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Modelagem por Equações Estruturais e Análise de Caminho

Alex França

abr 5, 2023

A Modelagem por Equações Estruturais (em inglês Structural Equation Model – SEM) e Análise de caminho (em inglês Path Analysis) são duas técnicas estatísticas amplamente utilizadas em pesquisas sociais para analisar as relações entre variáveis. Ambos os métodos são usados para testar hipóteses sobre a relação causal entre variáveis, mas existem diferenças significativas entre eles.

O que é Modelagem por Equações Estruturais ?

Modelagem por Equações Estruturais é uma técnica de modelagem estatística que permite a análise de relações complexas entre variáveis. É usada para testar modelos causais que incluem variáveis latentes (não observáveis – estrutura fatorial dos instrumentos) e observáveis (itens). Portanto, é uma técnica que combina a análise de regressão múltipla e a análise fatorial para testar relações entre variáveis observáveis e latentes. A Figura abaixo mostra um exemplo modelagem por equações estruturais.

Modelagem por equações estruturais é frequentemente usada para analisar fatores latentes, que são construtos subjacentes que não podem ser diretamente observados ou medidos. Por exemplo, um pesquisador pode estar interessado em estudar o construto latente de “personalidade” e como ele se relaciona com outras variáveis, como habilidades sociais, desempenho acadêmico e bem-estar emocional. MEE também é usada para modelar relações causais entre múltiplas variáveis. Por exemplo, um pesquisador pode estar interessado em estudar como a qualidade do ambiente escolar, o suporte familiar e a motivação dos alunos influenciam o desempenho acadêmico.

O que é Análise de Caminhos (Path Analysis)?

Análise de caminho (path analysis) é uma técnica mais simples que se concentra em analisar as relações diretas entre variáveis observáveis. É uma técnica de modelagem de dados que ajuda a visualizar as relações entre as variáveis e a identificar as relações causais entre elas. Na análise de caminho, as variáveis são representadas por nós e as relações entre eles são representadas por setas. Na sequência você tem um exemplo de um modelo de análise de caminho (path análises).

Veja que na análise de caminhos é utilizado apenas o escores brutos das medidas, ou seja, são utilizados geralmente a soma dos itens. Exemplo prático de uso de análise de caminho: Suponha que um pesquisador deseja investigar como a renda, a educação e a idade afetam a saúde mental de uma pessoa. O pesquisador pode medir a renda, a educação e a idade como variáveis observáveis e a saúde mental como uma variável dependente. A análise de caminho pode ser usada para mostrar as relações diretas entre essas variáveis e identificar quais variáveis têm o maior impacto na saúde mental.

Resumo prático de modelagem por equações estruturais e a análise de caminho

Em resumo, o modelagem por equações estruturais e a análise de caminho são duas técnicas estatísticas que ajudam a entender as relações causais entre as variáveis em uma pesquisa social. O MEE é uma técnica mais avançada que pode lidar com modelos causais complexos com variáveis latentes, enquanto a análise de caminho é uma técnica mais simples que se concentra nas relações diretas entre variáveis observáveis. Ambas as técnicas são valiosas para os pesquisadores que desejam testar hipóteses sobre as relações entre variáveis em seus dados.

Se ainda restarem dúvidas sobre Modelagem por equações estruturais e a Análise de Caminho, não se preocupe, estamos aqui para ajudar! Acesse meu vídeo no Youtube e tenha uma introdução sobre o tema!

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Bruno Figueiredo Damásio

Sou Psicólogo, mestre e doutor em Psicologia. Venho me dedicando à Psicometria desde 2007.

Fui professor e chefe do Departamento de Psicometria da UFRJ durante os anos de 2013 a 2020. Fui editor-chefe da revista Trends in Psychology, da Sociedade Brasileira de Psicologia (SBP) e Editor-Associado da Spanish Journal of Psychology, na sub-seção Psicometria e Métodos Quantitativos.

Tenho mais de 50 artigos publicados e mais de 5000 citações, nas melhores revistas nacionais e internacionais.

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Bruno Figueiredo Damásio

Sou Psicólogo, mestre e doutor em Psicologia. Venho me dedicando à Psicometria desde 2007.

 

Fui professor e chefe do Departamento de Psicometria da UFRJ durante os anos de 2013 a 2020. Fui editor-chefe da revista Trends in Psychology, da Sociedade Brasileira de Psicologia (SBP) e Editor-Associado da Spanish Journal of Psychology, na sub-seção Psicometria e Métodos Quantitativos.

 

Tenho mais de 50 artigos publicados e mais de 5000 citações, nas melhores revistas nacionais e internacionais. Atualmente, me dedico a formação de novos pesquisadores, através da Psicometria Online Academy. Minha missão é ampliar a formação em Psicometria no Brasil e lhe auxiliar a conquistar os seus objetivos profissionais.

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