Fundamentos de Modelagem de Equações Estruturais e Análise de Caminhos

Pesquisas em áreas como psicologia, educação e gerenciamento geralmente envolvem conceitos complexos que não podem ser medidos diretamente, como satisfação no trabalho ou fidelidade à marca.Modelagem de Equações Estruturais (SEM) fornece a estrutura estatística essencial para analisar essas variáveis ocultas e suas relações interconectadas simultaneamente.Este curso transforma sua compreensão da análise de dados, indo além da regressão simples para o mundo da modelagem multivariada, permitindo que você teste estruturas teóricas inteiras em uma única análise. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos centrais de construtos latentes e erro de medição na modelagem estatística. - Aplique a análise de caminho para identificar efeitos diretos, indiretos e totais entre variáveis. - Realizar análise fatorial confirmatória (CFA) para garantir que suas escalas de medição sejam confiáveis e válidas. - Interprete índices de ajuste de modelo modernos como CFI, TLI e RMSEA para avaliar os resultados da pesquisa. - Execute modelos estruturais usando LISREL e entenda a lógica da estimativa baseada em covariância. - Explore aplicativos avançados, incluindo análise de vários grupos e padrões de dados longitudinais. - Dominar os padrões de relatórios para resultados de SEM em pesquisa acadêmica e profissional. O curso começa com definições claras da terminologia-chave e da lógica estatística por trás do SEM antes de percorrer as etapas práticas de especificação, identificação e estimativa do modelo.Você aprenderá através de explicações detalhadas por escrito e análise passo a passo de cenários de pesquisa. Este curso é projetado para iniciantes em estatísticas multivariadas que têm uma compreensão básica de correlação e regressão.É ideal para estudantes e pesquisadores que procuram elevar suas habilidades de análise de dados. Melhore seus recursos de pesquisa com técnicas sofisticadas de modelagem estrutural.