programa PSTO.
Escala de capital cultural: Evidências de validade baseadas na estrutura interna
RPGE – Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 28, n. 00, e023006, 2024. e-ISSN: 1519-9029
DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v28i00.18185 2
RESUMO: Este estudo visa validar a Escala de Capital Cultural nas Interações Familiares por meio
de evidências de validade, centrando-se na estrutura interna do instrumento desenvolvido pelos
autores. O capital cultural, conforme delineado pela teoria bourdiesiana, é considerado um conjunto
de ativos culturais e sociais adquiridos no ambiente doméstico, e sua relação direta com o
desempenho escolar dos alunos é destacada. Nessa análise, foi utilizado uma amostra de 11.795
alunos do 5° ano que responderam a um questionário. A coleta dos dados foi feita de forma
eletrônica. A Análise Paralela indicou dois fatores: Capital Cultural Estático e Capital Cultural
Relacional, com lambda 2 de Guttmam assumindo os valores de 0,702 e 0,845, respectivamente.
Calcularam-se os índices UniCO = 0,787, ECV = 0,669 e MIREAL = 0,318. Foi realizado uma
Análise Fatorial Exploratória e Análise Fatorial Confirmatória Parcial. Os índices de ajustes CFI =
0,946 e TLI = 0,935, e o índice de resíduo RMSEA = 0,053, as análises de consistência interna, de
determinância e replicabilidade dos escores fatoriais nos indicaram evidências de validade para a
utilização da Escala de Capital Cultural nas Interações Familiares.
PALAVRAS-CHAVE: Capital Cultural. Evidências de Validade. Estrutura Interna. Análise
Fatorial.
RESUMEN: Este estudio tiene como objetivo validar la Escala de Capital Cultural en
Interacciones Familiares a través de evidencia de validez, centrándose en la estructura interna del
instrumento. El capital cultural, tal como lo plantea la teoría bourdiesiana, es considerado un
conjunto de bienes culturales y sociales adquiridos en el entorno doméstico, y se destaca su relación
directa con el rendimiento académico de los estudiantes. En este análisis, utilizamos una muestra
de 11.795 estudiantes de 5º grado que respondieron un cuestionario. La recolección de datos se
realizó electrónicamente. El Análisis Paralelo indicó dos factores: Capital Cultural Estático y
Capital Cultural Relacional, con la lambda 2 de Guttman asumiendo valores de 0,702 y 0,845,
respectivamente. Calculamos los índices UniCO = 0,787, ECV = 0,669 y MIREAL = 0,318.
Utilizamos Análisis Factorial Exploratorio y Análisis Factorial Confirmatorio Parcial. Los índices
de ajuste CFI = 0,946 y TLI = 0,935, y el índice de residuos RMSEA = 0,053, los análisis de
consistencia interna, determinación y replicabilidad de las puntuaciones factoriales nos dieron
evidencia de validez para el uso de la Escala de Capital Cultural en las Interacciones Familiares.
PALABRAS CLAVE: Capital cultural. Evidencia de validez. Estructura interna. Análisis factorial.
ABSTRACT: This study aims to validate the Cultural Capital in Family Interactions Scale through
validity evidence, focusing on the internal structure of the instrument. As outlined by the
Bourdiesian theory, cultural capital is considered a set of cultural and social assets acquired in the
domestic environment, and its direct relationship with students' academic performance is
highlighted. In this analysis, we used a sample of 11,795 5th-grade students who answered a
questionnaire. Data collection was done electronically. The Parallel Analysis indicated two factors:
Static Cultural Capital and Relational Cultural Capital, with Guttman's lambda 2 assuming values
of 0.702 and 0.845, respectively. We calculated UniCO = 0.787, ECV = 0.669 and MIREAL = 0.318
indices. We used Exploratory Factor Analysis and Partial Confirmatory Factor Analysis. The
adjustment indices CFI = 0.946 and TLI = 0.935, and the residue index RMSEA = 0.053, the
analysis of internal consistency, determinants, and replicability of the factorial scores gave us
evidence of validity for the use of the Cultural Capital Scale in Family Interactions.
KEYWORDS: Cultural capital. Evidence of validity. Internal structure. Factor analysis.
Alexandre NUNES e Josemberg ANDRADE
RPGE – Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 28, n. 00, e023006, 2024. e-ISSN: 1519-9029
DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v28i00.18185 3
Introdução
O capital cultural corresponde a um conjunto de ativos culturais, como títulos escolares,
diplomas, conhecimentos, habilidades e competências, que são adquiridos ao longo da vida e,
uma vez somados, podem resultar em outros capitais, como o social e econômico (Bourdieu,
1987). Jaeger e Karlson (2018) acrescentam que o processo de transmissão do capital cultural
pode acontecer de pais para filhos ou por meio de investimentos e socialização.
Segundo Bourdieu (1998a), o capital cultural é uma variável educativa que apresenta
um poder de diferenciação quase semelhante ao capital econômico no que diz respeito ao
desempenho acadêmico dos alunos. Segundo esse mesmo autor, “a reprodução da estrutura de
distribuição do capital cultural se dá na relação entre as estratégias das famílias e a lógica
específica da instituição escolar” (Bourdieu, 2018, p. 34). Assim, pesquisar o capital cultural
nas relações familiares pode gerar estratégias de intervenção com o objetivo de reduzir a
desigualdade social.
De acordo com o sociólogo Bourdieu (1998b), boa parte daqueles que são reconhecidos
como “bons alunos” em uma sala de aula, são resultados da ação familiar, principalmente, do
ponto de vista cultural. Segundo esse mesmo autor, os alunos com alto índice de capital cultural
encontram mais facilidades no ambiente escolar, pois os professores estabelecem uma maior
identificação com eles (Bourdieu, 1998a). Dessa forma, a cada geração dos descendentes da
população de alto nível cultural, que na sua maioria são pessoas de alto nível socioeconômico,
reproduzirão esse capital nas futuras gerações, tornando-se um ciclo, o que Bourdieu chama de
Reprodução Cultural (Bourdieu, 1998a).
Contrapondo a teoria da Reprodução Social, DiMaggio (1982) sugere que, de acordo
com as situações e experiências vividas em cada família, o Capital Cultural pode ser adquirido e
incrementado, o que ele chama de Mobilidade Cultural. A teoria da Mobilidade Cultural quebra
a rigidez da Reprodução Cultural e traz uma nova perspectiva para as famílias de baixo nível
socioeconômico alcançarem outros patamares de capital cultural (Jaeger; Karlson, 2018).
Consequentemente, alunos das camadas socioeconômicas mais baixas poderão alcançar
melhores resultados acadêmicos desde que as famílias adquiram mais capital cultural.
O capital cultural pode existir em três estados: incorporado, objetivado e
institucionalizado (Bourdieu, 1987). O capital cultural no estado objetivado está presente na
forma de bens culturais como quadros, pinturas de arte, instrumentos musicais, visitas a museus,
galerias e apresentações musicais. Da mesma forma que o capital econômico exige
investimento para o seu crescimento, o capital cultural também requer algum tipo de
Escala de capital cultural: Evidências de validade baseadas na estrutura interna
RPGE – Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 28, n. 00, e023006, 2024. e-ISSN: 1519-9029
DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v28i00.18185 4
investimento para o seu desenvolvimento (Bourdieu, 1987). O capital cultural no estado
incorporado é adquirido ao longo da vida por meio de experiências e trocas cotidianas (Crossley,
2018). No estado incorporado, o capital cultural é resultado do investimento do tempo, pois não
é transferido instantaneamente como se faz com o capital financeiro. Envolve um custo pessoal,
dedicação e até mesmo renúncia (Bourdieu, 1987).
No ambiente familiar, essa troca de experiência e, consequentemente, a formação de
hábitos tendem a ser mais suntuosas justamente pelo maior tempo de interação que ocorre entre
os componentes da família. Principalmente, quando levamos em consideração que as crianças
observam e copiam o comportamento dos adultos com os quais elas mais se identificam
(Bandura, 1977). No estado institucional, o capital cultural está associado aos títulos e
conquistas acadêmicas alcançadas (Sieben; Lechner, 2019).
Tramonte e Willms (2010) dividem o capital cultural em duas dimensões: capital
cultural estático (CCE) e capital cultural relacional (CCR). O CCE está relacionado com os
estados objetivados, uma vez que inclui a posse de bens da alta cultura, instrumentos musicais,
obras de arte e visitas a museus e teatros. Por outro lado, o CCR está relacionado ao estado
incorporado, visto que, segundo a definição dos pesquisadores, essa dimensão inclui discussões
entre as crianças e seus pais sobre questões políticas, culturais e sociais, além dos assuntos
oriundos da vivência no ambiente escolar.
Para captar o capital cultural que é transmitido dos pais aos filhos no ambiente familiar,
levando em consideração as duas dimensões (CCR e CCE) propostas por Tramonte e Willms
(2010), faz-se necessário ter um instrumento com essa abordagem e que apresente evidências
de validade. Essas evidências vão dizer o quanto o instrumento é adequado para o uso ao qual
foi proposto (Aera; Apa; Ncme, 2014; Pacico; Hutz, 2015; Andrade; Valentini, 2018). Todavia,
precisa-se entender que a validade não é uma característica que permite apenas duas
possibilidades, como válido ou não válido, mas sim um processo “contínuo, variando em termos
de quantidade e qualidade das evidências que suportam dada interpretação para os escores de
um instrumento” (Ambiel; Carvalho, 2017, p. 87). Dessa forma, à medida que novas
constatações são obtidas sobre o teste, mais evidências se tem da sua adequação ao construto
que se propõe a medir.
A literatura aponta cinco fontes de evidências de validade que poderão dar sustentação
ao instrumento: 1. Evidências com base no conteúdo; 2. Com base no processo de resposta; 3.
Com base na estrutura interna; 4. Com base na relação com outras variáveis; e 5. Com base nas
consequências de testagem (Aera; Apa; Ncme, 2014; Andrade; Valentini, 2018; Jesus; Rêgo;
Alexandre NUNES e Josemberg ANDRADE
RPGE – Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 28, n. 00, e023006, 2024. e-ISSN: 1519-9029
DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v28i00.18185 5
Souza, 2018). Apesar das cinco fontes de evidências serem importantes no processo de
construção dos instrumentos psicológicos e educacionais, o objetivo deste artigo está centrado
na busca de evidências de validade baseadas na estrutura interna do instrumento.
