Análise Estatística de Dados

Modelos Formativos vs Reflexivos em SEM: Como diferenciar?

Autor:Mário Rocha

A distinção entre modelos reflexivos e formativos constitui uma das discussões metodológicas mais relevantes na modelagem de equações estruturais (SEM), sendo que apesar do crescimento da utilização de softwares como SmartPLS, AMOS, Mplus e lavaan, ainda são muitas as dificuldades na correta especificação dos construtos.

Jarvis, MacKenzie e Podsakoff (2003), referiram que erros na especificação dos modelos de mensuração podem comprometer significativamente a validade dos resultados e conduzir a interpretações incorretas. Coltman et al. (2008) também reforçam esta ideia ao criticarem a utilização automática de modelos reflexivos em grande parte da literatura de gestão e ciências sociais.

Mais recentemente, autores como Repke et al. (2024), Menold, Bluemke e Hubley (2018) e Hanafiah (2020) apelaram para necessidade de compreender validade, causalidade, dimensionalidade e fundamentação teórica de forma integrada.

Passamos então de seguida a abordar alguns aspectos essenciais para a validade e distinção entre este modelos reflexivos e formativos.

A importância da validade

Menold, Bluemke e Hubley (2018) defendem que a validade representa um dos elementos centrais da medição nas ciências sociais. Os autores referem que a validade não deve ser encarada como uma propriedade fixa de um instrumento, mas sim como um processo contínuo de recolha de evidências. Segundo os autores, muitos estudos concentram-se excessivamente em análises estatísticas internas, negligenciando a validade de conteúdo, processos de respostas, consequências da medição, interpretação conceptual dos resultados. Os autores destacam ainda que os avanços estatísticos e de software facilitaram a obtenção de indicadores estatísticos, mas isso não substitui a necessidade de fundamentação teórica robusta.

Validade e Teoria da Medição

Repke et al. (2024) reforçam que validade deve ser compreendida desde o desenho da investigação até à interpretação final dos resultados. Já Bandalos (2018) apresenta uma abordagem abrangente da teoria da medição nas ciências sociais, destacando a confiabilidade, validade convergente, validade discriminante, equivalência de medição, dimensionalidade e análise fatorial exploratória e confirmatória. Para este autor muitos investigadores utilizam técnicas estatísticas sem compreender adequadamente os pressupostos teóricos subjacentes.

Modelos Reflexivos vs Formativos

Nos modelos reflexivos, o construto latente causa os indicadores observáveis. Assim, alterações no construto tendem a refletir-se nos itens medidos. Segundo Hair et al. (2022) os modelos reflexivos apresentam elevada correlação entre indicadores, consistência interna relevante, intercambialidade entre itens, adequação de Alpha de Cronbach, fiabilidade compósita e AVE. Brown (2015) destacou, ainda, que modelos reflexivos estão fortemente associados à análise fatorial confirmatória (CFA), sendo particularmente comuns em psicologia, educação e marketing.

Nos modelos formativos, os indicadores formam o construto latente. Neste caso, os itens não representam manifestações do construto, mas sim os próprios elementos que o constituem. Diamantopoulos e Winklhofer (2001) defenderam que os construtos formativos exigem uma lógica metodológica diferente, especialmente porque os indicadores podem não apresentar elevada correlação, remover um item altera o significado conceptual e medidas tradicionais de consistência interna podem ser inadequadas. Também Petter, Straub e Rai (2007) reforçaram que construtos multidimensionais em sistemas de informação frequentemente exigem especificação formativa.

Na tabela abaixo apresentamos uma comparação resumo entre modelos formativos e reflexivos

Tabela Comparativa

Erros comuns na utilização de modelos formativos e reflexivos

Coltman et al. (2008) desenvolveram uma das discussões metodológicas mais importantes sobre especificação de modelos formativos e reflexivos. Os autores criticaram aquilo que designam como “assunção automática de modelos reflexivos” na literatura. Segundo estes autores, muitos investigadores escolhem modelos reflexivos apenas porque são mais familiares, os softwares facilitam a aplicação e existem mais critérios estatísticos disponíveis. Contudo, os autores alertam que esta prática pode conduzir a problemas graves de validade conceptual e interpretação.

