Os processos de tradução e adaptação da DGS foram realizados conforme as diretrizes da International Test Commission (ITC, 2010) recentemente padronizadas em língua portuguesa (Borsa, Damásio & Bandeira, 2012). Inicialmente, considerando o idioma original da DGS, dois tradutores independentes procederam à tradução dos itens da medida do inglês para o português. Posteriormente, realizou-se a tradução reversa (back translation) do português para o inglês, por um terceiro tradutor independente. Em seguida, comparando-se as versões original e retrotraduzida do instrumento, concluiu-se que as mesmas eram semanticamente equivalentes. Por fim, realizou-se sua validação semântica junto à população-alvo, contando com a participação de oito pessoas. Como desfecho dessa fase, chegou-se à versão final desta escala (Tabela 1).

Tabela 1

Itens	Descrição do Conteúdo	Fator I	h2
1.	O lema da minha vida é: “quanto mais, melhor”.	0,63 (0,55-0,74)	0,40
2.	Quero sempre mais que antes.	0,76 (0,71-,084)	0,59
3.	Assim que adquiro algo, começo logo a pensar sobre a próxima coisa que desejo.	0,59 (0,44-0,70)	0,35
4.	Não importa o que já tenho, nunca estou completamente satisfeito.	0,52 (0,36-0,64)	0,27
5.	Não me imagino tendo muitas coisas. (R)	0,54 (0,34-0,68)	0,29
6.	Nunca se pode ter dinheiro demais. (R) *	0,19 (0,16-0,37)	0,03
7.	Me considero um pouco ganancioso(a).	0,39 (0,30-0,53)	0,15
Número de itens		7
Valor próprio		2,73
Variância explicada		40%
Ω de McDonald		0,75

Nota. * Item não incluído no cálculo do ômega de McDonald; (R) = itens invertidos; h² = comunalidades. Entre parênteses, intervalos de confiança (95%) para as cargas fatoriais, via método bias-corrected and accelerated (bcA) bootstrap.

Contou-se com uma amostra não probabilística de 338 participantes brasileiros da população geral, equiparados quanto ao sexo (169 homens e 169 mulheres), tendo idades variando de 18 a 58 anos (M = 26,5; DP = 8,10), a maioria se declarando heterossexual (83,7%), solteira (73,4%) e protestante (32,5%). Quanto à escolaridade, a seguinte distribuição foi observada: estudantes universitários (49,7%), ensino superior completo (33,1%) e pós-graduação (17,2%).

Os participantes responderam a um questionário que, além de perguntas sociodemográficas (idade, sexo, orientação sexual, estado civil e religião), apresentava a Dispositional Greed Scale (DGS). Originalmente desenvolvida por Seuntjens et al. (2015), esta escala se compõe de sete itens que descrevem diferenças individuais frente à ganância (e.g., Meu lema de vida é: quanto mais melhor; Quero sempre mais que antes, etc.). Os participantes foram demandados a indicar o seu grau de concordância ou discordância com cada um dos itens, utilizando escala de resposta de cinco pontos, variando de 1 (Discordo totalmente) a 5 (Concordo totalmente).

A coleta dos dados foi realizada online. As pessoas foram contatadas por meio de redes sociais (e.g., Facebook, Instagram), sendo solicitadas a responder voluntariamente instrumentos autoaplicáveis. Respeitaram-se as prerrogativas dispostas nas resoluções 510/16 do Conselho Nacional de Saúde no que tange à regulamentação de pesquisas com seres humanos, tendo o participante declarado seu consentimento por meio de assinatura de Termo de Consentimento Livre e Esclarecido. A presente pesquisa foi aprovada pelo Comitê de Ética em Pesquisas com Seres Humanos da Universidade Federal de Roraima (Parecer n. 1.440.625). Em média, as pessoas levaram 15 minutos para concluir sua participação no estudo.

Para conhecer as evidências de validade com base na estrutura interna e precisão da DGS, empregou-se Análise Fatorial Exploratória (AFE), considerando o estimador Unweighted Least Squares (ULS), tendo como entrada a matriz de correlações policóricas, em razão da natureza da medida, isto é, escala Likert composta de categorias ordenadas (Holgado-Tello, Chacón-Moscoso, Barbero-García, & Vila-Abad, 2010). Para a determinação da quantidade de fatores a serem extraídos da DGS, aplicou-se o método Hull, que objetiva encontrar uma estimativa ideal que melhor corresponda a relação entre o ajuste do modelo e o número de parâmetros; este procedimento foi testado através do indicador Comparative Fit Index (CFI ≥ 0,90; Lorenzo-Seva, Timmerman, & Kiers, 2011). Por fim, quanto à consistência interna, utilizou-se o índice de ômega de McDonald. Tais análises foram executadas com o Factor (Lorenzo-Seva & Ferrando, 2013) em sua versão 10.8.01 (2018).