A busca de evidências de validade com base na estrutura interna preocupa-se em
estabelecer a relação dos itens do teste com o construto a ser medido e as relações desses
mesmos itens com as possíveis dimensões derivadas desse construto. Entre as técnicas
psicométricas utilizadas para isso, temos a Análise Fatorial Exploratória (AFE) e a Análise
Fatorial Confirmatória (AFC) (Andrade; Valentini, 2018), além de uma técnica intermediária
conhecida como Análise Fatorial Confirmatória Parcial (AFCP) (Rogers, 2022).
O objetivo geral deste artigo foi obter evidências de validade baseadas na estrutura
interna da Escala de Capital Cultural nas Interações Familiares. Os objetivos específicos do
presente estudo foram verificar a estrutura fatorial da escala de capital cultural nas interações
familiares e obter estimativas de fidedignidade dos fatores.
Método
Participantes
A pesquisa foi submetida a 18.607 alunos, de um total de 19.649, todos pertencentes a
uma mesma rede de escolas particulares. A rede é composta por 334 unidades presentes em todo
o Brasil e, anualmente, realiza uma avaliação em larga escala para verificar o desempenho dos
alunos nas disciplinas de Língua Portuguesa (LP) e Matemática (MT). Dos 18.607 alunos
convidados, 12.835 aceitaram participar espontaneamente da pesquisa com a devida
autorização dos pais.
Foram excluídos da amostra os alunos que não responderam ao questionário de Capital
Cultural de forma integral. Assim, a amostra final foi de 11.795 alunos do 5° ano do Ensino
Fundamental, sendo 49,6% do sexo masculino e 50,3% do sexo feminino. Com relação à idade,
no momento da pesquisa, o percentual de 55,1% tinha idade de 10 anos, 42,3% idade de 11
anos, 0,9% idade inferior a 10 anos e 1,6% idade superior a 11 anos, e 0,1% não respondeu.
A pesquisa foi realizada em 323 escolas, tendo em média 37 alunos participantes por
escola (M = 36,5, DP = 21,6). Os estudantes estavam distribuídos nas cinco macrorregiões
geográficas do Brasil, nas seguintes proporções: 41,6% na região Sudeste; 21,6% na região Sul;
14,1% na região Norte; 13,1% na região Centro-Oeste; e 9,6% na região Nordeste.
Escala de capital cultural: Evidências de validade baseadas na estrutura interna
RPGE – Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 28, n. 00, e023006, 2024. e-ISSN: 1519-9029
DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v28i00.18185 6
Instrumentos
O instrumento de Capital Cultural nas Interações Familiares foi construído e aplicado
juntamente com uma avaliação de Língua Portuguesa e Matemática. A avaliação de
conhecimento continha 22 itens de Matemática e 22 itens de Língua Portuguesa. Após os alunos
responderem às questões de conhecimento, eles tiveram acesso ao instrumento elaborado para
medir o capital cultural nas interações familiares. Esse instrumento é composto por 26 itens que
retratam situações que podem acontecer no ambiente familiar, sendo 12 itens da dimensão CCE
e 14 itens da dimensão CCR. Os itens foram apresentados aos alunos de maneira que
respondessem utilizando uma escala de frequência no formato Likert, com os seguintes pontos:
0 – Nunca acontece; 1 – Raramente; 2 – Poucas vezes; 3 – Frequentemente; e 4 – Sempre. A
Tabela 1 apresenta os 26 itens e a dimensão à qual cada um pertence.
Tabela 1 – Itens do capital cultural
Item
Dimensão
IT01
CCE
IT02
CCE
IT03
CCE
IT04
CCE
IT05
CCE
IT06
CCR
IT07
CCR
IT08
CCR
IT09
CCR
IT10
CCR
IT11
CCE
IT12
CCE
IT13
CCE
IT14
CCR
IT15
CCR
IT16
CCR
IT17
CCR
IT18
CCE
IT19
CCE
IT20
CCE
IT21
CCE
IT22
CCR
IT23
CCR
IT24
CCR
IT25
CCR
IT26
CCR
Fonte: Elaboração dos autores.
Alexandre NUNES e Josemberg ANDRADE
RPGE – Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 28, n. 00, e023006, 2024. e-ISSN: 1519-9029
DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v28i00.18185 7
A elaboração dos itens que compõem o instrumento aconteceu a partir de diversas
situações que acontecem no ambiente familiar e que estão em concordância com a definição de
CCR e CCE proposta por Tramonte e Willms (2010). Estes itens, após elaborados, foram
submetidos a análise de juízes e apresentados ao público-alvo com o objetivo de coletar
evidências de validade baseadas no conteúdo. Após passar por esse processo, sendo melhorado
a cada nova etapa, o instrumento ficou composto pelos 26 itens descritos na Tabela 1. O
instrumento foi inserido em uma avaliação da rede composta, ao todo, de 87 itens, sendo
distribuídos da seguinte maneira: 44 itens de conhecimento em Língua Portuguesa e
Matemática; 17 itens de perguntas Sociodemográficas; e 26 itens de Capital Cultural.
Procedimento de coleta de dados
A coleta de dados aconteceu de forma eletrônica por um sistema desenvolvido pela
própria rede de ensino. Os alunos, por meio de um login e senha pessoal, entravam no ambiente
virtual e realizavam a avaliação respondendo também ao questionário. As avaliações foram
realizadas na escola, sob a supervisão dos aplicadores. Os estudantes tiveram um tempo mínimo
de 30 minutos e máximo de 240 minutos para resolver a prova. Junto com o questionário havia
o termo de assentimento no qual o aluno poderia optar ou não pela participação na pesquisa.
Análise de dados
Para alcançar o objetivo geral, que é a busca de evidências de validade baseadas na
estrutura interna, foram estabelecidos dois objetivos específicos. Para estabelecer a quantidade
correta de fatores que possui o instrumento (objetivo específico ‘a’), utilizou-se o método da
Análise Paralela (AP) considerando sua melhor performance na determinação de fatores a
serem retidos (Damásio, 2012). Com a AP, realizamos procedimentos de Closeness to
Unidimensionality Assestment que auxiliam na identificação de unidimensionalidade do
construto evitando que a quantidade de fatores do modelo seja estimada equivocadamente.
O indicador Closeness to Unidimensionality Assestment contribui para identificar se um
instrumento é multifatorial. “A ideia por trás do teste é a de que, por vezes, instrumentos
multifatoriais apresentam fatores pouco definidos e difíceis de serem reproduzidos, mas que
melhoram os índices de ajuste” (Damásio; Dutra, 2017, p. 255). Três índices ajudam a
identificar sinais de unidimensionalidade: o Unidimensional Congruence (UniCo) indica a
proximidade da unidimensionalidade quando seu valor está acima de 0,95; e o Explained
Escala de capital cultural: Evidências de validade baseadas na estrutura interna
RPGE – Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 28, n. 00, e023006, 2024. e-ISSN: 1519-9029
DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v28i00.18185 8
Common Variance (ECV) indica sinais de unidimensionalidade quando seus valores são
superiores a 0,85. O terceiro índice é o Mean of Item Residual Absolute Loadings (MIREAL)
que é uma medida de resíduo. Nesse caso, para que o instrumento aponte unidimensionalidade,
esse índice assume valores menores que 0,30 (Damásio; Dutra, 2017).
Uma vez que os indicadores de unidimensionalidade rejeitam a hipótese de um único
fator e a análise paralela confirmou a presença de dois fatores, avançamos na nossa análise para
outros índices que possam explicar como os dados se comportam para o modelo proposto. A
fim de testar o quanto os itens estavam correlacionados entre si determinando cada fator
(objetivo específico ‘b’), utilizou-se a Análise Fatorial Exploratória (AFE) que também serviu
para avaliar a qualidade dos itens (Pasquali, 2012). A análise fatorial é uma técnica estatística
que trabalha com análises multivariadas pressupondo que uma série de variáveis observadas
pode ser explicada por variáveis não observáveis denominadas fatores.
Isso ocorre quando essas variáveis observadas trazem consigo algo em comum, gerando
intercorrelações entre elas (Pasquali, 2012). Quem provoca essas intercorrelações é o fator
comum, não observável. Quando o objetivo é explorar um novo instrumento e como os itens se
comportam, usa-se a Análise Fatorial Exploratória (AFE) (Damásio; Dutra, 2017). Porém, antes
de conduzir a AFE, fez-se necessário verificar a adequação da amostra ao modelo. Para isso,
utilizou-se o teste de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) que “mensura a quantidade de variância
compartilhada entre os itens capaz de ser explicada por fatores latentes” (Damásio; Dutra, 2017,
p. 254).
Existem vários métodos para a realização da AFE e estimação dos parâmetros fatoriais.
O método adotado para conduzir a AFE neste artigo foi o Diagonally Weight Least Square
(DWLS) por pelo menos dois motivos: 1. Esse método não requer que os dados estejam
distribuídos normalmente; 2. É um método mais recomendado quando há dados considerados
ordinais (Damásio; Dutra, 2017).
Dando sequência à nossa análise, realizamos uma Análise Fatorial Confirmatória que
usamos de forma parcial na Análise Fatorial Exploratória. Essa abordagem intermediária é
conhecida como Análise Fatorial Confirmatória Parcial (AFCP) (Rogers, 2022). Essa técnica é
interessante, pois traz alguns indicadores da Análise Fatorial Confirmatória que são úteis na
avaliação do modelo. Começamos nessa abordagem intermediária com uma medida de resíduo:
Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA). Quando se trata de resíduo, quanto
menor o valor encontrado, melhor será a adequação ao modelo.
Alexandre NUNES e Josemberg ANDRADE
RPGE – Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 28, n. 00, e023006, 2024. e-ISSN: 1519-9029
DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v28i00.18185 9
Usamos outros indicadores para medir o quanto o modelo proposto se ajusta aos dados.
Os indicadores de Tucker-Lewis Index (TLI), que também pode ser conhecido como Non-
Normed Fit Index (NNFI), e o Comparative Fit Index (CFI) foram usados para fazer essa
avaliação de ajuste. Nesse caso, por se tratar de indicadores de ajuste, quanto maior o valor do
indicador, mais ajustado se torna o modelo aos dados (Damásio; Dutra, 2017).
Utilizamos alguns procedimentos para avaliar a qualidade dos escores fatoriais gerados
pela aplicação do instrumento. Para calcular a fidedignidade do instrumento, utilizou-se o
cálculo do Lambda 2 de Guttman (Valentini; Laros; Mose, 2021), uma vez que, o alfa de
Cronbach tem sido cada vez menos usado pelos pesquisadores (Maroco; Garcia-Marques,
2006), recebendo críticas por subestimar a confiabilidade da pontuação de um teste ou
superestimar a confiabilidade quando os erros estão correlacionados (Bourque et al., 2019).
