Desde o final dos anos 70, a técnica de análise de dados SEM (Structured Equation Modeling ou, no português, Modelagem de Equações Estruturais) vem sendo bastante utilizada em artigos científicos da área das ciências sociais, como marketing, administração e contabilidade. Seu principal objetivo é identificar e explicar a relação entre múltiplas variáveis inter-relacionadas.
Nessa técnica, para obter uma representação acurada da confiabilidade dos indicadores utilizados, o pesquisador deve estimar dois modelos. O primeiro é o de mensuração, cuja finalidade é verificar se os itens operacionais utilizados para medir os constructos têm confiabilidade suficiente e realmente medem aquilo que se espera. O segundo é o modelo estrutural.
Na definição dele, um ponto muito importante é analisar as características do fenômeno em estudo e decidir se serão utilizados constructos formativos e/ou constructos reflexivos.
Constructos Formativos
Nos constructos formativos as variáveis latentes são formadas pelas variáveis manifestas ou itens, que não são uma ‘verdadeira’ variável latente no sentido clássico da definição. As variáveis manifestas podem estar positiva ou negativamente correlacionadas, e não necessitam estar codificadas na mesma dimensão conceptual.
Por exemplo, em um estudo envolvendo um constructo enfisema pulmonar, a variável latente ‘enfisema pulmonar’ é formada pelas variáveis manifestas ‘asma’, ‘bronquite’, ‘fibrose cística’ e ‘exposição ao cigarro ou outras toxinas presentes no ar’. Nessa caso, perceba que essas variáveis formam a possibilidade de um indivíduo ter enfisema.
Constructos Reflexivos
Nos constructos reflexivos as variáveis latentes manifestam-se ou refletem-se nos itens. O conjunto de variáveis manifestas – que são as manifestações de uma variável latente – está codificado na mesma direção conceptual, sendo positiva a relação entre essas variáveis.
Supondo que no mesmo estudo envolvendo o constructo enfisema pulmonar, as variáveis manifestas fossem ‘falta de ar’, ‘tosse com catarro’ e ‘fraqueza generalizada’, elas iriam refletir a variável latente ‘enfisema pulmonar’. Não são os sintomas que causam a doença, e sim o contrário. Contudo, o enfisema não é a única causa da falta de ar, tosse, etc. As causas das variáveis manifestas não explicitadas são designadas por erros ou resíduos, que não podem ser observados diretamente, e que também são variáveis latentes.
Os erros podem estar correlacionados, indicando causas comuns as variáveis manifestas que refletem variáveis latentes além das explicitadas no modelo.
Importância da definição correta dos constructos
É válido lembrar que a definição correta do constructo é fundamental, pois isso impacta na forma de validar sua formação para se chegar ao modelo final. A escolha errada do tipo de constructo a ser trabalhado compromete a robustez do modelo e as conclusões feitas a partir dele. Por isso, o pesquisador deve ficar muito atento na hora da definição.
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