No que tange às análises da TRI, considerou-se o R 3.3.2 (R Development Core Team, 2015), utilizando o pacote estatístico mirt (Chalmers, 2012) para estimar os parâmetros individuais dos itens da DGS (discriminação, dificuldade e curva de informação da DGS), a partir do Modelo de Resposta Graduada (Samejima, 1969), uma vez que se trata de uma escala de resposta politômica. Ademais, investigou-se o DIF dos itens da DGS quanto ao sexo dos participantes, uma vez que tal procedimento é importante para estimar fatores que podem enviesar a interpretação dos resultados de um dado teste (Walker, 2011). No caso, empregou-se o método híbrido de Regressão Logística, que se baseia nos escores estimados via TRI, consistindo em um procedimento mais adequado por não utilizar a simples soma dos escores de um dado teste, como na Teoria Clássica dos Testes (Pasquali, 2007). Basicamente, esta análise identifica itens cuja probabilidade de acerto/endosso difere entre distintos grupos de uma população, considerando pessoas com o mesmo nível de habilidade na variável de interesse (Walker, 2011).

Os procedimentos para a detecção de DIF foram realizados com o pacote lordif (Choi, Gibbons & Crane, 2016), adotando-se o método de purificação de Crane et al. (2006), que consiste em cálculos sucessivos dos níveis de traço latente para a equiparação dos thetas dos grupos, de modo a culminar em dois grupos de itens: itens que não apresentam DIF e itens que apresentam DIF. Dessa forma, os itens que supostamente têm um funcionamento diferencial não contribuirão para a pontuação da variável latente (theta). Em suma, este processo possibilita avaliar o impacto dos itens com suposto DIF nas curvas características do teste.

Nesta ocasião, três métodos foram estipulados para detecção do DIF dos itens. O primeiro, o teste de razão de verossimilhança (Swaminathan & Rogers, 1990), examina três modelos hierárquicos em que a diferença significativa entre os modelos 1 e 2 aponta para a existência de um DIF uniforme, havendo um DIF não uniforme quando os modelos 3 e 2 se diferenciam. Quando somente os modelos 1 e 3 são diferentes, não é possível indicar se um dado item apresenta um DIF uniforme ou não uniforme. O segundo critério consiste no tamanho do efeito entre os modelos a partir do Pseudo-R², considerando valores menores que 0,035 como um DIF insignificante, valores entre 0,035 e 0,070 como moderados e maiores que 0,070 como grandes (Jodoin & Gierl, 2001). Finalmente, aplicou-se o critério da diferença entre o parâmetro β₁ dos modelos 1 e 2 em que o ∆β₁ menores que 0,1 (10%) (Crane, van Belle & Larson, 2004) ou 0,05 (5%) (Crane, Hart, Gibbons, & Cook, 2006) apontam para a inexistência de DIF.

Inicialmente, os resultados suportaram o emprego da AFE ordinal ULS, atestando a possibilidade da fatorabilidade da matriz de dados [KMO = 0,70 e Teste de esfericidade de Bartlett, χ² (21) = 365,70, p < 0,001]. Quanto ao número de fatores a serem retidos do instrumento (método Hull), os dados suportaram uma solução unidimensional com um índice de ajuste adequado para a referida estrutura fatorial (CFI = 0,93).

Em seguida, a partir da inspeção da matriz de dados, observou-se que todos os itens apresentaram cargas fatoriais adequadas (λ ≥ 0,30), excetuando o item 6 (Nunca se pode ter dinheiro demais), cuja carga foi 0,19. Desta forma, em razão de um critério empírico, o referido item não foi considerado em análises subsequentes. Assim, os seis itens da presente solução fatorial exibiram saturações maiores ou iguais a |0,39|, variando de 0,39 [(Item 7. Me considero um pouco ganancioso(a)] a 0,76 (Item 2. Quero sempre mais que antes). Ressalta-se que nenhum dos seis itens restantes apresentou carga fatorial abaixo de 0,30 no limite inferior do intervalo de confiança (Tabela 1). Em síntese, a estrutura fatorial da DGS no contexto brasileiro, composta por seis itens, mostrou-se unifatorial, apresentando valor próprio de 2,73, que foi responsável por explicar 40% da variância total, com a média de saturações dos itens de 0,57 (DP = 0,12) e coeficiente de consistência interna (ômega de McDonald, Ω) de 0,75. A seguir, as análises buscam conhecer os parâmetros dos itens da DGS via TRI.

