Artigo escrito em colaboração com Danielly Severino
Como medir conceitos abstratos como liderança transformacional, segurança psicológica ou felicidade no trabalho? Esses fenômenos não podem ser observados diretamente, mas suas manifestações sim. Por isso, a modelagem de equações estruturais se destaca como uma técnica estatística avançada que conecta o observável ao latente, transformando dados em insights profundos sobre relações complexas entre variáveis.
O que é Modelagem de Equações Estruturais?
A modelagem de equações estruturais (SEM, do inglês Structural Equation Modeling) representa uma família de modelos estatísticos que busca explicar relações entre múltiplas variáveis simultaneamente. Diferentemente de outras técnicas multivariadas, portanto, a SEM permite examinar diversas relações de dependência ao mesmo tempo, combinando elementos de análise fatorial e regressão múltipla em um único framework analítico.
Além disso, o diferencial dessa abordagem está na sua capacidade de trabalhar com constructos teóricos que não podemos mensurar diretamente. Enquanto técnicas tradicionais se limitam a variáveis observáveis, consequentemente, a modelagem de equações estruturais cria pontes entre o mundo empírico e o conceitual.
Variáveis Latentes na Modelagem de Equações Estruturais
Para entender como a técnica funciona, primeiramente, é fundamental compreender o conceito de variável latente. Em outras palavras, trata-se de algo que existe teoricamente, mas que não conseguimos medir diretamente. Pense, por exemplo, em conceitos como motivação, satisfação ou comprometimento organizacional: você não pode simplesmente apontar um instrumento e capturar esses fenômenos.
Nesse sentido, os pesquisadores observam pistas indiretas por meio de questionários, comportamentos ou reações. Na prática, as variáveis latentes são frequentemente mensuradas através de escalas Likert de concordância, que vão desde “discordo totalmente” até “concordo totalmente”. Por exemplo, para avaliar engajamento no trabalho, um colaborador pode responder a afirmações como:
- “Meu trabalho me inspira”
- “Meu/minha líder reconhece e encoraja o time”
Dessa forma, essas respostas representam as variáveis observáveis que, quando analisamos conjuntamente através da modelagem de equações estruturais, revelam o constructo latente subjacente.
Estrutura da Modelagem: Dois modelos em um
A modelagem de equações estruturais se compõe de dois componentes complementares que trabalham em conjunto:
Modelo de Mensuração nas Equações Estruturais
Primeiramente, o modelo de mensuração representa a teoria que mostra como as variáveis medidas (observáveis) se conectam para representar os constructos (latentes). Ele responde, portanto, à pergunta: “Minhas variáveis observáveis realmente capturam o conceito teórico que pretendo medir?”
Assim sendo, este componente funciona como uma análise fatorial confirmatória, validando se os indicadores escolhidos representam adequadamente as variáveis latentes propostas.
Modelo Estrutural nas Equações Estruturais
Por outro lado, o modelo estrutural define as relações causais ou de associação entre os constructos. Aqui, então, testamos as hipóteses sobre como as variáveis latentes se influenciam mutuamente. Vejamos alguns exemplos:
- H1: Liderança Transformacional está positivamente e significativamente relacionada com Felicidade no trabalho
- H2: Liderança Transformacional está positivamente e significativamente relacionada com Segurança Psicológica
- H3: Segurança Psicológica está positivamente e significativamente relacionada com Felicidade no trabalho
Consequentemente, essa estrutura dual permite não apenas medir conceitos abstratos, mas também compreender como eles se relacionam dentro de um sistema complexo de variáveis.
Interpretando os Resultados
Para quem está começando a trabalhar com a técnica, inicialmente, é importante entender que diversos critérios de validação e indicadores de qualidade do ajuste precisam ser analisados. Dessa maneira, esses critérios garantem que as suposições do modelo atendem aos requisitos necessários e que os resultados são robustos o suficiente para sustentar conclusões.
Supondo, então, que todos os critérios necessários foram satisfeitos, a interpretação dos resultados segue uma lógica clara. Tomemos, por exemplo, a relação entre Liderança Transformacional e Segurança Psicológica:
Se houver influência significativa (valor-p < 0,05) e positiva (β = 0,80) da Liderança Transformacional sobre a Segurança Psicológica, podemos interpretar que quanto maior a percepção de Liderança Transformacional, maior tende a ser a Segurança Psicológica percebida pelos colaboradores, e vice-versa.
Nesse contexto, o coeficiente beta (β) indica a força dessa relação, enquanto o valor-p confirma sua significância estatística. Esses dois elementos, juntos, fornecem evidências quantitativas para validar ou refutar hipóteses teóricas.
Aplicações Práticas e Próximos Passos
A modelagem de equações estruturais é amplamente utilizada em pesquisas de ciências sociais, psicologia organizacional, marketing, educação e saúde. Sempre que há necessidade de testar teorias complexas envolvendo múltiplas relações simultâneas entre constructos abstratos, portanto, a SEM se destaca como ferramenta de escolha.
Para se aprofundar ainda mais nesse tema e ver exemplos práticos de como construir e interpretar modelos, você pode assistir ao vídeo completo sobre equações estruturais no canal Statplace, onde demonstramos a aplicação da técnica de forma didática e acessível.
Nos próximos conteúdos, abordaremos as suposições e critérios de validação dos modelos em detalhes, além de tutoriais práticos de implementação no software R. Portanto, a jornada para dominar essa técnica poderosa está apenas começando.