Nós também utilizamos o índice ORION (Overall Reliability of fully-Informative prior Oblique
N-EAP) para calcular a fidedignidade do escore total de todos os participantes em cada fator.
Calculamos também o índice de determinância dos escores e a replicabilidade dos escores
fatoriais por meio do índice H-Observed. Esse último “indica o quanto o conjunto de itens
representa o fator comum” (Rogers, 2022, p. 13), sendo o mais indicado para variáveis ordinais.
As AP, AFE, os índices da AFCP, os procedimentos de Closeness to Unidimensionality
Assestment, os índices ORION, de determinância e de replicabilidade dos escores fatoriais
foram conduzidos pelo software Factor 12.03.01. O cálculo do coeficiente de fidedignidade
Lambda 2 de Guttman foi realizado por meio do Statistical Data Analysis Software (SPSS)
28.0.1.0.
Resultados
A partir do modelo teórico proposto por Tramonte e Willms (2010) pelo qual o
instrumento foi construído esperava-se uma estrutura com dois fatores, sendo eles: CCE e CCR.
Para estimar a quantidade de fatores, utilizou-se o método da AP. Diferentemente do método de
Kaiser, que sugere considerar todos os fatores que têm os autovalores maiores que 1,0 (Pasquali,
2012), a AP estima as dimensões a partir de uma grande quantidade de amostras geradas
randomicamente comparando os autovalores dos dados reais com os autovalores da amostra
(Timmerman; Lorenzo-Seva, 2011). A quantidade de autovalores gerados a partir dos dados
reais que são maiores do que os autovalores gerados a partir das amostras aleatórias representa
Escala de capital cultural: Evidências de validade baseadas na estrutura interna
RPGE – Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 28, n. 00, e023006, 2024. e-ISSN: 1519-9029
DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v28i00.18185 10
o número de fatores a ser retido (Hayton; Allen; Scarpello, 2004). O procedimento da AP
indicou a presença de dois fatores.
Antes de avançar na condução da AFE, fez-se necessário verificar o índice de adequação
da amostra ao modelo proposto. O valor do KMO encontrado foi de 0,88, IC95% (0,85, 0,88).
De acordo com Pasquali (2012), valores de KMO a partir de 0,70 a 0,79 são considerados
medianos, de 0,80 a 0,89, meritórios e acima de 0,90, maravilhosos.
Na realização da AFE, optou-se por analisar a matriz de dados a partir de uma correlação
policórica, sendo que uma escala Likert deve ser considerada como dados ordinais (Damásio;
Dutra, 2017). Os fatores apresentaram uma correlação de 0,370, IC95% (0,309 0,421). Optou-
se também por uma rotação oblíqua, já que ela facilita a interpretação dos fatores (Seva-
Lorenzo; Ferrando, 2006), uma vez que havendo uma rotação não ortogonal o relacionamento
entre os fatores fica mais notável (Pasquali, 2012) devido à correlação existente entre eles
(Devellis, 2017).
A Tabela 2 mostra as covariâncias entre as variáveis observáveis e os fatores, bem como
os respectivos intervalos de confiança de cada uma delas. Essas covariâncias são chamadas de
cargas fatoriais (Pasquali, 2012).
Tabela 2 – Carga fatorial com intervalo de confiança (95%) de cada item nos dois
fatores
Item
F1
F2
Carga fatorial
IC 95%
Carga fatorial
IC 95%
IT01
-0,043
(-0,110 0,021)
0,440
(0,369 0,506)
IT02
0,005
(-0,061 0,071)
0,366
(0,292 0,425)
IT03
0,058
(-0,010 0,112)
0,293
(0,227 0,358)
IT04
-0,008
(-0,062 0,044)
0,480
(0,424 0,534)
IT05
0,008
(-0,043 0,076)
0,577
(0,509 0,637)
IT06
0,629
(0,579 0,677)
-0,143
(-0,199 -0,076)
IT07
0,579
(0,528 0,632)
0,053
(-0,009 0,119)
IT08
0,511
(0,457 0,562)
0,078
(0,019 0,143)
IT09
0,375
(0,321 0,427)
0,293
(0,235 0,349)
IT10
0,489
(0,435 0,535)
0,156
(0,096 0,212)
IT11
0,014
(-0,037 0,072)
0,476
(0,419 0,534)
IT12
-0,118
(-0,182 -0,060)
0,522
(0,450 0,577)
IT13
-0,204
(-0,276 -0,150)
0,612
(0,547 0,674)
IT14
0,557
(0,509 0,607)
0,123
(0,059 0,182)
IT15
0,560
(0,512 0,608)
-0,080
(-0,148 -0,021)
IT16
0,685
(0,638 0,724)
-0,074
(-0,128 -0,014)
IT17
0,734
(0,687 0,781)
-0,165
(-0,226 -0,104)
IT18
0,118
(0,054 0,175)
0,332
(0,260 0,386)
Alexandre NUNES e Josemberg ANDRADE
RPGE – Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 28, n. 00, e023006, 2024. e-ISSN: 1519-9029
DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v28i00.18185 11
IT19
0,076
(0,020 0,127)
0,632
(0,569 0,683)
IT20
0,047
(-0,011 0,096)
0,563
(0,504 0,614)
IT21
0,082
(0,024 0,131)
0,569
(0,519 0,617)
IT22
0,683
(0,634 0,735)
-0,111
(-0,176 -0,054)
IT23
0,602
(0,552 0,655)
0,078
(0,007 0,136)
IT24
0,515
(0,457 0,565)
-0,099
(-0,162 -0,045)
IT25
0,673
(0,627 0,722)
-0,068
(-0,136 -0,019)
IT26
0,489
(0,439 0,540)
0,034
(-0,023 0,092)
Fonte: Elaboração dos autores.
Segundo Hair et al. (2009), cargas fatoriais entre |0,30| e |0,40| são minimamente
aceitáveis. Todavia, esse mesmo autor recomenda que, para amostras superiores a 350
participantes, cargas de 0,30 podem ser consideradas como significativas. Assim, apenas o IT03
foi retirado da análise por não alcançar o requisito mínimo.
Na sequência, o IT09 também foi retirado da análise por apresentar carga fatorial nos
dois fatores (0,375 e 0,293). Hair et al. (2009) recomenda a eliminação do item na análise.
Embora a carga em um dos fatores não apresente significância, a diferença entre as cargas é
muito pequena (0,082). Dessa forma, adotou-se um modelo mais parcimonioso (Pasquali,
2012).
Com a eliminação dos dois itens, rodou-se uma nova AFE com 24 itens. O KMO
manteve o valor e a análise paralela, a indicação de dois fatores. A variância explicada foi de
36,24%. A Tabela 3 apresenta os itens com suas cargas fatoriais, intervalos de confiança e o
fator correspondente na nova configuração.
Tabela 3 – Carga fatorial, intervalo de confiança e classificação de cada item nos fatores após
a eliminação dos itens IT03 e IT09 da análise
Item
F1
F2
Carga fatorial
IC 95%
Carga fatorial
IC 95%
IT01
0,416
(0,349 0,476)
IT02
0,354
(0,290 0,424)
IT04
0,433
(0,374 0,492)
IT05
0,537
(0,471 0,601)
IT06
0,610
(0,555 0,656)
IT07
0,568
(0,512 0,620)
IT08
0,506
(0,450 0,557)
IT10
0,483
(0,430 0,533)
IT11
0,486
(0,430 0,545)
IT12
0,557
(0,491 0,612)
IT13
0,654
(0,581 0,713)
IT14
0,546
(0,492 0,592)
Escala de capital cultural: Evidências de validade baseadas na estrutura interna
RPGE – Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 28, n. 00, e023006, 2024. e-ISSN: 1519-9029
DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v28i00.18185 12
IT15
0,557
(0,504 0,601)
IT16
0,684
(0,636 0,721)
IT17
0,734
(0,684 0,775)
IT18
0,338
(0,285 0,401)
IT19
0,636
(0,589 0,689)
IT20
0,568
(0,514 0,623)
IT21
0,553
(0,494 0,606)
IT22
0,678
(0,623 0,721)
IT23
0,598
(0,552 0,646)
IT24
0,508
(0,459 0,564)
IT25
0,666
(0,626 0,714)
IT26
0,478
(0,427 0,532)
Fonte: Elaboração dos autores.
F1 = CCE: Capital Cultural Estático; F2 = CCR: Capital Cultural Relacional; Cargas inferiores a 0,3
não foram apresentadas.
Apesar da AP já ter indicado a presença de dois fatores, conduzimos nova análise que
tem como objetivo verificar a unidimensionalidade do construto. A Escala de Capital Cultural,
alvo deste estudo, apresentou os seguintes índices: UniCO = 0,787 IC 95% (0,738 0,825); ECV
= 0,669 IC 95% (0,646 0,691); e MIREAL = 0,318 IC 95% (0,307 0,333). Os valores de
referência para unidimensionalidade são os seguintes; UniCO > 0,95, ECV > 0,85 e MIREAL
< 0,30 (Damásio; Dutra, 2017).
A AFCP apresentou o seguinte índice de resíduo: RMSEA foi de 0,053 IC 95% (0,0498
0,0534), portanto dentro dos parâmetros recomendados. Os índices de ajustes também
apresentaram bons indicadores: TLI = 0,935 IC 95% (0,926 0,927) e CFI = 0,946 IC 95% (0,940
0,956). A literatura recomenda que no mínimo os indicadores computem 0,90 ou que sejam
superiores a 0,95 (Hair et al., 2009; Damásio; Dutra, 2017). Nesse caso, os valores de ajustes
estão dentro dos limites aceitáveis.
Para calcular a fidedignidade do instrumento, utilizamos o cálculo do Lambda 2 de
Guttman (Valentini; Laros; Mose, 2021). Os 11 itens do fator CCE registraram um valor de
Lambda 2 de 0,702 e os 13 itens do fator CCR, um valor de Lambda 2 de 0,845. Utilizamos
também o índice ORION para calcular a fidedignidade do escore total de todos os participantes
em cada fator. Novamente o fator CCR apresentou um índice maior (0,883) do que o fator CCE
(0,820). Outro índice que avalia os escores fatorais é o Índice de Determinância Fatorial, “que
estima se os escores fatoriais podem ser bons indicadores do fator latente” (Damásio; Dutra,
2017, p. 258). O valor mínimo esperado para cada fator é acima de 0,80. O fator CCE obteve
0,906 e o CCR 0,940.