Uma vez assegurada a unidimensionalidade da DGS, prosseguiu-se com a investigação dos parâmetros de seus itens, tendo em conta a TRI. Primeiramente, empregando-se o Modelo de Resposta Gradual de Samejima (1969), estimaram-se seus índices de discriminação (parâmetro a) e de dificuldade (parâmetro b), observando, ainda, a curva de informação do teste. Em um segundo momento, procurou-se conhecer o DIF dos itens da DGS a partir do sexo dos participantes. Tais resultados são descritos a seguir.

Observou-se que os itens da DGS, em conjunto, apresentaram discriminação alta (M = 1,33; DP = 0,65), sendo o menos discriminativo o item 7 (a = 0,73), cuja discriminação foi moderada, e o mais discriminativo o item 2 (a = 2,50), tendo discriminação muito alta. Com relação à dificuldade (b₁ - b₄), ao avaliar os limiares de respostas dos itens, verificou-se a existência de itens que exigiram baixa a moderada quantidade de traço latente (M = 0,11; DP = 0,63), variando entre -0,97 (item 5) a 0,90 (item 4). Em síntese, os itens 2, 3 e 5 apresentaram os menores índices de dificuldade, ao passo que os itens 1, 4 e 7 exigiram maiores níveis de traço latente para serem endossados. Tais resultados são mostrados na Tabela 2.

Tabela 2

Itens	a	b1	b2	b3	b4
Item 1	1,70	-1,60	0,04	0,95	2,61
Item 2	2,50	-1,70	-0,45	0,11	1,88
Item 3	1,18	-2,22	-0,41	0,26	2,69
Item 4	0,99	-1,91	0,49	1,20	3,83
Item 5	0,92	-4,42	-1,48	-0,57	2,56
Item 7	0,73	-3,50	-0,78	0,29	4,83

Nota. a = parâmetro de discriminação; b_1-4 = parâmetro de dificuldade

No que tange à Curva de Informação do Teste (Figura 1), esta demonstra que a maior quantidade de informação capturada se encontra, aproximadamente, no intervalo de -4,10 a 3,90, mostrando-se um instrumento amplamente informativo. Isso significa que a DGS é mais adequada para mensurar a ganância em pessoas que possuem um theta (θ) no intervalo mencionado. Uma vez conhecidos os parâmetros dos itens desta escala, checa-se a seguir a comprovação de DIF de seus itens.

Figura 1

Inicialmente, definiu-se a categoria “masculino” como grupo de referência e os thetas para cada subgrupo (masculino e feminino, focal) foram equiparados em uma mesma métrica, permitindo a visualização da distribuição dos thetas (θ) no construto da ganância para homens e mulheres a partir da DGS (Figura 2). De fato, é possível identificar que os homens, quando comparados com as mulheres, se situam de forma consistente em faixas mais elevadas do traço latente. De igual modo, níveis mais baixos do traço latente foram mais característicos do grupo do sexo feminino. Por outro lado, os resultados evidenciam ampla sobreposição nas distribuições dos thetas para estes grupos. Neste sentido, subsquentemente, procedeu-se à investigação do DIF dos itens do referido instrumento.

Figura 2

Efetivamente, o procedimento analítico de DIF foi realizado se estimando o modelo via simulações Monte Carlo (N = 1000) para derivar com maior robustez estatística (e.g., controlar as taxas de ocorrência de Erro Tipo I; Choi, Gibbons, & Crane, 2011) os dados empíricos para os critérios a priori definidos. Ressalta-se que foram necessários dois processos iterativos (método de purificação) para separar itens com suposto DIF, de modo que estes não contribuíssem para a pontuação da variável latente (theta). Na Tabela 3 estão os critérios utilizados para investigar o DIF.

Tabela 3

	Testes de Razão de Verossimilhança (p)				Diferença entre os Pseudo-R2			∆(β1)
	Pr (χ2 (1; 2))	Pr(χ2 (2;3))	Pr(χ2 (1;3))		R2 (1;2)	R2 (1;3)	R2 (2;3)
Item 1	0,5801	0,5467	0,3423		0,0003	0,0013	0,0009	0,0027
Item 2	0,3395	0,0833	0,0440		0,0010	0,0052	0,0043	0,0050
Item 3	0,7161	0,9097	0,8113		0,0001	0,0002	0,0001	0,0016
Item 4	0,0035	0,0118	0,5493		0,0099	0,0103	0,0004	0,0134
Item 5	0,3353	0,6264	0,9314		0,0011	0,0011	0,0000	0,0117
Item 7	0,3072	0,3527	0,3074		0,0011	0,0023	0,0011	0,0101

