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.

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Validade de Conteúdo em Questionários: Como aplicar e principais índices (CVR, CVI e V de Aiken)

Autor: Mário Rocha e Flávia Negrini

A validade de conteúdo em questionários é uma etapa essencial no processo de construção e adaptação de questionários. É uma etapa central no desenvolvimento e adaptação de instrumentos de medida, sendo amplamente reconhecida como a base para as restantes formas de validade.

Tal como referido por Haynes, Richard e Kubany (1995), refere-se ao grau em que os itens representam adequadamente o construto que se pretende medir. Esta perspetiva é reforçada por abordagens mais recentes, que sublinham que sem validade de conteúdo dificilmente se pode garantir validade de construto ou de critério.

Neste artigo apresentamos uma visão geral do processo, sendo os procedimentos específicos aprofundados em artigos dedicados.

1. O que é a validade de conteúdo em questionários?

A validade de conteúdo implica assegurar que os itens são relevantes, claros e representativos do domínio do construto. Não se trata apenas de uma avaliação superficial, mas de um processo sistemático de alinhamento entre teoria e medição. Autores como Delgado-Rico et al. (2012) destacam que esta validade envolve múltiplas dimensões, incluindo a representatividade do conteúdo e a adequação da formulação dos itens. De forma complementar, estudos recentes sublinham a importância de considerar também o contexto cultural e a população-alvo.

2. Processo de Avaliação de Conteúdo

O processo de validade de conteúdo em questionários envolve geralmente:

• Teste Blueprint
• Seleção de especialistas
• Avaliação dos itens (relevância, clareza)
• Cálculo de índices
• Revisão dos itens

Este processo deve ser devidamente documentado em trabalhos científicos.

2.1. Planeamento do instrumento (test blueprint)

Antes da avaliação por especialistas, é essencial um planeamento rigoroso do instrumento. Neste contexto, o test blueprint assume particular relevância, funcionando como um mapa conceptual que orienta a construção dos itens.

Este blueprint define o construto, as suas dimensões e a forma como os itens são distribuídos, garantindo coerência e cobertura adequada.

Dada a sua importância, este tema será aprofundado num artigo específico dedicado ao desenvolvimento de instrumentos.

2.2. Seleção de especialistas e considerações práticas

A seleção de especialistas é um dos pontos mais críticos na validade de conteúdo. A literatura sugere frequentemente entre 3 a 5 especialistas em fases iniciais, podendo este número aumentar para 5 a 10 em estudos mais robustos (Lynn, 1986; Polit & Beck, 2006; Roebianto et al., 2023).

No entanto, mais importante do que o número é a qualidade dos especialistas, nomeadamente a sua experiência científica e conhecimento do construto.

Adicionalmente, importa considerar a inclusão de participantes da população-alvo, especialmente para avaliar a clareza e compreensão dos itens. Esta ligação entre especialistas e utilizadores finais conduz naturalmente à importância do estudo piloto.

2.3. Principais índices para avaliação da validade de conteúdo em questionários

Os principais índices utilizados são:

• CVR (Content Validity Ratio)
• CVI (Content Validity Index)
• V de Aiken
• Coeficientes de concordância

Valores mais elevados indicam maior concordância entre especialistas.

Cada um destes índices apresenta características específicas e diferentes formas de interpretação. Dada a sua complexidade e importância, serão abordados em artigos dedicados, permitindo uma explicação detalhada e aplicação prática. A interpretação deve ser feita com base na literatura e no contexto do estudo.

3. Evidência empírica: alguns estudos com aplicação da validade de conteúdo em questionários

A análise de estudos empíricos recentes mostra uma forte consistência na forma como a validade de conteúdo é aplicada.

De forma geral, os estudos utilizam painéis de especialistas entre 5 e 10 elementos, aplicam escalas de avaliação de relevância e clareza e recorrem a índices como o CVI e o CVR para quantificar os resultados. Após esta fase, é comum a revisão ou eliminação de itens com base nos critérios definidos.

Alguns estudos de adaptação cultural evidenciam a importância desta etapa na garantia de equivalência semântica e conceptual, mostrando que a validade de conteúdo é essencial antes da realização de análises fatoriais.