Alexandre NUNES e Josemberg ANDRADE
RPGE – Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 28, n. 00, e023006, 2024. e-ISSN: 1519-9029
DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v28i00.18185 13
Calculamos também o indicador de replicabilidade dos fatores a partir do índice H-
Observed. A métrica para interpretação do H-Observed é que valores superiores a 0,80 são
considerados aceitáveis (Damásio; Dutra, 2017). O fator CCE alcançou um valor de 0,791
IC95% (0,779 0,810), ficando um pouco abaixo do limiar aceitável, que ser for reduzido para
uma casa decimal estaria dentro do aceitável. Por outro lado, o fator CCR com valor de 0,864
IC 95% (0,856 0,875) está acima do limiar aceitável.
Discussão
O objetivo geral desse artigo foi obter evidências de validade baseadas na estrutura
interna para a Escala de Capital Cultural nas Interações Familiares elaborada por autor.
Decompomos o objetivo geral em dois objetivos específicos que foram verificar a estrutura
fatorial da escala de capital cultural nas interações familiares e obter estimativas de
fidedignidade dos fatores.
A versão com 26 itens do instrumento foi substituída por uma versão com 24 itens, uma
vez que dois itens foram eliminados. O item 3 foi eliminado por apresentar baixa carga fatorial,
enquanto o item 9 apresentou cargas fatoriais cruzadas. Mesmo eliminando esses dois itens, a
análise paralela indicou a presença de dois fatores. Os itens se agruparam nos fatores
exatamente de acordo com a teoria. Para realizar o procedimento de Closeness to
Unidimensionality Assestment, utilizamos três indicadores, sendo eles: UniCO, ECV e o
MIREAL, que rejeitaram a hipótese de o instrumento ser unidimensional.
Além da AFE, utilizamos os ajustes de um modelo da AFCP (Rogers, 2022) que
contribuíram para verificar se a estrutura interna do instrumento estava adequada. Calculamos
o RMSEA, que indicou baixo nível de resíduo, como também os índices TLI e CFI. Todos esses
indicadores apontaram para um bom ajuste do modelo.
O cálculo do Lambda 2 de Guttman indicou que os fatores apresentam consistência
interna adequada. Calculamos também o índice ORION para medir a fidedignidade do escore
total dos participantes e o índice de determinância fatorial para verificar se os escores fatoriais
são bons estimadores do fator latente. Em todos os casos, os resultados foram aceitáveis, sendo
que o fator CCR teve um melhor desempenho quando comparado ao fator CCE.
Por fim, calculamos o índice de replicabilidade por meio do índice H-Observed dos
fatores. Novamente, o fator CCR obteve o melhor desempenho.
Escala de capital cultural: Evidências de validade baseadas na estrutura interna
RPGE – Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 28, n. 00, e023006, 2024. e-ISSN: 1519-9029
DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v28i00.18185 14
Conclusão
Este estudo, que teve por objetivo encontrar evidências de validade baseadas na
estrutura interna do instrumento elaborado para medir o Capital Cultural nas Interações
Familiares, alcançou êxito na sua proposta. Embora dois itens tenham sido eliminados do
instrumento, os demais itens apresentaram um comportamento psicométrico satisfatório. Os 24
itens se agruparam de acordo com o modelo teórico proposto Tramonte e Willms (2010) e
apresentaram índices que nos dão segurança para a utilização do instrumento no contexto de
pesquisa. Dessa forma, a versão final ficou composta de 13 itens pertencentes ao fator CCR e
11 itens pertencentes ao fator CCE.
Com base em todos os indicadores mencionados na seção de Resultados, entendemos
que temos evidências de validade suficientes para o uso do instrumento na sua finalidade de
medir o capital cultural adquirido nas interações feitas no ambiente familiar nas suas duas
dimensões: CCR e CCE. A dimensão relacional (CCR) está diretamente ligada ao estado do
capital cultural no estado incorporado, enquanto a dimensão estática (CCE) está associada ao
capital cultural no estado objetivado.
Para estudos futuros, recomendamos que novos itens sejam agregados aos dois fatores
para que contemplem de forma mais ampla o espectro do construto, aumentando a porção da
variância explicada. Uma revisão nos itens do fator CCE poderá melhorar a replicabilidade do
instrumento.
O próximo passo nessa sequência de estudos é verificar se há impacto do capital cultural
obtido a partir das interações familiares no desempenho acadêmico dos alunos. Será
interessante também verificar se existem diferenças do capital cultural entre as escolas e se isso
impacta os alunos que frequentam essas unidades de ensino.
Alexandre NUNES e Josemberg ANDRADE
RPGE – Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 28, n. 00, e023006, 2024. e-ISSN: 1519-9029
DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v28i00.18185 15
REFERÊNCIAS
AMERICAN EDUCATIONAL RESEARCH ASSOCIATION (AERA); AMERICAN
PSYCHOLOGICAL ASSOCIATION (APA); NATIONAL COUNCIL ON MEASUREMENT
IN EDUCATION (NCME). The Standards for educational and psychological testing.
Washington: American Educational Research Association, 2014.
AMBIEL, R. A. M.; CARVALHO, L. F. Definições e papel das evidências de validade
baseadas na estrutura interna em psicologia. In: DAMÁSIO B. F.; BORSA, J. C. (org.).
Manual de desenvolvimento de instrumentos psicológicos. São Paulo: Vetor Editora Psico-
pedagógica, 2017. p. 85-100.
ANDRADE, J. M.; VALENTINI, F. Diretrizes para a Construção de Testes Psicológicos: a
resolução CFP nº 009/2018 em destaque. Psicologia: Ciência e Profissão, Brasília, DF, v. 38,
n. esp., p. 28-39, 2018. Disponível em: http://dx.doi.org/10.1590/1982-3703000208890.
Acesso em: 06 maio 2023.
BANDURA, A. Social learning theory. Englewood Cliffs: Prentice-Hall, 1977.
BOURDIEU, P. Los tres estados del capital cultural. Sociológica, v. 2, n. 5, 1987. Disponível
em:
http://www.sociologicamexico.azc.uam.mx/index.php/Sociologica/article/view/1043/1015.
Acesso em: 06 maio 2023.
BOURDIEU, P. Capital cultural, escuela y espacio social. 2. ed. España: Siglo XXI
editores, 1998a.
BOURDIEU, P. A escola conservadora: as desigualdades frente à escola e à cultura. In:
NOGUEIRA, M. A.; CATANI, A. (org.). Escritos de Educação. Petrópolis, RJ: Vozes,
1998b. p. 39-64.
BOURDIEU, P. Razões práticas: sobre a teoria da ação. Campinas, SP: Papirus, 2018.
BOURQUE, J. et al. L’alpha de Cronbach est l’un des pires estimateurs de la consistance
interne: une étude de simulation. Revue Des Sciences de L’éducation, v. 45, n. 2, p. 78-99,
2019. Disponível em: http://dx.doi.org/10.7202/1067534ar. Acesso em: 6 maio 2023.
CROSSLEY, N. Classe Social. In: GRENFELL, M. (ed.). Pierre Bourdieu: conceitos
fundamentais. Petrópolis, RJ: Vozes, 2018.
DAMÁSIO, B. F. Uso da análise fatorial exploratória em psicologia. Avaliação Psicológica,
Campinas, SP, v. 11, n. 2, p. 213–228, 2012.
DAMÁSIO, B. F.; DUTRA, D. F. Análise fatorial exploratória: Um tutorial com o software
Factor. In: DAMÁSIO B. F.; BORSA, J. C. (org.). Manual de desenvolvimento de
instrumentos psicológicos. São Paulo: Vetor Editora Psico-pedagógica, 2017. p. 241-265.
DEVELLIS, R. F. Scale Development: theory and Applications. 4. ed. Los Angeles: Sage
Publications, 2017.
Escala de capital cultural: Evidências de validade baseadas na estrutura interna
RPGE – Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 28, n. 00, e023006, 2024. e-ISSN: 1519-9029
DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v28i00.18185 16
DIMAGGIO, P. Cultural capital and school success: the impact of status culture participation
on the grades of U.S. high school students. American Sociological Review, New York, v. 47,
n. 2, p. 189-201, 1982. Disponível em: https://doi.org/10.2307/2094962. Acesso em: 10 maio
2023.
HAIR, J. F. et al. Análise multivariada de dados. 6. ed. Porto Alegre: Bookman, 2009.
HAYTON, J. C.; ALLEN, D. G.; SCARPELLO, V. Factor retention decisions in exploratory
factor analysis: a tutorial on parallel analysis. Organizational Research Methods, v. 7, n. 2,
p. 191-205, 2004.
JAEGER, M. M.; KARLSON, K. Cultural Capital and educational inequality: a counterfactual
analysis. Sociological Science, v. 5, p. 775–795, 2018. Disponível em:
https://sociologicalscience.com/articles-v5-33-775/. Acesso em: 10 mar. 2023.
JESUS, G. R.; RÊGO, R. M. D. L.; SOUZA, V. V. Evidências de validade de conteúdo da
prova de psicologia do Enade. Estudos em Avaliação Educacional, São Paulo, v. 29, n. 72,
p. 858-884, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.18222/eae.v29i72.4897. Acesso em: 10
mar. 2023.
MAROCO, J.; GARCIA-MARQUES, T. Qual a fiabilidade do alfa de Cronbach? Questões
antigas e soluções modernas. Laboratório de Psicologia, v. 4, n. 1, p. 65–90, 2006.
PACICO, J. C.; HUTZ, C. S. Validade. In: HUTZ, C. S.; BANDEIRA, D. R.; TRENTINI, C.
M. (org.). Psicometria. 1. ed. Porto Alegre: Artmed, 2015. p. 71-84.
PASQUALI, L. Análise Fatorial para Pesquisadores. Rio de Janeiro: LabPam, 2012.
ROGERS, P. Melhores práticas para sua análise fatorial exploratória: Tutorial no Factor.
Revista de Administração Contemporânea, Curitiba, v. 26, n. 6, 2022. Disponível em:
https://doi.org/10.1590/1982-7849rac2022210085.por. Acesso em: 8 maio 2023.
SEVA-LORENZO, U.; FERRANDO, P. J. Factor: A computer program to fit the exploratory
factor analysis model. Behavior Research Methods, v. 38, n. 1, p. 88–91, 2006.