Neste âmbito é fundamental falar de alguns erros comuns.

Entre os erros metodológicos mais frequentes destacam-se a utilização inadequada de Alpha de Cronbach em construtos formativos, a eliminação incorreta de indicadores, a ausência de fundamentação teórica, a utilização automática de modelos reflexivos e a interpretação inadequada de validade convergente e discriminante. Deste modo autores como Jarvis et al. (2003) e Coltman et al. (2008) alertaram que a correta especificação dos construtos deve começar pela teoria e não apenas pelos outputs estatísticos.

Para além desta distinção entre modelos formativos e reflexivos é importante fazer referencia às diferenças entre CB-SEM e PLS-SEM, que também são melhor explicados num outro artigo: “CB-SEM e PLS-SEM: quando usar cada abordagem?”

Referências Bibliográficas

Bandalos, D. L. (2018). Measurement Theory and Applications for the Social Sciences. The Guilford Press.

Brown, T. A. (2015). Confirmatory Factor Analysis for Applied Research (2nd ed.). Guilford Publications

Byrne, B. M. (2016). Structural Equation Modeling with AMOS: Basic Concepts, Applications, and Programming. Taylor & Francis Group

Coltman, T., Devinney, T. M., Midgley, D. F., & Venaik, S. (2008). Formative versus reflective measurement models: Two Applications of Formative Measurement. Journal of Business Research, 61(12), 1250-1262. http://dx.doi.org/10.1016/j.jbusres.2008.01.013 

Diamantopoulos, A., & Winklhofer, H.M. (2001). Index Construction with Formative Indicators: An Alternative to Scale Development. Journal of Marketing Research, 38, 269-277. http://dx.doi.org/10.1509/jmkr.38.2.269.18845 

Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2022). A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) (3rd ed.). Sage.

Hanafiah, M. H. (2020). Formative Vs. Reflective Measurement Model: Guidelines for Structural Equation Modeling Research. International Journal of Analysis and Applications. http://dx.doi.org/10.28924/2291-8639-18-2020-876 

Jarvis, C. B., MacKenzie, S. B., & Podsakoff, P. M. (2003). A Critical Review of Construct Indicators and Measurement Model Specification in Marketing and Consumer Research. Journal of Consumer Research 30(2), 199-218. http://dx.doi.org/10.1086/376806 

Kline, R. B. (2023). Principles and Practice of Structural Equation Modeling (5th ed.). Guilford Press.

Menold, N., Bluemke, M., & Hubley, A. M. (2018). Validity: Challenges in conception, methods, and interpretation in survey research [Editorial]. Methodology: European Journal of Research Methods for the Behavioral and Social Sciences, 14(4), 143–145. https://doi.org/10.1027/1614-2241/a000159 

Petter, S., Straub, D., & Rai, A. (2007). Specifying formative constructs in Information Systems Research. MIS Quarterly, 31 (4), 623-656. https://doi.org/10.2307/25148814 

Repke, L., Birkenmaier, L., & Lechner, C. M. (2024). Validity in Survey Research – From Research Design to Measurement Instruments. GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften. https://doi.org/10.15465/gesis-sg_en_048 

AMOS vs SmartPLS: Semelhanças, Diferenças, Vantagens e Limitações

Autor: Mário Rocha

A modelagem de equações estruturais (Structural Equation Modeling – SEM) tornou-se uma das metodologias quantitativas mais relevantes nas ciências sociais, gestão, psicologia, educação e saúde. Entre os softwares mais utilizados nesta área destacam-se o AMOS e o SmartPLS, ambos amplamente adotados em investigação científica, embora baseados em abordagens metodológicas distintas.

