A disponibilidade de bases de dados cada vez mais complexas e multidimensionais é um dos principais motivadores para o aumento do número de estudos que utilizam análises multivariadas baseadas em lógica de conjuntos nebulosos. Apesar da disseminação do método Grade of Membership nos trabalhos empíricos brasileiros da área de ciências sociais e saúde, questões relativas à identificabilidade e estabilidade dos parâmetros finais estimados pelo programa GoM 3.4 não foram suficientemente aprofundadas. Dada a relevância de se obterem parâmetros únicos e estáveis, Guedes et al. (2010) propuseram um procedimento empírico para localizar um modelo de máximo global (MG) com parâmetros estáveis. Entretanto, seu localizador de MG não incorpora qualquer medida de variabilidade. Neste artigo, tal limitação é contornada por meio da utilização de uma estatística de ponderação - Máximo Global Ponderado (MGP) - semelhante ao coeficiente de variação. Esse indicador busca não penalizar de forma desproporcional situações nas quais os desvios médios, apesar de diferentes de zero, são muito pequenos. Apresentam-se evidências de que o localizador MGP reduz a distância do modelo identificado à real estrutura latente dos dados em análise, quando comparados ao modelo identificado pelo localizador não ponderado, MG.
Grade of Membership; Máximo Global Ponderado; Variabilidade; Identificabilidade