SIEBEN, S.; LECHNER, C. M. Measuring cultural capital through the number of books in
the household. Measurement Instruments for the Social Sciences, v. 1, 2019. Disponível
em: https://doi.org/10.1186/s42409-018-0006-0. Acesso em: 08 mar. 2023.
TIMMERMAN, M. E.; LORENZO-SEVA, U. Dimensionality assessment of ordered
polytomous items with parallel analysis. Psychological Methods, v. 16, n. 2, p. 209–220,
2011. Disponível em: https://doi.org/10.1037/a0023353. Acesso em: 12 maio 2023.
TRAMONTE, L.; WILLMS, J. D. Cultural capital and its effects on education outcomes.
Economics of Education Review, v. 29, n. 2, p. 200–213, 2010. Disponível em:
https://doi.org/10.1016/j.econedurev.2009.06.003. Acesso em: 05 fev. 2023.
Alexandre NUNES e Josemberg ANDRADE
RPGE – Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 28, n. 00, e023006, 2024. e-ISSN: 1519-9029
DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v28i00.18185 17
VALENTINI, F., LAROS, J. A.; MOSE, L. B. Validity evidence of the Abstract and Spatial
Reasoning Test. Trends in Psychology, v. 29, n. 1, p. 139–154, 2021. Disponível em:
https://doi.org/10.1007/s43076-020-00056-w. Acesso em: 5 fev. 2023.
CRediT Author Statement
Reconhecimentos: Não aplicável.
Financiamento: Não aplicável.
Conflitos de interesse: Não há conflitos de interesse.
Aprovação ética: Sim. A pesquisa foi submetida ao comitê de ética de pesquisa da
Universidade de Brasília.
Disponibilidade de dados e material: Parcialmente disponibilizado mediante solicitação
aos autores.
Contribuições dos autores: A.C.N. e J.M.A. contribuíram para a concepção,
conceitualização, planejamento metodológico/analítico, discussão e conclusão dos
resultados do artigo; A. C. N. fez a redação inicial do artigo (rascunho); A. C. N. e J.M.A.
são responsáveis pela redação final (revisão e edição).
Processamento e editoração: Editora Ibero-Americana de Educação.
Revisão, formatação, normalização e tradução.
RPGE – Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 28, n. 00, e023006, 2024. e-ISSN: 1519-9029
DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v28i00.18185 1
CULTURAL CAPITAL SCALE: EVIDENCE OF VALIDITY BASED ON INTERNAL
STRUCTURE
ESCALA DE CAPITAL CULTURAL: EVIDÊNCIAS DE VALIDADE BASEADAS NA
ESTRUTURA INTERNA
ESCALA DE CAPITAL CULTURAL: EVIDENCIA DE VALIDEZ BASADA EN
ESTRUCTURA INTERNA
Alexandre Chaves NUNES1
e-mail: chavesnunes.alexandre@gmail.com
Josemberg Moura de ANDRADE2
e-mail: josemberg.andrade@gmail.com
How to reference this paper:
NUNES, A. C.; ANDRADE, J. M. Cultural capital scale: Evidence
of validity based on internal structure. Revista on line de Política
e Gestão Educacional, Araraquara, v. 27, n. 00, e023006, 2023.
e-ISSN: 1519-9029. DOI:
https://doi.org/10.22633/rpge.v28i00.18185
| Submitted: 19/06/2023
| Revisions required: 05/10/2023
| Approved: 17/12/2024
| Published: 26/02/2024
Editor:
Prof. Dr. Sebastião de Souza Lemes
Deputy Executive Editor:
Prof. Dr. José Anderson Santos Cruz
1
University of Brasília (UNB), Brasília – BR – Brazil. Doctoral degree candidate in Social Psychology of Work
and Organizations - PSTO.
2
University of Brasília (UNB), Brasília – DF – Brazil. Faculty member of the PSTO Program.
Cultural capital scale: Evidence of validity based on internal structure
RPGE – Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 28, n. 00, e023006, 2024. e-ISSN: 1519-9029
DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v28i00.18185 2
ABSTRACT: This study aims to validate the Cultural Capital in Family Interactions Scale through
validity evidence, focusing on the internal structure of the instrument. As outlined by the
Bourdiesian theory, cultural capital is considered a set of cultural and social assets acquired in the
domestic environment, and its direct relationship with students' academic performance is
highlighted. In this analysis, we used a sample of 11,795 5th-grade students who answered a
questionnaire. Data collection was done electronically. The Parallel Analysis indicated two factors:
Static Cultural Capital and Relational Cultural Capital, with Guttman's lambda 2 assuming values
of 0.702 and 0.845, respectively. We calculated UniCO = 0.787, ECV = 0.669 and MIREAL = 0.318
indices. We used Exploratory Factor Analysis and Partial Confirmatory Factor Analysis. The
adjustment indices CFI = 0.946 and TLI = 0.935, and the residue index RMSEA = 0.053, the
analysis of internal consistency, determinants, and replicability of the factorial scores gave us
evidence of validity for the use of the Cultural Capital Scale in Family Interactions.
KEYWORDS: Cultural capital. Evidence of validity. Internal structure. Factor analysis.
RESUMO: Este estudo visa validar a Escala de Capital Cultural nas Interações Familiares por
meio de evidências de validade, centrando-se na estrutura interna do instrumento desenvolvido
pelos autores. O capital cultural, conforme delineado pela teoria bourdiesiana, é considerado um
conjunto de ativos culturais e sociais adquiridos no ambiente doméstico, e sua relação direta com
o desempenho escolar dos alunos é destacada. Nessa análise, foi utilizado uma amostra de 11.795
alunos do 5° ano que responderam a um questionário. A coleta dos dados foi feita de forma
eletrônica. A Análise Paralela indicou dois fatores: Capital Cultural Estático e Capital Cultural
Relacional, com lambda 2 de Guttmam assumindo os valores de 0,702 e 0,845, respectivamente.
Calcularam-se os índices UniCO = 0,787, ECV = 0,669 e MIREAL = 0,318. Foi realizado uma
Análise Fatorial Exploratória e Análise Fatorial Confirmatória Parcial. Os índices de ajustes CFI
= 0,946 e TLI = 0,935, e o índice de resíduo RMSEA = 0,053, as análises de consistência interna,
de determinância e replicabilidade dos escores fatoriais nos indicaram evidências de validade para
a utilização da Escala de Capital Cultural nas Interações Familiares.
PALAVRAS-CHAVE: Capital Cultural. Evidências de Validade. Estrutura Interna. Análise
Fatorial.
RESUMEN: Este estudio tiene como objetivo validar la Escala de Capital Cultural en
Interacciones Familiares a través de evidencia de validez, centrándose en la estructura interna del
instrumento. El capital cultural, tal como lo plantea la teoría bourdiesiana, es considerado un
conjunto de bienes culturales y sociales adquiridos en el entorno doméstico, y se destaca su relación
directa con el rendimiento académico de los estudiantes. En este análisis, utilizamos una muestra
de 11.795 estudiantes de 5º grado que respondieron un cuestionario. La recolección de datos se
realizó electrónicamente. El Análisis Paralelo indicó dos factores: Capital Cultural Estático y
Capital Cultural Relacional, con la lambda 2 de Guttman asumiendo valores de 0,702 y 0,845,
respectivamente. Calculamos los índices UniCO = 0,787, ECV = 0,669 y MIREAL = 0,318.
Utilizamos Análisis Factorial Exploratorio y Análisis Factorial Confirmatorio Parcial. Los índices
de ajuste CFI = 0,946 y TLI = 0,935, y el índice de residuos RMSEA = 0,053, los análisis de
consistencia interna, determinación y replicabilidad de las puntuaciones factoriales nos dieron
evidencia de validez para el uso de la Escala de Capital Cultural en las Interacciones Familiares.
PALABRAS CLAVE: Capital cultural. Evidencia de validez. Estructura interna. Análisis factorial.
Alexandre NUNES and Josemberg ANDRADE
RPGE – Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 28, n. 00, e023006, 2024. e-ISSN: 1519-9029
DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v28i00.18185 3
Introduction
Cultural capital corresponds to a set of cultural assets, such as educational titles,
diplomas, knowledge, skills, and competencies, which are acquired throughout life, and once
combined, can result in other forms of capital, such as social and economic (Bourdieu, 1987).
Jaeger and Karlson (2018) add that the transmission process of cultural capital can occur from
parents to children or through investments and socialization.
According to Bourdieu (1998a), cultural capital is an educational variable that presents
a differentiation power almost similar to economic capital regarding students' academic
performance. According to this same author, "the reproduction of the structure of distribution
of cultural capital occurs in the relationship between the strategies of families and the specific
logic of the school institution" (Bourdieu, 2018, p. 34, our translation). Thus, researching
cultural capital in family relationships can generate intervention strategies with the aim of
reducing social inequality.
According to the sociologist Bourdieu (1998b), many of those recognized as "good
students" in a classroom are the result of family action, mainly from a cultural perspective.
According to this same author, students with a high level of cultural capital find more facilities
in the school environment because teachers establish greater identification with them
(Bourdieu, 1998a). Thus, with each generation of descendants of the high cultural level
population, who are mostly people of high socioeconomic status, this capital will be reproduced
in future generations, becoming a cycle, which Bourdieu calls Cultural Reproduction
(Bourdieu, 1998a).
Contradicting the theory of Social Reproduction, DiMaggio (1982) suggests that,
according to the situations and experiences lived in each family, cultural capital can be acquired
and incremented, which he calls Cultural Mobility. The theory of Cultural Mobility breaks the
rigidity of Cultural Reproduction and brings a new perspective for families of low
socioeconomic status to reach other levels of cultural capital (Jaeger; Karlson, 2018).
Consequently, students from lower socioeconomic backgrounds may achieve better academic
results as long as families acquire more cultural capital.
Cultural capital can exist in three states: embodied, objectified, and institutionalized
(Bourdieu, 1987). Cultural capital in the objectified state is present in the form of cultural goods
such as paintings, art pieces, musical instruments, visits to museums, galleries, and musical
performances. Just as economic capital requires investment for its growth, cultural capital also
involves some form of investment for its development (Bourdieu, 1987). Cultural capital in the
Cultural capital scale: Evidence of validity based on internal structure
RPGE – Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 28, n. 00, e023006, 2024. e-ISSN: 1519-9029
DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v28i00.18185 4
embodied state is acquired throughout life through experiences and daily exchanges (Crossley,
2018). In the embodied state, cultural capital is the result of time investment, as it is not
transferred instantly as with financial capital. It involves personal cost, dedication, and
renunciation (Bourdieu, 1987).