O AMOS (Analysis of Moment Structures), foi inicialmente criado por Arbuckle e está estritamente associado a uma abordagem covariance-based SEM (CB-SEM) e é muito utilizado em investigação, como forma confirmatória e de validação teórica. Já o SmartPLS é mais popular porque se apresenta simples em termos de funcionamento e tem uma forte associação ao Partial Least Squares SEM (PLS-SEM), particularmente em modelos preditivos e exploratórios, embora em versões mas recentes como a versão 4, já contenha também CBS-SEM.

Independentemente das suas diferenças metodológicas, ambos os softwares desempenham papéis importantes na investigação quantitativa contemporânea e é nesse sentido que este artigo apresenta uma análise comparativa aprofundada entre AMOS e SmartPLS, abordando semelhanças, diferenças, vantagens, limitações, aplicações recomendadas e implicações metodológicas.

O que é o AMOS?

O AMOS é um software desenvolvido para modelagem de equações estruturais baseado em covariâncias (CB-SEM), que se tornou uma das ferramentas mais populares para análise fatorial confirmatória (CFA), validação de modelos teóricos e avaliação de relações causais entre variáveis latentes (Byrne; 2016; Kline, 2023).

Uma das suas principais vantagens é a sua interface gráfica intuitiva, que permite construir modelos através de diagramas visuais, não necessitando de muita programação mais avançada e manual, o que contribuiu significativamente para a popularização do SEM entre investigadores sem experiência avançada em programação.

O AMOS destaca-se particularmente em:

• Validação Confirmatória;
• Testes de ajustamento global do modelo;
• Comparação de modelos teóricos;
• Investigação baseada em teoria consolidada;
• Análises de mediação e moderação.

O que é o SmartPLS?

O SmartPLS é um software focado na abordagem Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). Segundo Hair et al. (2022), o PLS-SEM foca-se mais em objetivos preditivos e exploratórios e é especialmente útil quando os modelos são complexos, as amostras são relativamente pequenas ou os dados não apresentam distribuição normal. Ganhou enorme popularidade em áreas como gestão, marketing, sistemas de informação e empreendedorismo devido à facilidade de utilização e rapidez analítica e destaca-se especialmente em:

• Modelos preditivos;
• Investigação exploratória;
• Modelos complexos;
• Variáveis formativas;
• Análise com pequenas amostras;
• Dados não normais.

 Semelhanças e Diferenças entre AMOS e SmartPLS

Apesar de terem diferenças metodológicas, AMOS e SmartPLS apresentam várias semelhanças importantes que passamos as destacar:

• Ambos são softwares de modelagem de equações estruturais;
• Permitem análise de variáveis latentes;
• Utilizam diagramas gráficos intuitivos;
• Possibilitam testes de mediação e moderação;
• São amplamente utilizados em investigação científica;
• Facilitam análise de validade (embora de modo discutível em PLS-SEM) e fiabilidade;
• Suportam modelos complexos com múltiplos construtos.
• Permite análise CB-SEM (O SmartPLS permite a partir da versão 4 (ver Chua, 2024; Hair et al., 2025).

Em resumo, tanto o AMOS quanto o SmartPLS desempenham um papel relevante na investigação quantitativa contemporânea e não devem ser encarados como ferramentas concorrentes absolutas, mas sim como abordagens metodológicas complementares.

Vantagens do AMOS

Apesar do grande crescimento do SmartPls, o AMOS continua as ser muito importante em investigação quantitativa, especialmente quando o objetivo principal é testar modelos teóricos bem fundamentados e também validar escalas de avaliação. Segundo Byrne (2016), uma das grandes forças do AMOS reside na avaliação rigorosa do ajustamento global do modelo e tem como principais vantagens:

• Forte tradição académica;
• Elevada aceitação em revistas científicas;
• Excelente suporte para Análise Fatorial Confirmatória (AFC)
• Indicadores robustos de ajustamento global;
• Integração com SPSS;
• Interface visual intuitiva;
• Adequado para modelos confirmatórios.

Para além disto, é fundamental mencionar que AMOS é muito recomendado para utilização  em contextos onde a teoria está bem estabelecida e o objetivo principal é confirmar relações previamente definidas.

