Para investigação e estudos de mercado

A Modelação de Equações Estruturais (SEM) permite analisar relações complexas entre variáveis observadas e construtos latentes, integrando num mesmo modelo a avaliação das medidas e das relações teóricas entre os diferentes conceitos em estudo.
Prestamos apoio especializado na definição, avaliação e interpretação de modelos de equações estruturais, desde o modelo de medida até ao modelo estrutural, sempre em função dos objetivos, hipóteses, enquadramento teórico e características dos dados.
A SEM é particularmente útil quando uma investigação pretende estudar simultaneamente várias relações, trabalhar com construtos que não são observados diretamente ou testar modelos teóricos mais complexos do que aqueles que podem ser avaliados através de uma única regressão ou de análises isoladas.
Pode ser aplicada, por exemplo, em estudos que envolvam satisfação, bem-estar, liderança, atitudes, qualidade percebida, intenção comportamental ou outros conceitos avaliados através de múltiplos itens ou dimensões.
Também é comumente utilizado quando se pretende realizar a validade fatorial de instrumentos através da chamada Análise Fatorial Confirmatória (AFC).
(CB-SEM | PLS-SEM)
Análise Fatorial Confirmatória (AFC): Avaliação de uma estrutura fatorial previamente definida e da relação entre os indicadores observados e os respetivos construtos.
Modelo de Medida: Avaliação da qualidade das medidas, incluindo cargas fatoriais, fiabilidade e evidências de validade convergente e discriminante.
Modelo Estrutural: Estimação e interpretação das relações propostas entre os construtos, permitindo testar as hipóteses estruturais da investigação.
Efeitos diretos, Indiretos e Totais: Avaliação das diferentes vias através das quais os construtos se relacionam e da magnitude dos efeitos estimados.
Mediação: Análise do mecanismo através do qual uma variável pode influenciar outra, incluindo mediação simples, múltipla ou sequencial quando justificada pelo modelo teórico.
Moderação: Avaliação de efeitos condicionais e interações, incluindo moderadores contínuos ou categóricos quando a hipótese de investigação o exige.
Invariância de Medida: Avaliação da equivalência do modelo de medida entre grupos antes de proceder a comparações que dependam dessa equivalência. Comum quando se pretende verificar a validade de uma escala em mais de uma população (Ex. Masculino e Feminino).
Comparação entre Grupos: Análise de possíveis diferenças nas relações do modelo entre grupos, quando metodologicamente adequada.
Modelos Hierárquicos ou de Segunda Ordem: Avaliação de estruturas em que diferentes dimensões de primeira ordem representam um construto de ordem superior.
Modelos Reflexivos e Formativos: Apoio na especificação da relação entre indicadores e construtos de acordo com a teoria e a natureza da medida.
CB-SEM ou PLS-SEM: QUAL ABORDAGEM UTILIZAR?
Nem todos os projetos exigem a mesma abordagem. A escolha entre modelação baseada em covariâncias (CB-SEM) e abordagens baseadas em mínimos quadrados parciais (PLS-SEM) deve resultar dos objetivos da investigação, da natureza do modelo, da orientação confirmatória ou preditiva e das características dos construtos e dos dados.
O tamanho da amostra ou a ausência de normalidade, isoladamente, não devem determinar automaticamente essa escolha. Quando necessário, ajudamos a definir a estratégia metodológica mais coerente com o projeto.
MAIS DO QUE APENAS AVALIAR INDICES DE AJUSTAMENTO
Um modelo SEM não deve ser considerado adequado apenas porque determinados índices atingem valores de referência. A avaliação deve considerar de forma integrada a especificação teórica, a qualidade do modelo de medida, a magnitude e incerteza das estimativas, os resíduos, o ajustamento global e a coerência substantiva dos resultados.
Da mesma forma, alterações sugeridas por índices de modificação, correlações entre erros ou eliminação de indicadores não devem ser realizadas apenas para melhorar estatisticamente o modelo. Qualquer alteração deve ser teoricamente defensável.
O apoio não precisa de começar do zero. Se já definiu o modelo conceptual ou realizou parte das análises, podemos avaliar a estrutura existente e ajudar a esclarecer problemas relacionados com o modelo de medida, validade e fiabilidade, ajustamento, efeitos estruturais, mediação, moderação, invariância ou interpretação dos resultados.
1. Envie-nos o seu Projeto ou Modelo
Pode enviar os objetivos, hipóteses, modelo conceptual, instrumentos, metodologia e, se disponível, a base de dados ou resultados já obtidos.
2. Avaliamos a Estratégia Metodológica
Analisamos a estrutura do modelo, a natureza das medidas, as hipóteses e os dados para identificar as análises necessárias. Apoiamos também na definiçao do tamanho amostral ideal
3. Definimos o Âmbito do Trabalho
É definido o apoio necessário e apresentado um orçamento ajustado à complexidade e às etapas do projeto.
4. Desenvolvemos e Avaliamos a Análise
São avaliados o modelo de medida, o modelo estrutural e as análises complementares necessárias às hipóteses do estudo.
5. Interpretamos os Resultados
Os resultados são organizados e explicados de forma clara, permitindo compreender não apenas a significância estatística, mas também o sentido e a magnitude das relações encontradas.
Rigor Estatístico com Interpretação Clara
A complexidade de um modelo não deve transformar os resultados numa sequência difícil de interpretar de coeficientes e índices. O objetivo do serviço é combinar rigor estatístico com uma interpretação clara, coerente com as hipóteses e com o enquadramento teórico da investigação.
Envie-nos uma breve descrição do estudo, os objetivos e hipóteses e, se já existir, o modelo conceptual. Avaliamos o projeto e indicamos o tipo de apoio mais adequado às suas necessidades