Modelação de Equações Estruturais (SEM)

A Análise Fatorial Confirmatória permite avaliar em que medida uma estrutura fatorial previamente definida é compatível com os dados observados.

O apoio pode incluir:

• Especificação do modelo de medida;
• Definição das relações entre indicadores e fatores;
• Seleção do método de estimação;
• Avaliação das cargas fatoriais;
• Interpretação dos erros de medida;
• Avaliação dos índices de ajustamento;
• Comparação de modelos teoricamente fundamentados;
• Interpretação e apresentação dos resultados.

A AFC é particularmente relevante em estudos de validação de instrumentos e avaliação de modelos de medida.

O modelo de medida estabelece a relação entre os construtos e os respetivos indicadores.

O apoio pode incluir:

• Avaliação das cargas fatoriais;
• Consistência interna e fiabilidade;
• Alfa de Cronbach;
• Ómega de McDonald, quando adequado;
• Fiabilidade compósita;
• Validade convergente;
• Variância Média Extraída (AVE);
• Validade discriminante;
• HTMT, quando aplicável;
• Avaliação da especificação dos indicadores.

Os indicadores utilizados dependem da abordagem SEM e da natureza do modelo de medida.

O modelo estrutural permite avaliar as relações propostas entre os construtos e testar as hipóteses da investigação.

O apoio pode incluir:

• Especificação das relações estruturais;
• Estimação dos coeficientes;
• Avaliação das hipóteses;
• Significância e intervalos de confiança;
• Magnitude dos efeitos;
• Coeficientes de determinação;
• Avaliação da colinearidade;
• Capacidade explicativa e preditiva, quando aplicável;
• Interpretação dos resultados estruturais.

Os modelos estruturais permitem estimar diferentes tipos de efeitos entre os construtos.

O apoio pode incluir:

• Identificação dos efeitos diretos;
• Estimação dos efeitos indiretos;
• Cálculo dos efeitos totais;
• Avaliação da significância dos efeitos;
• Interpretação da magnitude das relações;
• Apresentação dos resultados.

A mediação permite estudar os mecanismos através dos quais uma variável se relaciona com outra variável.

O apoio pode incluir:

• Mediação simples;
• Mediação múltipla;
• Mediação paralela;
• Mediação sequencial;
• Estimação de efeitos indiretos;
• Bootstrap e intervalos de confiança, quando adequados;
• Interpretação dos efeitos de mediação.

A especificação das relações de mediação deve estar sustentada no enquadramento teórico e nas hipóteses do estudo.

A moderação permite avaliar se a relação entre duas variáveis depende dos valores ou categorias de uma terceira variável.

O apoio pode incluir:

• Definição de hipóteses de moderação;
• Moderadores contínuos;
• Moderadores categóricos;
• Termos de interação;
• Avaliação de efeitos condicionais;
• Interpretação de interações;
• Representação gráfica dos efeitos.

A invariância de medida permite avaliar se um instrumento apresenta propriedades de medida comparáveis entre diferentes grupos ou momentos de avaliação.

O apoio pode incluir:

• Planeamento de análises multigrupo;
• Invariância configural;
• Invariância métrica;
• Invariância escalar;
• Invariância residual, quando aplicável;
• Avaliação de critérios de comparação;
• Procedimentos de invariância adequados a PLS-SEM;
• Interpretação dos resultados.

A avaliação da invariância é particularmente importante quando se pretende comparar grupos ou populações.

A análise multigrupo permite investigar se as relações estruturais apresentam diferenças entre grupos de participantes.

O apoio pode incluir:

• Definição dos grupos de comparação;
• Avaliação da comparabilidade das medidas;
• Comparação de parâmetros estruturais;
• Testes de diferenças entre coeficientes;
• Interpretação das diferenças observadas;
• Apresentação dos resultados multigrupo.

Os modelos hierárquicos permitem representar construtos compostos por diferentes dimensões.

O apoio pode incluir:

• Especificação de construtos de ordem superior;
• Modelos de primeira e segunda ordem;
• Definição das relações entre dimensões;
• Seleção de estratégias de estimação;
• Avaliação do modelo de medida;
• Interpretação dos resultados.

A especificação das relações entre indicadores e construtos deve refletir a natureza teórica da medida utilizada.

O apoio pode incluir:

• Distinção entre modelos reflexivos e formativos;
• Fundamentação da especificação;
• Avaliação dos indicadores;
• Avaliação da colinearidade, quando aplicável;
• Interpretação de cargas e pesos;
• Avaliação da qualidade do modelo de medida.

A Análise Fatorial Confirmatória concentra-se na avaliação de uma estrutura de medida previamente especificada.

A SEM pode integrar essa componente de medida com relações estruturais entre construtos, permitindo testar hipóteses mais complexas.

A dimensão amostral necessária depende da abordagem, complexidade do modelo, qualidade das medidas, distribuição dos dados e objetivos da análise.

Não existe um valor mínimo universal adequado a todos os modelos SEM.

Não necessariamente. A ausência de normalidade, isoladamente, não justifica a escolha de uma abordagem específica.

A decisão deve considerar a teoria, os objetivos, a natureza dos construtos, a estrutura do modelo e as características dos dados.

Sim. Podemos avaliar um modelo já construído, rever a especificação, o modelo de medida, o modelo estrutural, os resultados e a respetiva interpretação.

Sim, quando essas relações estão previstas nas hipóteses e são metodologicamente adequadas ao modelo de investigação.

Sim. O apoio pode incidir apenas numa AFC ou noutra etapa específica da avaliação de um modelo.

Também é possível desenvolver um acompanhamento mais abrangente, desde a especificação até à interpretação dos resultados.

O orçamento depende da complexidade do modelo, do número de construtos, das análises necessárias, da qualidade dos dados e dos entregáveis pretendidos.

Após uma avaliação inicial, apresentamos uma proposta ajustada às necessidades do projeto.