Limitações do AMOS

Embora extremamente poderoso, o AMOS apresenta algumas limitações metodológicas e operacionais, como:

• Tende a exigir amostras maiores e maior aproximação à normalidade multivariada.
• Menor flexibilidade para variáveis formativas;
• Maior sensibilidade à não normalidade;
• Limitações em modelos altamente complexos;
• Menor foco preditivo;
• Dependência de pressupostos estatísticos mais rigorosos.

Vantagens do SmartPLS

Segundo Hair et al. (2022), o SmartPLS tornou-se uma das ferramentas mais populares em investigação aplicada devido sua robustez em contextos mais exploratórios e preditivos, e apresenta como principais vantagens:

• Adequado para pequenas amostras;
• Menor exigência de normalidade;
• Excelente desempenho preditivo;
• Facilidade operacional;
• Forte suporte para variáveis formativas;
• Elevada flexibilidade em modelos complexos;
• Rapidez analítica.

Resumidamente, o SmartPLS é particularmente útil quando o objetivo é previsão, desenvolvimento teórico inicial ou investigação exploratória.

Limitações do SmartPLS

Apesar de ter muitas vantagens, o SmartPLS também apresenta limitações importantes, como:

• Menor foco em ajustamento global clássico;
• Maior debate metodológico em alguns contextos;
• Menor adequação para teorias extremamente consolidadas;
• Possibilidade de utilização inadequada sem fundamentação metodológica.

Quando utilizar AMOS?

O AMOS tende a ser mais recomendado quando:

• Existe teoria bem consolidada;
• O objetivo é confirmação teórica;
• Pretende-se testar ajustamento global do modelo;
• As amostras são relativamente grandes;
• Os pressupostos estatísticos são satisfeitos.

Quando utilizar SmartPLS?

O SmartPLS apresenta-se como mais adequado quando:

• O objetivo é previsão;
• A investigação é exploratória;
• Existem variáveis formativas;
• A amostra é relativamente pequena;
• Os dados não apresentam normalidade.

Então qual é o melhor? AMOS ou Smart Pls?

 AMOS ou SmartPLS: Qual é Melhor?

A pergunta “qual software é melhor?” pode ser metodologicamente inadequada, uma vez que segundo Hair et al. (2022) e Kline (2023), a escolha entre CB-SEM e PLS-SEM deve depender dos objetivos da investigação e não de preferências pessoais.

Deste modo modo, o AMOS continua extremamente importante em investigação confirmatória e validação teórica rigorosa, enquanto que o SmartPLS se destaca mais pela capacidade preditiva e flexibilidade metodológica.

Assim, ambos os softwares devem ser encarados como ferramentas complementares e não necessariamente concorrentes.

Tabela Comparativa – AMOS vs SmartPLS

Importância da Evolução Recente do SmartPLS

Um aspeto particularmente relevante nos últimos anos é a evolução metodológica do SmartPLS. Estando historicamente associado sobretudo ao PLS-SEM, é importante salientar que as versões mais recentes do software (desde 2024) passaram também a incorporar funcionalidades relacionadas com CB-SEM, o que constitui um desenvolvimento importante na área da modelagem de equações estruturais.

Em termos mais práticas esta evolução aumenta significativamente as possibilidades analíticas do SmartPLS, permitindo maior flexibilidade metodológica aos investigadores, uma vez que deixou de estar exclusivamente ligado a abordagens preditivas e exploratórias, passando também a integrar procedimentos associados à validação confirmatória.

Tal facto contribuiu para aumentar ainda mais a popularidade do SmartPLS em contextos académicos e profissionais, especialmente entre investigadores que procuram combinar análise preditiva, validação teórica e modelos complexos num único software.

Conclusão

Em suma, o AMOS e o SmartPLS representam duas das ferramentas mais relevantes em modelagem de equações estruturais contemporânea. Deste modo, enquanto o AMOS mantém forte tradição em investigação confirmatória baseada em covariâncias, o SmartPLS consolidou-se em investigação exploratória e preditiva.