Nota. Pr(χ² _{(1; 2)}): Comparação da razão de verossimilhança entre os passos um (01) e dois (02) da regressão. Pr(χ² _{(2; 3)}): Comparação da razão de verossimilhança entre os passos dois (02) e três (03) da regressão. Pr(χ² _{(1; 3)}): Comparação da razão de verossimilhança entre os passos um (01) e três (03) da regressão. R² _(1;2): Diferença entre os Pseudo-R2 dos passos um (01) e dois (02) da regressão. R² _(1;3): Diferença entre os Pseudo-R2 dos passos um (01) e três (03) da regressão. R² _(2;3): Diferença entre os Pseudo-R2 dos passos dois (02) e três (03) da regressão.

Concretamente, após o processo de iteração dos dados, apenas o Item 4 (“Não importa o que já tenho, nunca estou completamente satisfeito”) foi indicado como provável caso de DIF. Ao analisar os critérios adotados (Tabela 3), percebe-se que quanto ao teste de razão de verossimilhança, observou-se para o referido item uma diferença estatisticamente significativa entre os modelos 1 e 2, bem como entre o 2 e o 3, fato que pode apontar para a existência de DIF uniforme e não uniforme, respectivamente. Quanto às diferenças nos valores do Pseudo-R² e entre o parâmetro β₁ dos modelos 1 e 2, os valores em questão se situaram abaixo dos pontos de corte indicados. Assevera-se que, embora o Item 2 tenha apresentado diferença significativa no critério de razão de verossimilhança entre os modelos 1 e 3, este não foi identificado como potencial caso de DIF nos processos iterativos (método de purificação).

Em seguida, posteriormente à identificação de um item com suposto DIF, os itens da DGS foram representados graficamente por meio das Curvas Características dos itens (CCIs), conforme se observa na Figura 3. Na Figura 3-a, referente aos parâmetros de todos os itens (com e sem DIF) para homens e mulheres, observa-se um padrão análogo dos parâmetros dos itens para ambos os grupos. Em suma, tal padrão sugere impacto baixo do item que apresenta DIF quando se considera o instrumento como um todo.

Figura 3

Já na Figura 3-b, representando apenas os parâmetros do item com sinais de DIF no teste, o Item 4, é possível perceber o impacto nas CCIs, sugerindo a presença de DIF, inferido a partir da distância vertical entre as curvas do grupo de referência (“masculino”) e focal (“feminino”). Ainda, é possível classificá-lo como um DIF do tipo uniforme, tendo em vista que as CCIs não se cruzam em qualquer ponto do intervalo do traço latente, indicando haver diferenças para o parâmetro b (dificuldade), mas não em termos de discriminação (parâmetro a). Assim, identifica-se maior probabilidade de endosso deste item, por parte dos homens, em uma larga faixa do continuum do traço latente. Observa-se apenas um nível de probabilidade de concordância similar, para ambos os grupos, em níveis mais elevados do traço mensurado.

Inicialmente, verificou-se uma estrutura unifatorial da DGS, sendo coerente teórica e empiricamente com estudos conduzidos com essa finalidade (Krekel & Pandelaere, 2015; Seuntjens et al., 2015). Nesta ocasião, empregou-se o método Hull (Ceulemans & Kiers, 2006) para determinar tal estrutura em razão de sua maior eficácia demonstrada em estudos de simulação frente aos procedimentos recorrentes na literatura para retenção de número de fatores (e.g., eigenvalue > 1, scree plot, parallel analysis e minimum average partial; Lorenzo-Seva et al., 2011). Ressalta-se que o item 6 não apresentou saturação mínima adequada. Em relação à sua redação, trata-se do único item que faz referência a um elemento específico, no caso o dinheiro. Desta forma, na amostra brasileira este item pode ter sido concebido como algo que remeta unicamente a bens materiais, isto é, aludindo ao construto do materialismo (Richins, 2004) e não à ganância, uma vez que esta última não se restringe a elementos materiais (Seuntjens et al., 2015; Tickle, 2004).

Quanto à consistência interna, considerando a matriz de correlações policóricas, observou-se um índice satisfatório do ômega de McDonald (Cohen, Swerdlik, & Sturman, 2014). Assevera-se que este indicador apresenta uma estimativa de maior acurácia da confiabilidade de uma medida em contraposição ao alfa de Cronbach que, em certas condições, pode subestimar a consistência interna de instrumentos (Sijtsma, 2009). Portanto, o índice de ômega de McDonald consiste em uma alternativa prática de precisão de instrumentos psicológicos (Dunn, Baguley, Brunsden, 2014), permitindo maior margem de segurança na investigação deste parâmetro de medidas psicológicas.

