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Modelo de Equações Estruturais
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Roteiro O que é o Modelo de Equações Estruturais (MEE)?
Vantagens do MEE Limitações do MEE Tipos de MEE Indicadores e teste de modelos Diferentes softwares: comparação
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Structural Equation Modelling
Extensão dos modelos GLM (Modelos Lineares Generalizados) Técnica de modelação generalizada (modelos teóricos sobre a forma como diferentes variáveis latentes ou construtos são operacionalizados e como estes estão relacionados entre si) VANTAGEM – permite considerar os erros de medida de forma explícita.
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Erros de medida Na Regressão Linear Quando as variáveis independentes são medidas com erro há atenuação dos preditores. Ou seja, o preditor pode ser significativo no modelo, mas os erros de medida associados num dado preditor podem fazer parecer com que tal não pareça.
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Ou seja O modelo actualmente mais em uso para lidar com este erro é modelo de equações estruturais.
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Simplisticamente AF (define o modelo de medida)
RL (define o modelo estrutural)
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Classicamente Exploro os dados e explico as teorias
Neste modelo: temos várias teorias e o que tento é encontrar um modelo teórico que explique aqueles dados. A teoria é o motor do processo. O estatístico acaba o seu trabalho com “o modelo adequa-se” ou não.
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Manifestações físicas das V. Latentes são variáveis manifestas.
Variáveis Latentes: Não são directamente mensuráveis. Só se observam as suas manifestações; Validade e fiabilidade de variáveis latentes (erros-nas-variaveis) limita conclusões sobre relações estruturais Métodos classicos de analise não consideram os ‘erros-nas-variaveis’.
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Variáveis endógenas (para onde apontam as setas) (vs dependentes)
Variáveis exógenas (as que só têm setas a sair delas) (vs independentes) Nestes modelos, as variáveis podem ser simultaneamente endógenas e exógenas.c
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Modelo de Medida : define a forma como os construtos hipotéticos ou variáveis latentes são operacionalizados pelas variáveis observadas ou manifestas Modelo Estrutural : define as relações causais ou de associação entre as variáveis latentes
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ATENÇÃO!! O modelo é LINEAR!!!
No modelo linear, uma variável endógena é dependente dela própria, das variáveis exógenas e do erro.
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Variáveis latentes com letras gregas
Variáveis latentes, gregas romanas
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Variáveis não-recursivas: efeito de feedback (o que vem primeiro, o ovo ou a galinha?? Quando um estudantes tem auto-estima, tem desempenho, quando tem bom desempenho tem boa auto-estima e cria um efeito “bola de neve” )
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Os dados são as variâncias e covariância se não o n.º de dados.
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Equações estruturais Modelos Formativos
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No PLS tendo 50 itens só precisam de 50 observações.
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