Então, a escolha adequada destes softwares depende dos objetivos analíticos, da natureza dos dados, da fundamentação teórica e do contexto metodológico da investigação.

Em vez de procurar um “vencedor absoluto”, os investigadores devem compreender as características, potencialidades e limitações de cada abordagem (PLS-SEM e CB-SEM) e respetivos softwares (SPSS Amos e SmartPLS)

Para além dos artigos que temos disponíveis sobre CB-SEM VS PLS-SEM e Importância do CB-SEM para a validação de escalas, também aconselhamos vivamente a ler o nosso artigo sobre modelos formativos vs modelos reflexivos:

Importância do CB-SEM para a Validação de Escalas de Avaliação

CB-SEM e PLS-SEM: Quando usar cada abordagem

Modelos Formativos vs Reflexivos em SEM: Como diferenciar?

Apoio Especializado em AMOS e SmartPLS

A utilização adequada de AMOS e SmartPLS exige não apenas domínio técnico do software, mas também conhecimento metodológico sólido relativamente à modelagem de equações estruturais, sendo que muitas das dificuldades, erros e problemas em dissertações, teses e artigos científicos surgem não pela utilização do software em si, mas por alguns fatores como:

• Escolha inadequada da abordagem metodológica;
• Interpretação incorreta dos outputs;
• Construção inadequada do modelo;
• Avaliação incorreta da validade e fiabilidade;
• Utilização inadequada de mediação e moderação.

Deste modo, disponibilizamos apoio especializado em:

• Modelagem de Equações Estruturais;
• PLS-SEM e CB-SEM;
• Validação de Instrumentos (Análise Fatorial Exploratória e Confirmatória)
• Mediação e Moderação;
• Interpretação de outputs AMOS e SmartPLS;
• Apoio metodológico para teses, dissertações e artigos científicos.

O grande objetivo é auxiliar investigadores e estudantes a desenvolver análises metodologicamente robustas e alinhadas com as melhores práticas científicas contemporâneas.

Referências Bibliográficas

Byrne, B. M. (2016). Structural Equation Modeling with AMOS (3rd ed.). Routledge.

Chua, Y.P. (2024). A step-by-step guide to SMARTPLS 4: Data analysis using PLS-SEM, CB-SEM, Process and Regression. Researchtree. https://www.researchgate.net/publication/379413546_A_step-by step_guide_to_SMARTPLS_4_Data_analysis_using_PLS-SEM_CB-SEM_Process_and_Regression 

Hair, J., Babin, B.J., Ringle, C.M., & Sarstedt, M. (2025). Covariance-based structural equation modeling (CB-SEM): a SmartPLS 4 software tutorial. Journal of Marketing Analytics, 13 (3). https://doi.org/10.1057/s41270-025-00414-6 

Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2022). A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) (3rd ed.). Sage.

Kline, R. B. (2023). Principles and Practice of Structural Equation Modeling (5th ed.). Guilford Press.

A Importância do CB-SEM na Validação de Questionários: Um Erro Frequente com a Utilização do PLS-SEM

Autor: Mário Rocha

A crescente popularidade do PLS-SEM

Nos últimos anos, o PLS-SEM tornou-se uma das técnicas mais utilizadas na investigação aplicada., sendo que a sua flexibilidade, facilidade de utilização e menor exigência em termos de tamanho da amostra contribuíram para que seja cada vez mais utilizado em diversas áreas como gestão, marketing, educação, saúde e ciências sociais.

Porém é muito importante ter em conta que a popularidade desta metodologia trouxe também alguns equívocos/erros metodológicos que importa discutir, como o caso da utilização do PLS-SEM para validar questionários ou escalas de avaliação.

Validação de questionários não é apenas fiabilidade

É comum encontrar estudos onde a validação de um instrumento é baseada exclusivamente em indicadores como:

• Consistência interna (Alfa de Cronbach; Fiabilidade composta; Omega)
• Validade convergente;
• Validade discriminante.