Inicialmente, em relação aos procedimentos estatísticos ancorados na TRI, calculou-se o índice de discriminação dos itens da DGS. A partir da classificação proposta por Baker (2001), o Item 2 apresentou um valor correspondente a uma discriminação muito alta, ao passo que o Item 1 apresentou alta discriminação. Os demais itens (itens 3, 4, 5 e 7) foram classificados com apesentando discriminação moderada. Por outro lado, em sua totalidade os itens da DGS apresentaram alta discriminação, atestando a qualidade métrica da medida na diferenciação de pessoas com magnitudes próximas no traço latente da ganância.

Quanto ao parâmetro de dificuldade, a partir das orientações de Pasquali (2007), os itens 2, 3 e 5 apresentaram menor índice de dificuldade, isto é, apresentaram maiores probabilidades de serem endossados pelos indivíduos. Tais resultados podem indicar que tal conjunto de itens associa a ganância com uma tendência geral de autodesenvolvimento; de fato, alguns autores argumentam que ser ganancioso é vital para o bem-estar humano, relacionando-se com questões socialmente valorizadas em geral (e.g., crescimento econômico; Greenfeld, 2001). Já os itens 1, 4 e 7 foram considerados os mais difíceis. Dentre eles, no que tange à semântica, destaca-se o item 7 que faz menção direta à palavra “ganância”. No estudo de Seuntjens et al. (2015), a DGS se correlacionou negativamente com a medida de desejabilidade social, indicando ser esta uma qualidade socialmente reprovável. Um fato que pode explicar a menor aceitação de tais itens se relaciona com a conotação negativa que tal termo possui. A ganância é avaliada negativamente nas principais tradições religiosas (Seuntjens et al., 2014), sendo entendida, de igual modo, como a causa de alguns pecados (e.g., raiva, inveja, gula, luxúria, orgulho; Tickle, 2004). Ainda, os itens da DGS exigiram baixo/moderado traço latente, garantindo a aplicabilidade da medida para mensurar a ganância em amplo espectro populacional no contexto brasileiro.

No que se refere à análise de DIF, apenas o critério da razão de verossimilhança indicou a presença de funcionamento diferencial, mais especificamente no item 4 da DGS. A análise das CCIs deste item indicou um DIF do tipo uniforme. Em síntese, os homens apresentaram probabilidade mais acentuada de endossar tal item do que as mulheres no continuum do traço latente, havendo apenas um padrão de endosso similar para pessoas com níveis mais elevados de ganância. Tal cenário é congruente com o fato de que os homens tendem a demonstrar maiores níveis de ganância (Krekels & Pandelaere, 2015), atestando o viés da variável sexo no construto.

A menor propensão de concordância das mulheres frente ao item com DIF pode ser explicado por diversos fatores. Por exemplo, alguns estudos (e.g., Cadsby & Maynes, 1998; Seguino, Stevens, & Lutz, 1996) já verificaram que as mulheres possuem uma visão menos positiva de tal construto, relatando maior desconforto psicológico do que os homens após o endosso ou o envolvimento em situações que correspondam à ganância. Outra possível explicação se refere ao fato de que o construto da ganância implica em processos de regulação de cooperação social (e.g., conflitos entre interesses individuais e coletivos; Simpson, 2003). Assim, as mulheres apresentam maiores níveis de empatia, cooperação e menos comportamentos autocentrados do que os homens (Seguino et al., 1996), expressando, portanto, menores níveis de ganância.

Em suma, embora o Item 4 tenha se apresentado enquanto um adequado indicador do construto da ganância, este se mostrou, em termos de magnitude de traço latente, mais severo/difícil para o grupo do sexo feminino. Embora tal item não tenha apresentando um alto impacto de DIF no instrumento em geral, adverte-se para a necessidade de sua calibração individual (controlando o efeito de viés), bem como a revisão de seu conteúdo. Por outro lado, para os demais itens da DGS, assegurou-se igual probabilidade de endosso para homens e mulheres, evitando vieses de resposta quanto ao sexo dos participantes, indicando que eventuais diferenças no construto resultam de níveis do traço latente das pessoas e não pelo fato de pertencerem a dado subgrupo. Estas recomendações resguardarão a interpretação de resultados em estudos futuros que tenham em conta as diferenças entre sexo frente ao construto da ganância no contexto brasileiro (Martinková et al., 2017).