In the family environment, this exchange of experience and, consequently, the formation
of habits tend to be more significant precisely because of the greater interaction time among
family members. Especially when considering that children observe and mimic the behavior of
the adults they most identify with (Bandura, 1977). In the institutional state, cultural capital is
associated with academic titles and achievements attained (Sieben; Lechner, 2019).
Tramonte and Willms (2010) divide cultural capital into two dimensions: static cultural
capital (SCC) and relational cultural capital (RCC). SCC relates to objectified states since it
includes possessing high culture goods, musical instruments, artworks, and visits to museums
and theaters. On the other hand, RCC is related to the embodied state, as per the researchers'
definition, this dimension includes discussions between children and their parents on political,
cultural, and social issues, as well as topics arising from experiences in the school environment.
To capture the cultural capital transmitted from parents to children in the family
environment, considering the two dimensions (RCC and SCC) proposed by Tramonte and
Willms (2010), it is necessary to have an instrument with this approach that presents evidence
of validity. These pieces of evidence will indicate how suitable the instrument is for the intended
use (Aera; Apa; Ncme, 2014; Pacico; Hutz, 2015; Andrade; Valentini, 2018). However, it is
important to understand that validity is not a characteristic that allows only two possibilities,
such as valid or invalid, but rather a "continuous process, varying in terms of the quantity and
quality of the evidence supporting a given interpretation for the scores of an instrument"
(Ambiel; Carvalho, 2017, p. 87, our translation). Thus, as new findings are obtained about the
test, more evidence is gathered regarding its suitability for the construct it aims to measure.
The literature points out five sources of valid evidence that can support the instrument:
1. Evidence based on content; 2. Based on the response process; 3. Based on internal structure;
4. Based on the relationship with other variables; and 5. Based on testing consequences (Aera;
Apa; Ncme, 2014; Andrade; Valentini, 2018; Jesus; Rêgo; Souza, 2018). Although all five
sources of evidence are essential in the process of constructing psychological and educational
instruments, the focus of this article is on seeking evidence of validity based on the internal
structure of the instrument.
Alexandre NUNES and Josemberg ANDRADE
RPGE – Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 28, n. 00, e023006, 2024. e-ISSN: 1519-9029
DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v28i00.18185 5
The search for valid evidence based on the internal structure aims to establish the
relationship between the test items and the construct to be measured and the relationships of
these items with the possible dimensions derived from this construct. Among the psychometric
techniques used for this purpose, we have Exploratory Factor Analysis (EFA) and Confirmatory
Factor Analysis (CFA) (Andrade; Valentini, 2018), as well as an intermediate technique known
as Partial Confirmatory Factor Analysis (PCFA) (Rogers, 2022).
The general objective of this article was to obtain evidence of validity based on the
internal structure of the Cultural Capital Scale in Family Interactions. The specific objectives
of the present study were to verify the factorial structure of the cultural capital scale in family
interactions and to obtain estimates of the reliability of the factors.
Method
Participants
The research was administered to 18,607 students out of a total of 19,649, all belonging
to the same network of private schools. The network consists of 334 units located throughout
Brazil and, annually, conducts a large-scale assessment to verify students' performance in the
subjects of Portuguese Language (LP) and Mathematics (MT). Out of the 18,607 invited
students, 12,835 agreed to participate voluntarily in the research with the proper authorization
from their parents.
Students who did not fully complete the Cultural Capital questionnaire were excluded
from the sample. Thus, the final sample consisted of 11,795 students from the 5th grade of
Elementary School, with 49.6% being male and 50.3% female. Regarding age, at the time of
the survey, 55.1% were 10 years old, 42.3% were 11 years old, 0.9% were younger than 10
years old, 1.6% were older than 11 years old, and 0.1% did not respond.
The research was conducted in 323 schools, with an average of 37 participating students
per school (M = 36.5, SD = 21.6). The students were distributed across the five geographical
macroregions of Brazil in the following proportions: 41.6% in the Southeast region; 21.6% in
the South region; 14.1% in the North region; 13.1% in the Midwest region; and 9.6% in the
Northeast region.
Cultural capital scale: Evidence of validity based on internal structure
RPGE – Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 28, n. 00, e023006, 2024. e-ISSN: 1519-9029
DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v28i00.18185 6
Instruments
The Cultural Capital in Family Interactions instrument was developed and administered
alongside a Portuguese Language and Mathematics assessment. The knowledge assessment
contained 22 Mathematics items and 22 Portuguese Language items. After students answered
the knowledge questions, they had access to the instrument designed to measure cultural capital
in family interactions. This instrument consists of 26 items depicting situations that may occur
in the family environment, with 12 items from the CCE dimension and 14 items from the CCR
dimension. The items were presented to students in a way that they responded using a Likert-
type frequency scale, with the following points: 0 – Never happens; 1 – Rarely; 2 – Few times;
3 – Frequently; and 4 – Always. Table 1 presents the 26 items and the dimension to which each
belongs.
Table 1 – Cultural capital items
Item
Dimension
IT01
CCE
IT02
CCE
IT03
CCE
IT04
CCE
IT05
CCE
IT06
CCR
IT07
CCR
IT08
CCR
IT09
CCR
IT10
CCR
IT11
CCE
IT12
CCE
IT13
CCE
IT14
CCR
IT15
CCR
IT16
CCR
IT17
CCR
IT18
CCE
IT19
CCE
IT20
CCE
IT21
CCE
IT22
CCR
IT23
CCR
IT24
CCR
IT25
CCR
IT26
CCR
Source: Authors' elaboration.
Alexandre NUNES and Josemberg ANDRADE
RPGE – Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 28, n. 00, e023006, 2024. e-ISSN: 1519-9029
DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v28i00.18185 7
The elaboration of the items composing the instrument was based on various situations
that occur in the family environment and are in line with the definition of CCR and CCE
proposed by Tramonte and Willms (2010). These items, once developed, were subjected to
judges' analysis and presented to the target audience with the aim of collecting content-based
validity evidence. After going through this process, being improved at each new stage, the
instrument consisted of the 26 items described in Table 1. The instrument was inserted into an
assessment of the network composed, in total, of 87 items, distributed as follows: 44 items of
knowledge in Portuguese Language and Mathematics, 17 items of Sociodemographic
questions, and 26 items of Cultural Capital.
Data Collection Procedure
Data collection took place electronically through a system developed by the network
itself. Through a personal login and password, students accessed the virtual environment and
completed the assessment, responding to the questionnaire. The assessments were conducted at
school, under the supervision of proctors. Students had a minimum of 30 minutes and a
maximum of 240 minutes to complete the test. Along with the questionnaire, there was an assent
form in which the student could choose whether or not to participate in the research.
Data Analysis
Two specific objectives were established to achieve the general objective, which is the
search for evidence of validity based on internal structure. To establish the correct number of
factors that the instrument possesses (specific objective 'a'), the Parallel Analysis (PA) method
was used, considering its best performance in determining factors to be retained (Damásio,
2012). With PA, we performed Closeness to Unidimensionality Assessment procedures that aid
in identifying the unidimensionality of the construct, avoiding the incorrect estimation of the
model's factor count.
The Closeness to Unidimensionality Assestment indicator helps identify whether an
instrument is multifactorial. "The idea behind the test is that, sometimes, multifactorial
instruments present poorly defined factors that are difficult to reproduce, but that improve fit
indices" (Damásio; Dutra, 2017, p. 255, our translation). Three indices help identify signs of
unidimensionality: Unidimensional Congruence (UniCo) indicates the proximity to
unidimensionality when its value is above 0.95, and Explained Common Variance (ECV)
Cultural capital scale: Evidence of validity based on internal structure
RPGE – Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 28, n. 00, e023006, 2024. e-ISSN: 1519-9029
DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v28i00.18185 8
indicates signs of unidimensionality when its values are greater than 0.85. The third index is
the Mean of Item Residual Absolute Loadings (MIREAL), which is a residual measure. In this
case, for the instrument to indicate unidimensionality, this index assumes values less than 0.30
(Damásio; Dutra, 2017).
Since the unidimensionality indicators reject the hypothesis of a single factor and
parallel analysis confirmed the presence of two factors, we proceeded to other indices in our
analysis that could explain how the data behave for the proposed model. In order to test how
much the items were correlated with each other, determining each factor (specific objective 'b'),
Exploratory Factor Analysis (EFA) was used, which also served to evaluate the quality of the
items (Pasquali, 2012). Factor analysis is a statistical technique that works with multivariate
analyses, assuming that a series of observed variables can be explained by unobserved variables
called factors.
This occurs when these observed variables have something in common, generating
intercorrelations among them (Pasquali, 2012). What causes these intercorrelations is the
common, unobservable factor. When the aim is to explore a new instrument and how the items
behave, Exploratory Factor Analysis (EFA) is used (Damásio; Dutra, 2017). However, before
conducting the EFA, it was necessary to check the sample's suitability to the model. For this
purpose, the Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) test was used, which "measures the amount of shared
variance among the items that can be explained by latent factors" (Damásio; Dutra, 2017, p.
254, our translation).
There are several methods for conducting EFA and estimating factorial parameters. The
method adopted for conducting EFA in this article was Diagonally Weight Least Square
(DWLS) for at least two reasons: 1. This method does not require data to be normally
distributed; 2. It is a more recommended method when the data is considered ordinal (Damásio;
Dutra, 2017).
Continuing our analysis, we performed a Confirmatory Factor Analysis that we used
partially in the Exploratory Factor Analysis. This intermediate approach is known as Partial
Confirmatory Factor Analysis (PCFA) (Rogers, 2022). This technique is interesting because it
provides some indicators from Confirmatory Factor Analysis useful in model evaluation. We
started with this intermediate approach with a residual measure: Root Mean Square Error of
Approximation (RMSEA). Regarding residuals, the lower the value found, the better the fit to
the model.
Alexandre NUNES and Josemberg ANDRADE
RPGE – Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 28, n. 00, e023006, 2024. e-ISSN: 1519-9029
DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v28i00.18185 9
We used other indicators to measure how well the proposed model fits the data. The
Tucker-Lewis Index (TLI), which can also be known as the Non-Normed Fit Index (NNFI), and
the Comparative Fit Index (CFI) were used for this fit evaluation. In this case, since they are fit
indicators, the higher the indicator value, the better the model fits the data (Damásio; Dutra,
2017).
