Incorporação de indicadores categóricos ordinais em modelos de equações estruturais

• Ano de defesa: 2010
• Autor(a) principal: Bistaffa, Bruno Cesar
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Biserial Correlation; Correlação Biserial; Correlação Policórica; Correlação Poliserial; Correlação Tetracórica; Modelagem de Equações Estruturais; Poliserial Correlation; Polychoric Correlation; Structural Equation Modeling; Tetrachoric Correlation
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-09022011-110229/

A modelagem de equações estruturais é uma técnica estatística multivariada que permite analisar variáveis que não podem ser medidas diretamente, mas que podem ser estimadas através de indicadores. Dado o poder que esta técnica tem em acomodar diversas situações em um único modelo, sua aplicação vem crescendo nas diversas áreas do conhecimento. Diante disto, este trabalho teve por objetivo avaliar a incorporação de indicadores categóricos ordinais em modelos de equações estruturais, fazendo um resumo dos principais procedimentos teóricos e subjetivos presentes no processo de estimação de um modelo, avaliando as suposições violadas quando indicadores ordinais são utilizados para estimar variáveis latentes e criando diretrizes que devem ser seguidas para a correta estimação dos parâmetros do modelo. Mostramos que as correlações especiais (correlação tetracórica, correlação policórica, correlação biserial e correlação poliserial) são as melhores escolhas como medida de associação entre indicadores, que estimam com maior precisão a correlação entre duas variáveis, em comparação à correlação de Pearson, e que são robustas a desvios de simetria e curtose. Por fim aplicamos os conceitos apresentados ao longo deste estudo a dois modelos hipotéticos com o objetivo de avaliar as diferenças entre os parâmetros estimados quando um modelo é ajustado utilizando a matriz de correlações especiais em substituição à matriz de correlação de Pearson.