O Uso de Modelagem de Equações Estruturais (SEM) em Artigos Científicos

Cadastrar o DOI no Curriculum Lattes? O DOI (Digital Object Identifier) é um identificador único e permanente atribuído a recursos digitais, como documentos, artigos, vídeos, imagens e outros tipos de conteúdo online. Ele foi desenvolvido para fornecer uma maneira consistente de localizar e acessar digitalmente esses recursos, garantindo que permaneçam identificáveis mesmo se o endereço URL original mudar. Principais características do DOI: Unicidade e Permanência: Cada DOI é exclusivo e permanente, o que significa que um mesmo identificador nunca será atribuído a dois recursos diferentes. Isso facilita a identificação e a referência consistente ao longo do tempo. Resolução: Os DOIs são resolvíveis, o que significa que ao clicar em um DOI, você é redirecionado para o local exato do recurso digital, independentemente de sua localização original. A resolução de DOIs é possível por meio de serviços chamados de “resolvers”. Metadados: Cada DOI está associado a metadados que fornecem informações adicionais sobre o recurso, como título, autor, editora, data de publicação, entre outros. Esses metadados são cruciais para garantir uma descrição precisa do conteúdo referenciado. Aplicações: Os DOIs são amplamente utilizados em publicações acadêmicas, periódicos científicos, bases de dados, repositórios institucionais e em diversas outras áreas onde a identificação única e a referência consistente de recursos digitais são essenciais. Registro: A atribuição de DOIs é realizada por agências de registro, organizações responsáveis por manter a integridade do sistema. Essas agências garantem que os DOIs sejam atribuídos e gerenciados de acordo com padrões estabelecidos. O DOI desempenha um papel fundamental na preservação da integridade acadêmica e científica, facilitando a localização e referência a recursos digitais em meio a mudanças de infraestrutura ou plataformas. Ele contribui para a estabilidade e a credibilidade da comunicação científica e digital. Todos os livros da Editora Poisson possuem o DOI e abaixo fizemos um vídeo para lhe auxiliar a cadastrar suas publicações com DOI no seu Curriculum Lattes.    

O Uso de Modelagem de Equações Estruturais (SEM) em Artigos Científicos A modelagem de equações estruturais (SEM, do inglês Structural Equation Modeling) é uma técnica estatística amplamente utilizada em pesquisas acadêmicas para analisar relações complexas entre variáveis observáveis e latentes. Essa abordagem combina análise de regressão, análise fatorial e técnicas de path analysis, permitindo aos pesquisadores testar hipóteses teóricas de forma robusta e integrada. O Que é SEM? SEM é uma abordagem quantitativa que busca modelar e entender as relações de dependência entre múltiplas variáveis simultaneamente. Essa técnica é particularmente útil em estudos que envolvem construtos abstratos, como atitudes, percepções e intenções, que não podem ser diretamente medidos, mas são inferidos a partir de indicadores observáveis. Por Que Utilizar SEM? Complexidade das Relações: Permite modelar inter-relações entre variáveis latentes e mensuráveis, indo além da análise univariada ou bivariada. Flexibilidade: Adapta-se bem a diferentes estruturas teóricas, possibilitando análises exploratórias e confirmatórias. Integração de Modelos: Combina variáveis independentes e dependentes em um único modelo analítico. Validação de Construtos: Testa a validade e a confiabilidade dos construtos utilizados na pesquisa. Componentes do SEM SEM é estruturada em dois modelos principais: Modelo de Medida (Outer Model): Examina as relações entre as variáveis latentes e seus indicadores observáveis, verificando a validade e confiabilidade dos construtos. Modelo Estrutural (Inner Model): Analisa as relações causais entre variáveis latentes, validando hipóteses teóricas. Etapas do Uso de SEM Definição do Modelo Teórico: Baseia-se em revisão de literatura e formulação de hipóteses. Construção do Modelo: Desenvolvimento de um diagrama estrutural que representa as relações entre variáveis. Coleta de Dados: Utilização de escalas previamente validadas ou desenvolvidas. Análise de Dados: Confiabilidade: Avaliação por meio de alfa de Cronbach ou confiabilidade composta. Validade Convergente e Discriminante: Verificação das variâncias extraídas (AVE) e das correlações entre construtos. Avaliação do Modelo: Teste de ajuste do modelo utilizando índices como CFI, RMSEA e χ². Interpretação dos Resultados: Identificação das relações significativas e interpretação dos coeficientes estruturais. Aplicações Comuns A modelagem de equações estruturais é frequentemente aplicada em áreas como: Marketing: Avaliação de intenção de compra, engajamento do consumidor e comportamento de marca. Psicologia: Análise de traços de personalidade e impacto de intervenções. Educação: Estudo de fatores que afetam o desempenho acadêmico e o engajamento dos alunos. Ciências Sociais: Investigação de relações entre comportamentos e atitudes sociais. Vantagens e Limitações Vantagens: Modela relações complexas de forma integrada. Lida com erros de medida, oferecendo maior precisão. Permite testar hipóteses mediadoras e moderadoras. Limitações: Exige amostras relativamente grandes para garantir robustez. Requer conhecimento especializado e softwares avançados (como AMOS, SmartPLS ou LISREL). Sensível a violações de pressupostos estatísticos. Conclusão O uso de SEM em artigos científicos contribui significativamente para a validação de modelos teóricos e a compreensão de fenômenos complexos. Sua aplicação requer rigor metodológico, mas oferece insights profundos que são essenciais para o avanço do conhecimento em diversas disciplinas. À medida que novas ferramentas e abordagens analíticas emergem, a modelagem de equações estruturais continua a ser uma técnica indispensável na pesquisa acadêmica.