We used some procedures to assess the quality of the factor scores generated by the
instrument application. To calculate the instrument's reliability, Guttman's Lambda 2 calculation
was used (Valentini; Laros; Mose, 2021), as Cronbach's alpha has been used less and less by
researchers (Maroco; Garcia-Marques, 2006), receiving criticism for underestimating the
reliability of a test score or overestimating reliability when errors are correlated (Bourque et al.,
2019). We also used the ORION index (Overall Reliability of fully-Informative prior Oblique
N-EAP) to calculate the reliability of the total score of all participants on each factor. We also
calculated the score determinacy index and the replicability of factor scores through the H-
observed index. The latter "indicates how well the set of items represents the common factor"
(Rogers, 2022, p. 13, our translation), being the most suitable for ordinal variables.
The AP, EFA, PCFA indices, Closeness to Unidimensionality Assessment procedures,
ORION indices, determinacy, and replicability of factor scores were conducted using Factor
12.03.01 software. The Guttman's Lambda 2 reliability coefficient calculation was performed
using Statistical Data Analysis Software (SPSS) 28.0.1.0.
Results
Based on the theoretical model proposed by Tramonte and Willms (2010), for which the
instrument was constructed, a structure with two factors was expected, namely: CCE and CCR.
The AP method was used to estimate the number of factors. Unlike the Kaiser method, which
suggests considering all factors with eigenvalues greater than 1.0 (Pasquali, 2012), AP estimates
dimensions from a large number of randomly generated samples by comparing the eigenvalues
of the real data with those of the sample (Timmerman; Lorenzo-Seva, 2011). The number of
eigenvalues generated from the real data that are greater than the eigenvalues generated from
random samples represents the number of factors to be retained (Hayton; Allen; Scarpello,
2004). The AP procedure indicated the presence of two factors.
Before proceeding with the EFA, it was necessary to check the sample adequacy index
for the proposed model. The KMO value found was 0.88, 95% CI (0.85, 0.88). According to
Cultural capital scale: Evidence of validity based on internal structure
RPGE – Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 28, n. 00, e023006, 2024. e-ISSN: 1519-9029
DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v28i00.18185 10
Pasquali (2012), KMO values from 0.70 to 0.79 are considered fair, from 0.80 to 0.89,
meritorious, and above 0.90, superb.
In conducting the EFA, it was decided to analyze the data matrix using polychoric
correlation, as a Likert scale should be considered ordinal data (Damásio; Dutra, 2017). The
factors showed a correlation of 0.370, 95% CI (0.309, 0.421). It was also chosen to use an
oblique rotation, as it facilitates factor interpretation (Seva-Lorenzo; Ferrando, 2006), since
with a non-orthogonal rotation, the relationship between the factors becomes more noticeable
(Pasquali, 2012) due to the correlation between them (Devellis, 2017).
Table 2 shows the factor loadings with confidence intervals (95%) for each item on the
two factors. These loadings are called factor loadings (Pasquali, 2012).
Table 2 – Factor loading with confidence interval (95%) of each item on the two
factors
Item
F1
F2
Factor loading
IC 95%
Factor loading
IC 95%
IT01
-0,043
(-0,110 0,021)
0,440
(0,369 0,506)
IT02
0,005
(-0,061 0,071)
0,366
(0,292 0,425)
IT03
0,058
(-0,010 0,112)
0,293
(0,227 0,358)
IT04
-0,008
(-0,062 0,044)
0,480
(0,424 0,534)
IT05
0,008
(-0,043 0,076)
0,577
(0,509 0,637)
IT06
0,629
(0,579 0,677)
-0,143
(-0,199 -0,076)
IT07
0,579
(0,528 0,632)
0,053
(-0,009 0,119)
IT08
0,511
(0,457 0,562)
0,078
(0,019 0,143)
IT09
0,375
(0,321 0,427)
0,293
(0,235 0,349)
IT10
0,489
(0,435 0,535)
0,156
(0,096 0,212)
IT11
0,014
(-0,037 0,072)
0,476
(0,419 0,534)
IT12
-0,118
(-0,182 -0,060)
0,522
(0,450 0,577)
IT13
-0,204
(-0,276 -0,150)
0,612
(0,547 0,674)
IT14
0,557
(0,509 0,607)
0,123
(0,059 0,182)
IT15
0,560
(0,512 0,608)
-0,080
(-0,148 -0,021)
IT16
0,685
(0,638 0,724)
-0,074
(-0,128 -0,014)
IT17
0,734
(0,687 0,781)
-0,165
(-0,226 -0,104)
IT18
0,118
(0,054 0,175)
0,332
(0,260 0,386)
IT19
0,076
(0,020 0,127)
0,632
(0,569 0,683)
IT20
0,047
(-0,011 0,096)
0,563
(0,504 0,614)
IT21
0,082
(0,024 0,131)
0,569
(0,519 0,617)
IT22
0,683
(0,634 0,735)
-0,111
(-0,176 -0,054)
IT23
0,602
(0,552 0,655)
0,078
(0,007 0,136)
IT24
0,515
(0,457 0,565)
-0,099
(-0,162 -0,045)
IT25
0,673
(0,627 0,722)
-0,068
(-0,136 -0,019)
IT26
0,489
(0,439 0,540)
0,034
(-0,023 0,092)
Source: Authors' elaboration.
Alexandre NUNES and Josemberg ANDRADE
RPGE – Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 28, n. 00, e023006, 2024. e-ISSN: 1519-9029
DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v28i00.18185 11
According Hair et al. (2009), factor loadings between |0.30| and |0.40| are minimally
acceptable. However, the same author recommends that for samples larger than 350
participants, loadings of 0.30 can be considered significant. Thus, only IT03 was removed from
the analysis for not meeting the minimum requirement.
Subsequently, IT09 was also removed from the analysis for showing factor loadings on
both factors (0.375 and 0.293). Hair et al. (2009) recommend eliminating the item from the
analysis. Although the loading on one of the factors is not significant, the difference between
the loadings is very small (0.082). Therefore, a more parsimonious model was adopted
(Pasquali, 2012).
With the elimination of the two items, a new EFA was conducted with 24 items. The
KMO retained the same value, and the parallel analysis indicated two factors. The explained
variance was 36.24%. Table 3 presents the items with their factor loadings, confidence intervals,
and the corresponding factor in the new configuration.
Table 3 - Factor loading, confidence interval, and classification of each item on the factors
after the removal of items IT03 and IT09 from the analysis
Item
F1
F2
Factor Loading
IC 95%
Factor Loading
IC 95%
IT01
0,416
(0,349 0,476)
IT02
0,354
(0,290 0,424)
IT04
0,433
(0,374 0,492)
IT05
0,537
(0,471 0,601)
IT06
0,610
(0,555 0,656)
IT07
0,568
(0,512 0,620)
IT08
0,506
(0,450 0,557)
IT10
0,483
(0,430 0,533)
IT11
0,486
(0,430 0,545)
IT12
0,557
(0,491 0,612)
IT13
0,654
(0,581 0,713)
IT14
0,546
(0,492 0,592)
IT15
0,557
(0,504 0,601)
IT16
0,684
(0,636 0,721)
IT17
0,734
(0,684 0,775)
IT18
0,338
(0,285 0,401)
IT19
0,636
(0,589 0,689)
IT20
0,568
(0,514 0,623)
IT21
0,553
(0,494 0,606)
IT22
0,678
(0,623 0,721)
IT23
0,598
(0,552 0,646)
IT24
0,508
(0,459 0,564)
Cultural capital scale: Evidence of validity based on internal structure
RPGE – Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 28, n. 00, e023006, 2024. e-ISSN: 1519-9029
DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v28i00.18185 12
IT25
0,666
(0,626 0,714)
IT26
0,478
(0,427 0,532)
Source: Authors' elaboration.
F1 = CCE: Static Cultural Capital; F2 = CCR: Relational Cultural Capital; Loadings below 0.3 were
not presented.
Although the AP already indicated the presence of two factors, we conducted a new
analysis aiming to verify the unidimensionality of the construct. The Cultural Capital Scale, the
focus of this study, presented the following indices: UniCo = 0.787, 95% CI (0.738 - 0.825);
ECV = 0.669, 95% CI (0.646 - 0.691); and MIREAL = 0.318, 95% CI (0.307 - 0.333). The
reference values for unidimensionality are as follows: UniCo > 0.95, ECV > 0.85, and MIREAL
< 0.30 (Damásio; Dutra, 2017).
The AFCP presented the following residual index: RMSEA was 0.053, 95% CI (0.0498
- 0.0534), therefore within the recommended parameters. The fit indices also showed good
indicators: TLI = 0.935, 95% CI (0.926 - 0.927), and CFI = 0.946, 95% CI (0.940 - 0.956). The
literature recommends that the fit indices should compute at least 0.90 or be above 0.95 (Hair
et al., 2009; Damásio; Dutra, 2017). In this case, the fit values are within acceptable limits.
To calculate the reliability of the instrument, we used Guttman's Lambda 2 calculation
(Valentini; Laros; Mose, 2021). The 11 items from the CCE factor recorded a Lambda 2 value
of 0.702, and the 13 items from the CCR factor recorded a Lambda 2 value of 0.845. We also
used the ORION index to calculate the reliability of the total score of all participants in each
factor. Again, the CCR factor presented a higher index (0.883) than the CCE factor (0.820).
Another index that evaluates factor scores is the Factor Determinacy Index, "which estimates
whether factor scores can be good indicators of the latent factor" (Damásio; Dutra, 2017, p.
258, our translation). The minimum expected value for each factor is above 0.80. The CCE
factor obtained 0.906, and the CCR obtained 0.940.
We also calculated the factor replicability indicator using the H-observed index. The
metric for interpreting the H-Observed is that values above 0.80 are considered acceptable
(Damásio; Dutra, 2017). The CCE factor achieved a value of 0.791, 95% CI (0.779 - 0.810),
slightly below the acceptable threshold, which, if reduced to one decimal place, would be within
the acceptable range. On the other hand, the CCR factor, with a value of 0.864, 95% CI (0.856
- 0.875), is above the acceptable threshold.
Alexandre NUNES and Josemberg ANDRADE
RPGE – Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 28, n. 00, e023006, 2024. e-ISSN: 1519-9029
DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v28i00.18185 13
Discussion
The general aim of this article was to obtain evidence of validity based on the internal
structure for the Scale of Cultural Capital in Family Interactions developed by the author. We
decomposed the general aim into two specific objectives, which were to verify the factorial
structure of the scale of cultural capital in family interactions and to obtain estimates of factor
reliability.