Outros trabalhos demonstram que, mesmo quando os índices apresentam valores elevados, a revisão qualitativa dos itens continua a ser necessária, reforçando a ideia de que a validade de conteúdo deve integrar abordagens quantitativas e qualitativas.

Segue em baixo as referências de alguns estudos recentes realizados em Portugal e a nível internacional com aplicação da validade de conteúdo em questionários.

• Dalawi, I, Isa, M., Chen, X., Azhar, Z., & Aimran, N. (2023). Development of the Malay Language of understanding, attitude, practice and health literacy questionnaire on COVID-19 (MUAPHQ C-19): content validity & face validity analysis. BMC Public Health, 23. https://doi.org/10.1186/s12889-023-16044-5
• Loureiro, A., Ibanez-Cubillas, P., Miranda-Pinto, M. (2024). Validade de Conteúdo por avaliação de especialistas para medir as competências digitais de estudantes de mestrado em Educação Especial. Texto Livre, 17. https://doi.org/10.1590/1983-3652.2024.52564
• Martins, M., Paiva-Santos, F., Todo Bom, L., Dixe, M. dos A., & Costeira, C. (2025). Cultural adaptation and content validation of the RAC (Rodríguez-Almeida-Cañon) adult infection risk assessment scale for Portuguese from Portugal. Millenium – Journal of Education, Technologies, and Health, 2(28). https://doi.org/10.29352/mill0228.41505
• Moreira, W., Campos, L., Dias, P., & Nóbrega, M. (2025). Adaptation and content validity of the Brazilian version of the Mental Health Literacy questionnaire. Rev Bras Enferm, 78(4). https://doi.org/10.1590/0034-7167-2024-0309pt
• Vilhena, D., Guimarães, M., Guimarães, R., & Pinheiro, A. (2023). Validade de Conteúdo e Fidedignidade do Teste de Taxa de Leitura. Avaliação Psicológica, 22 (2). https://doi.org/10.15689/ap.2023.2202.22980.10
• Trindade, C., Kato, S., Gurgel, L., & Reppold, C. (2018). Processo de Construção e Busca de Evidências de Validade de Conteúdo da Equalis-OAS. Avaliação Psicológica, 17(2), 271-277. https://doi.org/10.15689/ap.2018.1702.14501.13

4.    Recomendações práticas

• A validade de conteúdo em questionários deve ser realizada antes do estudo piloto.
• É importante justificar decisões e reportar resultados de forma transparente.

Referências Bibliográficas

Haynes, S., Richard, D., & Kubany, E. (1995). Content validity in psychological assessment: A functional approach to concepts and methods. Psychological Assessment, 7(3), 238–247. https://doi.org/10.1037/1040-3590.7.3.238

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Construção e Adaptação de Questionários: Fundamentos Metodológicos e Validação Estatística

Autor: Mário Rocha

A construção e adaptação de questionários é um processo metodológico rigoroso que envolve definição conceptual clara, desenvolvimento sistemático de itens e validação estatística das propriedades psicométricas do instrumento.

Etapas da Construção e Adaptação de Questionários

No presente artigo apresentamos algumas noções mais gerais de todo este processo, que depois iremos explicar de modo mais detalhado em diversos outros artigos.

1. Definição Conceptual e Operacionalização do Construto

O processo inicia-se com a definição teórica do construto com base na literatura científica. A operacionalização implica traduzir conceitos abstratos em indicadores observáveis. Segundo DeVellis (2016), a clareza conceptual é condição essencial para garantir validade de construto.

2. Criação e Refinamento de Itens

A criação inicial de itens deve basear-se em revisão de literatura, entrevistas exploratórias ou adaptação de escalas previamente validadas. Hinkin (1998) recomenda a criação de um conjunto alargado de itens iniciais, seguido de avaliação e eliminação progressiva.

3. Validade de Conteúdo em questionários ciêntificos

A validade de conteúdo avalia a representatividade dos itens face ao construto. Este processo envolve juízes especialistas e pode recorrer ao cálculo do Content Validity Index (CVI).

O cálculo do CVI e do CVR será explicado detalhadamente num artigo específico dedicado à validade de conteúdo.

4. Estudo Piloto

A aplicação piloto permite avaliar clareza semântica, tempo de resposta e consistência preliminar. Esta fase contribui para o refinamento final do instrumento. Uma explicação mais detalhada será dada num artigo mais especifico.