Embora estes indicadores sejam importantes, a sua existência não garante, por si só, que um questionário esteja devidamente validado, porque um instrumento pode apresentar excelentes indicadores estatísticos e, ainda assim, possuir problemas ao nível da sua estrutura fatorial. Dai a importância da realização da validade fatorial com recurso a uma técnica como a análise fatorial confirmatória (AFC)

O papel da Análise Fatorial Confirmatória (AFC)

Quando o objetivo é validar um instrumento de medida, uma das questões fundamentais é verificar se os dados suportam a estrutura teórica proposta.

Por exemplo, se um questionário foi desenvolvido para medir três dimensões distintas, é necessário demonstrar que os itens se organizam efetivamente de acordo com essa estrutura, é precisamente neste ponto que entra a análise fatorial confirmatória (AFC), normalmente realizada em contexto CB-SEM.

Ao contrário do PLS-SEM, o CB-SEM permite avaliar diretamente o ajustamento entre o modelo teórico e os dados observados através de índices globais de ajustamento, que fornecem evidência sobre a adequação da estrutura fatorial proposta, como por exemplo:

• CFI
• GFI
• TLI;
• RMSEA;
• SRMR;
• Qui-quadrado de ajustamento (x²/gl)

O verdadeiro papel do PLS-SEM

Importa esclarecer que este artigo não pretende desvalorizar o PLS-SEM. Muito pelo contrário. Importa é fazer um correcta distição entre os dois métodos (PLS-SEM e CB-SEM). Deste modo, o PLS-SEM constitui uma metodologia extremamente útil quando o objetivo é:

• Testar modelos estruturais complexos;
• Maximizar a variância explicada;
• Desenvolver teoria;
• Realizar análises preditivas;
• Estudar relações entre constructos latentes.

O problema surge quando se assume que bons indicadores de fiabilidade e validade (convergene e divergente/discriminante) são suficientes para concluir que um instrumento está validado, sendo que na realidade, estes indicadores avaliam aspetos importantes da qualidade das medidas, mas não substituem a necessidade de confirmar a estrutura fatorial do instrumento.

Um erro metodológico frequente

É muito comum, na prática, muitos investigadores concluirem que um questionário está validado porque apresenta:

• Consistência Interna adequada
  • Alfa de Cronbach superior a 0,70;
  • Fiabilidade composta superior a 0,70;
• Boa validade Convergente
  • AVE superior a 0,50;
• Critérios de validade discriminante adequados
  • Entre os critérios mais utilizados encontram-se o critério de Fornell-Larcker, baseado na comparação entre a raiz quadrada da AVE e as correlações entre constructos, a análise das cargas cruzadas (cross loadings) e o rácio Heterotrait-Monotrait (HTMT). Atualmente, o HTMT é frequentemente considerado uma das abordagens mais robustas para avaliar a validade discriminante)

Contudo, estas evidências não demonstram necessariamente que os itens representam corretamente os fatores teóricos definidos pelo investigador, o que em muitos casos, apenas uma AFC permite identificar focada em questões como:

• Cargas fatoriais inadequadas;
• Itens problemáticos;
• Cargas cruzadas.
• Dimensões mal especificadas;
• Problemas de ajustamento global.

Uma abordagem recomendada

Sempre que possível, a validação de questionários deve ser encarada como um processo sequencial. Assim, uma estratégia frequentemente recomendada consiste em:

• Desenvolver ou adaptar o instrumento (com processos de tradução-retradução e validade de contéudo, se necessário)
• Realizar uma Análise Fatorial Exploratória (AFE);
• Confirmar a estrutura fatorial através de AFC em contexto CB-SEM
• Utilizar posteriormente o instrumento em modelos estruturais mais complexos, sendo desta forma, a qualidade da medida é também avaliada antes da análise das relações entre constructos.

Considerações Finais

O PLS-SEM é um método extremamente poderoso e útil para testar modelos estruturais e realizar análises preditivas. Contudo, a validação de questionários exige mais do que apenas a análise de indicadores de consistência interna, validade convergente e validade discriminante.

