Modelagem de Equações Estruturais
Artigo escrito em colaboração com Danielly Severino Como medir conceitos abstratos como liderança transformacional, segurança psicológica ou felicidade no trabalho?
Blog do Statplace
Explore temas gerais e conceitos aprofundados de estatística, Data Science e softwares de análise de dados como R e Python.
Dados de Alta Frequência em Séries Temporais
Artigo escrito por Denise Paiva A todo momento, lidamos com dados de alta frequência — como temperaturas diárias, volume de
Regressão Logística Simples: Aplicação no Python (Caso 2)
Veja como a regressão logística pode prever sintomas cognitivos em idosos com base em escores de exames psicológicos.
Dashboard vs. Report: Entendendo as diferenças fundamentais
Dashboard vs report: saiba as diferenças, suas características, vantagens e quando usar cada ferramenta para análise de dados.
Regressão Logística Simples: Aplicação no Python (Caso 1)
Aprenda a implementar um modelo de regressão logística em Python para prever a ocorrência de doenças com base na idade dos pacientes.
Gestão de Fluxos de Trabalho de Dados com Airflow
Aprenda a otimizar a gestão de fluxos de trabalho de dados com Airflow, automatizando processos e melhorando a eficiência.
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Equações Estruturais: Validação do Modelo de Mensuração
O modelo de equações estruturais é um modelo linear que estabelece múltiplas relações entre variáveis latentes ou observadas. Este modelo divide-se em: modelo de mensuração e modelo estrutural.
Um exemplo de Equações Estruturais via PLS
No artigo de hoje apresentamos um exemplo prático de modelagem de equações estruturais via PLS (Partial Least Squares).
Equações Estruturais: via PLS-SEM ou via CB-SEM?
A Modelagem de Equações Estruturais se tornou muito popular devido ao interesse de pesquisadores em analisar múltiplas relações entre fatores inobserváveis. O CB-SEM é um método mais conhecido, enquanto o PLS é um modelo mais robusto.
O que é Modelagem de Equações Estruturais?
Você sabe o que é modelagem de equações estruturais? Conheça essa família de modelos estatísticos que busca explicar as relações entre múltiplas variáveis.
Análise Multivariada: uma síntese dos principais métodos
A Análise Multivariada nos permite compreender relações existentes entre diversos fatores para tomarmos uma decisão. Saiba mais sobre esses métodos.