A version replaced the version with 26 items of the instrument with 24 items, as two
items were eliminated. Item 3 was eliminated due to its low factor loading, while item 9
exhibited cross-loaded factor loadings. Even after eliminating these two items, the parallel
analysis indicated the presence of two factors. The items are grouped into factors exactly
according to the theory. To perform the Closeness to Unidimensionality Assessment procedure,
we used three indicators, namely: UniCo, ECV, and MIREAL, which rejected the hypothesis of
the instrument being unidimensional.
In addition to the EFA, we used adjustments of an AFCP model (Rogers, 2022), which
contributed to verifying whether the internal structure of the instrument was adequate. We
calculated the RMSEA, which indicated a low level of residual, as well as the TLI and CFI
indices. All these indicators pointed to a good fit of the model.
The calculation of Guttman's Lambda 2 indicated that the factors exhibit adequate
internal consistency. We also calculated the ORION index to measure the reliability of the total
score of the participants and the factor determinacy index to verify if the factor scores are good
estimators of the latent factor. In all cases, the results were acceptable, with the CCR factor
showing better performance compared to the CCE factor.
Finally, we calculated the replicability index through the H-observed index of the
factors. Once again, the CCR factor showed the best performance.
Cultural capital scale: Evidence of validity based on internal structure
RPGE – Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 28, n. 00, e023006, 2024. e-ISSN: 1519-9029
DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v28i00.18185 14
Conclusion
This study, aimed at finding evidence of validity based on the internal structure of the
instrument developed to measure Cultural Capital in Family Interactions, succeeded in its
purpose. Although two items were eliminated from the instrument, the remaining items
exhibited satisfactory psychometric behavior. The 24 items were grouped according to the
theoretical model proposed by Tramonte and Willms (2010) and presented indices that provide
confidence for the use of the instrument in the research context. Thus, the final version
comprised 13 items belonging to the CCR factor and 11 items belonging to the CCE factor.
Based on all the indicators mentioned in the Results section, we understand that we have
sufficient evidence of validity for the use of the instrument in its purpose of measuring cultural
capital acquired in interactions within the family environment in its two dimensions: CCR and
CCE. The relational dimension (CCR) is directly linked to the state of cultural capital in the
incorporated state, while the static dimension (CCE) is associated with cultural capital in the
objectified state.
For future studies, we recommend that new items be added to the two factors to cover
the spectrum of the construct more broadly, increasing the portion of explained variance. A
review of the items in the CCE factor may improve the replicability of the instrument.
The next step in this sequence of studies is to verify if there is an impact of the cultural
capital obtained from family interactions on students' academic performance. It will also be
interesting to see if there are differences in cultural capital among schools and if this impacts
students attending these educational institutions.
Alexandre NUNES and Josemberg ANDRADE
RPGE – Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 28, n. 00, e023006, 2024. e-ISSN: 1519-9029
DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v28i00.18185 15
REFERENCES
AMERICAN EDUCATIONAL RESEARCH ASSOCIATION (AERA); AMERICAN
PSYCHOLOGICAL ASSOCIATION (APA); NATIONAL COUNCIL ON MEASUREMENT
IN EDUCATION (NCME). The Standards for educational and psychological testing.
Washington: American Educational Research Association, 2014.
AMBIEL, R. A. M.; CARVALHO, L. F. Definições e papel das evidências de validade
baseadas na estrutura interna em psicologia. In: DAMÁSIO B. F.; BORSA, J. C. (org.).
Manual de desenvolvimento de instrumentos psicológicos. São Paulo: Vetor Editora Psico-
pedagógica, 2017. p. 85-100.
ANDRADE, J. M.; VALENTINI, F. Diretrizes para a Construção de Testes Psicológicos: a
resolução CFP nº 009/2018 em destaque. Psicologia: Ciência e Profissão, Brasília, DF, v. 38,
n. esp., p. 28-39, 2018. Available at: http://dx.doi.org/10.1590/1982-3703000208890.
Accessed in: 06 May 2023.
BANDURA, A. Social learning theory. Englewood Cliffs: Prentice-Hall, 1977.
BOURDIEU, P. Los tres estados del capital cultural. Sociológica, v. 2, n. 5, 1987. Available
at: http://www.sociologicamexico.azc.uam.mx/index.php/Sociologica/article/view/1043/1015.
Accessed in: 06 May 2023.
BOURDIEU, P. Capital cultural, escuela y espacio social. 2. ed. España: Siglo XXI
editores, 1998a.
BOURDIEU, P. A escola conservadora: as desigualdades frente à escola e à cultura. In:
NOGUEIRA, M. A.; CATANI, A. (org.). Escritos de Educação. Petrópolis, RJ: Vozes,
1998b. p. 39-64.
BOURDIEU, P. Razões práticas: sobre a teoria da ação. Campinas, SP: Papirus, 2018.
BOURQUE, J. et al. L’alpha de Cronbach est l’un des pires estimateurs de la consistance
interne: une étude de simulation. Revue Des Sciences de L’éducation, v. 45, n. 2, p. 78-99,
2019. Available at: http://dx.doi.org/10.7202/1067534ar. Accessed in: 6 May 2023.
CROSSLEY, N. Classe Social. In: GRENFELL, M. (ed.). Pierre Bourdieu: conceitos
fundamentais. Petrópolis, RJ: Vozes, 2018.
DAMÁSIO, B. F. Uso da análise fatorial exploratória em psicologia. Avaliação Psicológica,
Campinas, SP, v. 11, n. 2, p. 213–228, 2012.
DAMÁSIO, B. F.; DUTRA, D. F. Análise fatorial exploratória: Um tutorial com o software
Factor. In: DAMÁSIO B. F.; BORSA, J. C. (org.). Manual de desenvolvimento de
instrumentos psicológicos. São Paulo: Vetor Editora Psico-pedagógica, 2017. p. 241-265.
DEVELLIS, R. F. Scale Development: theory and Applications. 4. ed. Los Angeles: Sage
Publications, 2017.
Cultural capital scale: Evidence of validity based on internal structure
RPGE – Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 28, n. 00, e023006, 2024. e-ISSN: 1519-9029
DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v28i00.18185 16
DIMAGGIO, P. Cultural capital and school success: the impact of status culture participation
on the grades of U.S. high school students. American Sociological Review, New York, v. 47,
n. 2, p. 189-201, 1982. Available at: https://doi.org/10.2307/2094962. Accessed in: 10 May
2023.
HAIR, J. F. et al. Análise multivariada de dados. 6. ed. Porto Alegre: Bookman, 2009.
HAYTON, J. C.; ALLEN, D. G.; SCARPELLO, V. Factor retention decisions in exploratory
factor analysis: a tutorial on parallel analysis. Organizational Research Methods, v. 7, n. 2,
p. 191-205, 2004.
JAEGER, M. M.; KARLSON, K. Cultural capital and educational inequality: a counterfactual
analysis. Sociological Science, v. 5, p. 775–795, 2018. Available at:
https://sociologicalscience.com/articles-v5-33-775/. Accessed in: 10 Mar. 2023.
JESUS, G. R.; RÊGO, R. M. D. L.; SOUZA, V. V. Evidências de validade de conteúdo da
prova de psicologia do Enade. Estudos em Avaliação Educacional, São Paulo, v. 29, n. 72,
p. 858-884, 2018. Available at: https://doi.org/10.18222/eae.v29i72.4897. Accessed in: 10
Mar. 2023.
MAROCO, J.; GARCIA-MARQUES, T. Qual a fiabilidade do alfa de Cronbach? Questões
antigas e soluções modernas. Laboratório de Psicologia, v. 4, n. 1, p. 65–90, 2006.
PACICO, J. C.; HUTZ, C. S. Validade. In: HUTZ, C. S.; BANDEIRA, D. R.; TRENTINI, C.
M. (org.). Psicometria. 1. ed. Porto Alegre: Artmed, 2015. p. 71-84.
PASQUALI, L. Análise Fatorial para Pesquisadores. Rio de Janeiro: LabPam, 2012.
ROGERS, P. Melhores práticas para sua análise fatorial exploratória: Tutorial no Factor.
Revista de Administração Contemporânea, Curitiba, v. 26, n. 6, 2022. Available at:
https://doi.org/10.1590/1982-7849rac2022210085.por. Accessed in: 8 May 2023.
SEVA-LORENZO, U.; FERRANDO, P. J. Factor: A computer program to fit the exploratory
factor analysis model. Behavior Research Methods, v. 38, n. 1, p. 88–91, 2006.
SIEBEN, S.; LECHNER, C. M. Measuring cultural capital through the number of books in
the household. Measurement Instruments for the Social Sciences, v. 1, 2019. Available at:
https://doi.org/10.1186/s42409-018-0006-0. Accessed in: 08 Mar. 2023.
TIMMERMAN, M. E.; LORENZO-SEVA, U. Dimensionality assessment of ordered
polytomous items with parallel analysis. Psychological Methods, v. 16, n. 2, p. 209–220,
2011. Available at: https://doi.org/10.1037/a0023353. Accessed in: 12 May 2023.
TRAMONTE, L.; WILLMS, J. D. Cultural capital and its effects on education outcomes.
Economics of Education Review, v. 29, n. 2, p. 200–213, 2010. Available at:
https://doi.org/10.1016/j.econedurev.2009.06.003. Accessed in: 05 Feb. 2023.
Alexandre NUNES and Josemberg ANDRADE
RPGE – Revista on line de Política e Gestão Educacional, Araraquara, v. 28, n. 00, e023006, 2024. e-ISSN: 1519-9029
DOI: https://doi.org/10.22633/rpge.v28i00.18185 17
VALENTINI, F., LAROS, J. A.; MOSE, L. B. Validity evidence of the Abstract and Spatial
Reasoning Test. Trends in Psychology, v. 29, n. 1, p. 139–154, 2021. Available at:
https://doi.org/10.1007/s43076-020-00056-w. Accessed in: 5 Feb. 2023.
CRediT Author Statement
Acknowledgements: Not applicable.
Funding: Not applicable.
Conflicts of interest: There are no conflicts of interest.
Ethical approval: Yes. The research was submitted to the research ethics committee of the
University of Brasília.
Data and material availability: Partially available upon request to the authors.
Author’s contributions: A.C.N. and J.M.A. contributed to the conception,
conceptualization, methodological/analytical planning, discussion, and conclusion of the
article's results; A.C.N. drafted the initial version of the article; A.C.N. and J.M.A. are
responsible for the final writing (revision and editing).
Processing and editing: Editora Ibero-Americana de Educação.
Proofreading, formatting, normalization and translation.