Entao, a demonstração de que a estrutura teórica proposta é efetivamente suportada pelos dados continua a ser um dos pilares fundamentais da validação de instrumentos.

Confundir a avaliação de métricas do modelo de medida com a validação fatorial de um questionário constitui um dos erros metodológicos mais frequentes na utilização do PLS-SEM, sendo como tal fundamental proceder a análise fatorial confirmatória através do método CB-SEM.

Para mais informações sobre os métodos PLS-SEM e CB-SEM pode também ler o nosso artigo mais especifico:

CB-SEM e PLS-SEM: quando usar cada abordagem?

Precisa de apoio na validação de Escalas de Avaliação?

Se necessita de apoio na construção, adaptação ou validação de instrumentos de medida, bem como na realização de análises fatoriais exploratórias, confirmatórias ou modelos de equações estruturais, entre em contacto. Uma escolha metodológica adequada é fundamental para garantir resultados robustos e cientificamente sustentados.

Pode contactar-nos directamente pelo whatsapp ou através dos contactos no site.

WhatsApp

CB-SEM e PLS-SEM: quando usar cada abordagem?

Autor: Mário Rocha

A Modelagem de Equações Estruturais (SEM) é uma família de técnicas que permite analisar, no mesmo modelo, relações entre variáveis latentes e indicadores observáveis. Na prática, junta a lógica da análise fatorial com a análise de caminhos/regressão, sendo útil quando o investigador quer testar relações complexas por exemplo entre conceitos como satisfação, intenção, desempenho, confiança ou adoção tecnológica. A literatura distingue sobretudo duas abordagens: CB-SEM, baseada em covariâncias, e PLS-SEM, baseada em variância/compósitos (Dash & Paul, 2021; Hair et al., 2017).

O CB-SEM é mais indicado quando a teoria já está bem consolidada e o objetivo principal é confirmar se o modelo teórico se ajusta bem aos dados. A sua lógica é comparar a matriz de covariâncias observada com a matriz estimada pelo modelo, dando grande importância a índices de ajustamento como qui-quadrado (x²/gl), CFI, TLI, RMSEA, GFI e SRMR. Por isso, é uma abordagem forte para validação teórica, análise fatorial confirmatória e modelos reflexivos/fatoriais, mas tende a exigir mais dos dados, nomeadamente amostras adequadas, boa qualidade de medição e, em muitos casos, pressupostos de normalidade (Dash & Paul, 2021; Vargör & Öğretmen, 2025).

O PLS-SEM, por sua vez, é geralmente escolhido quando o objetivo é explicar e prever. Em vez de tentar reproduzir a matriz de covariâncias, procura maximizar a variância explicada dos constructos dependentes. Por isso, tornou-se popular em estudos exploratórios, modelos complexos, desenvolvimento de teoria, investigação aplicada e contextos em que o interesse está mais na capacidade preditiva do que no ajustamento global do modelo (Hair et al., 2022; Henseler et al., 2009; Richter et al., 2020; Ringle et al., 2023; Sarstedt et al., 2020; Changalima & Chuwa, 2025). Hair et al. (2017) sublinham, também, que o PLS-SEM trabalha com a lógica de compósitos e utiliza a variância total, enquanto o CB-SEM trabalha sobretudo com variância comum.

Tabela comparativa entre CB-SEM e PLS-SEM

Alguns resultados empíricos reforçam esta distinção. No estudo de Dash e Paul (2021), com 466 respondentes, as cargas dos itens tenderam a ser mais elevadas no PLS-SEM, enquanto o CB-SEM se destacou por oferecer uma avaliação mais completa do ajustamento global. O mesmo estudo mostrou que o PLSc – uma versão consistente do PLS – produz relações estruturais mais próximas do CB-SEM, sobretudo quando o modelo é de natureza fatorial/reflexiva.