5. Validade de Construto

Esta fase implica a obtenção e/ou validação de uma estrutura fatorial. Realiza-se geralmente através de dois processos estatísticos que são a análise fatorial exploratória (AFE) e análise fatorial confirmatória (AFC), e também pela análise da validade convergente e divergente. É importante realçar que a utilização de AFE e depois AFC é mais comum em processos de construção e adaptação de questionários, sendo a AFC isolada mais comum quando se pretende apenas validar determinada estrutura fatorial já anteriormente validada e definida.

Este processo, assim como as análises mais especificas que o definem também serão alvo de artigos explicativos mais especificos

5.1. Análise Fatorial Exploratória (AFE)

A AFE permite identificar a estrutura latente dos dados. Recomenda-se verificar a adequação da amostra através do índice KMO e do teste de esfericidade de Bartlett. Segundo Worthington e Whittaker (2006) e Hair et al. (2019) é necessário ter em conta as cargas fatoriais dos itens nos fatores para a definição correcta dos mesmos.

Num artigo próprio abordaremos passo a passo a AFE, incluindo interpretação do KMO, teste de Bartlett , critérios de retenção de fatores e de agrupamento de itens no fator respetivo.

5.2. Análise Fatorial Confirmatória (AFC)

A AFC testa empiricamente o modelo de medida previamente definido. Autores como Hair et al. (2019) e Kline (2016) sugerem avaliar índices de ajustamento para validação do modelo de medida. Existem intervalos de valores que diferem de acordo com diferentes autores, que passaremos a discutir num artigo mais específico.

6. Validade Convergente e Discriminante

A validade convergente pode ser avaliada pela Average Variance Extracted (AVE ). A validade discriminante pode ser examinada pelo critério de Fornell-Larcker ou pelo rácio HTMT. Para este caso também existem valores de referência que passamos a explicar num artigo mais especifico.

7. Avaliação da Fiabilidade

A consistência interna é tradicionalmente avaliada através do alfa de Cronbach, existindo porém outros metodos de análise da fiabilidade como o teste-reteste. Em contextos confirmatórios, para a análise da consistência interna recomenda-se também a fiabilidade composta (CR) e o coeficiente omega.

As várias medidas de análise da fiabilidade fatorial, assim como os seus principais indicadores (alfa de Cronbach, omega, fiabilidade composta) serão aprofundados num artigo dedicado.

9. Adaptação Transcultural de Instrumentos de Medida

A adaptação de instrumentos para novos contextos culturais deve seguir procedimentos de tradução e retrotradução. Beaton et al. (2000) e a International Test Commission (2017) fornecem diretrizes metodológicas detalhadas para esse processo. Para além disso também é importante o recurso a validade de conteúdo, realização de estudo piloto e também a análise da validade de construto e da fiabilidade.

O processo de tradução e retrotradução será explicado detalhadamente num artigo específico sobre adaptação transcultural.

10. Como reportar em Teses e Artigos Científicos

O relato académico deve incluir descrição do construto, procedimentos de desenvolvimento, resultados das análises fatoriais, índices de ajustamento, medidas de fiabilidade e evidências de validade. O Publication Manual da APA (2020) recomenda transparência e apresentação completa dos resultados.

Referências

American Psychological Association. (2020). Publication manual of the American Psychological Association (7th ed.).

Beaton, D. E., et al. (2000). Guidelines for the process of cross-cultural adaptation of self-report measures. Spine, 25(24), 3186–3191.

DeVellis, R. F. (2016). Scale development: Theory and applications (4th ed.). Sage.

Hair, J. F., et al. (2019). Multivariate data analysis (8th ed.). Cengage.

Hinkin, T. R. (1998). A brief tutorial on the development of measures. Organizational Research Methods, 1(1), 104–121.

International Test Commission. (2017). The ITC guidelines for translating and adapting tests (2nd ed.).

Kline, R. B. (2016). Principles and practice of structural equation modeling (4th ed.). Guilford Press.

Nunnally, J. C., & Bernstein, I. H. (1994). Psychometric theory (3rd ed.). McGraw-Hill.

Worthington, R. L., & Whittaker, T. A. (2006). Scale development research. The Counseling Psychologist, 34(6), 806–838.