Hair et al. (2017) também observaram que o PLS-SEM tende a reter mais indicadores e a apresentar bons níveis de fiabilidade composta e validade convergente, enquanto o CB-SEM pode exigir a eliminação de itens para atingir bom ajustamento. No entanto, estes autores não tratam os métodos como rivais: a escolha depende da pergunta de investigação. Se a prioridade é confirmar uma teoria, o CB-SEM é mais natural; se a prioridade é previsão e explicação prática, o PLS-SEM pode ser mais adequado.

Investigações recentes tornam a discussão ainda mais equilibrada. Vargör e Öğretmen (2025), ao compararem CB-SEM, PLS-SEM e PLSc-SEM em dados do PISA, concluíram que o CB-SEM apresentou melhores índices de ajustamento, enquanto PLS-SEM e PLSc-SEM foram úteis para parâmetros de fiabilidade e validade. Porém, alertam que é incorreto dizer que o PLS-SEM é sempre preferível em amostras pequenas ou distribuições não normais. Também Henseler e Schuberth (2024) acrescentam que tanto CB-SEM como PLSc evoluíram e podem lidar com modelos que incluem fatores comuns e compósitos, desde que o modelo seja especificado corretamente.

Assim, a melhor decisão não é perguntar qual método é melhor, mas qual método serve melhor o objetivo do estudo. Então, a mensagem essencial é simples: CB-SEM é mais forte para confirmação teórica e avaliação rigorosa de modelos fatoriais e estruturais. Já o PLS-SEM é mais forte para previsão, exploração e modelos orientados para variância. Em ambos os casos, a teoria, a qualidade dos dados, o tipo de constructo e a transparência na justificação metodológica continuam a ser mais importantes do que a escolha automática de um software.

Referências Bibliográficas

Changalima, I.A., & Chuwa, M.P. (2025). Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) in business research: A simple guide for novice researchers. International Journal of Research in Business and Social Science, 14(9), 497-506. https://doi.org/10.20525/ijrbs.v14i9.4601 

Dash, G., & Paul, J. (2021). CB-SEM vs PLS-SEM methods for research in social sciences and technology forecasting. Technological Forecasting and Social Change, 173. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2021.121092 

Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2022). A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) (3rd ed.). Sage.

Hair Jr., J. F., Matthews, L. M., Matthews, R. L., & Sarstedt, M. (2017). PLS-SEM or CB-SEM: Updated guidelines on which method to use. International Journal of Multivariate Data Analysis, 1(2), 107-123. https://doi.org/10.1504/IJMDA.2017.087624 

Henseler, J., & Schuberth, F. (2024). Should PLS become factor-based or should CB-SEM become composite-based? Both! European Journal of Information Systems, 34 (3). https://doi.org/10.1080/0960085X.2024.2357123 

Henseler, J., Ringle, C. M., & Sinkovics, R. R. (2009). The use of partial least squares path modeling in international marketing. Advances in International Marketing, 20, 277–319.  https://doi.org/10.1108/S1474-7979(2009)0000020014

Richter, N. F., Schubring, S., Hauff, S., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2020). When Predictors of Outcomes are Necessary: Guidelines for the Combined Use of PLS-SEM and NCA. Industrial Management & Data Systems, 120(12), 2243–2267. https://doi.org/10.1108/IMDS-11-2019-0638

Ringle, C. M., Sarstedt, M., Mitchell, R., & Gudergan, S. P. (2023). Partial Least Squares Structural Equation Modeling in HRM Research. The International Journal of Human Resource Management, 31(12), 1617–1643. https://doi.org/10.1080/09585192.2017.1416655

Sarstedt, M., Hair, J. F., Cheah, J.-H., Becker, J.-M., & Ringle, C. M. (2020). How to Specify, Estimate, and Validate Higher-Order Constructs in PLS-SEM. Australasian Marketing Journal, 27(3), 197–211. https://doi.org/10.1016/j.ausmj.2019.05.003

Vargör, D., & Öğretmen, T. (2025). Comparison of covariance-based structural equation model and partial least squares equality models. General Surgery and Clinical Medicine, 3(2), 1-9. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-4991578/v1