Exercício SEM -2023

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Exercício - Modelagem de Equações Estruturais
1- Conceitue Modelagem de Equações Estruturais, variáveis observadas e variáveis latentes. (3,0)
A Modelagem de Equações Estruturais (MEE) é uma técnica estatística multivariada que permite avaliar, simultaneamente, relações entre múltiplos construtos, ou seja, permite aos pesquisadores responderem a uma série de perguntas inter-relacionadas de uma forma simples, sistemática e abrangente. Essa técnica é entendida como uma mistura de análise fatorial e análise de regressão, que permite aos pesquisadores testar estruturas fatoriais de instrumentos de medida psicométrica, por meio da análise fatorial confirmatória. Os modelos MEE representam a interpretação de uma série de relações hipotéticas de causa-efeito entre variáveis para uma composição de hipóteses, que considera os padrões de dependência estatística. Os relacionamentos dentro desta composição, são descritos por meio da magnitude do efeito (direto ou indireto) que as variáveis independentes (observada ou latentes) têm nas variáveis dependentes (observada ou latentes).
Variável latente é uma variável hipotética ou teórica que não pode ser diretamente medida, mas pode ser representada por outros indicadores constituídos pelos itens das escalas ou pela observação do pesquisador, como por exemplo itens de um instrumento psicométrico.
Variável observada é o valor observado que é usado para medir a variável latente, portanto, são usadas como os indicadores da atitude que se quer medir. Para obter um entendimento mais completo do construto, recomenda-se que o pesquisador use múltiplos indicadores para cada variável latente. Nessa direção, existe a recomendação geral de que pelo menos três variáveis observadas devem estar relacionadas a cada variável latente. 
2- Explique os efeitos diretos e indiretos significativos no modelo abaixo: (7,0)
As consequências clínicas da cárie não tratada (β= 0,122) e uma pior QVRSB (β= 0,273) estão diretamente relacionadas com uma pior autopercepção de saúde bucal. A escolaridade dos pais foi preditora da renda familiar (β= 0,203) e de menores consequências clínicas de cárie não tratada (β= -0,106). Um bom suporte social teve efeito direto (β= 0,806) nos fatores psicossociais. Quantos aos efeitos indiretos, observa-se que o sexo foi indiretamente relacionado com a autopercepção de saúde bucal (β= 0,030). A autopercepção de saúde bucal foi um fator preditor indireto dos fatores psicossociais (β= -0,110) por meio das consequências clínicas da cárie não tratada. Fatores psicossociais foram mediadores indiretos na relação entre o apoio social e a autopercepção de saúde bucal (β= -0,089), e apoio social e QVRSB (β= -0,298). A escolaridade dos pais influenciou indiretamente a QVRSB (β= -0,028) por meio das consequência clínicas de cárie não tratada. Esta última, por sua vez, e a QVRSB mediaram a influência entre a escolaridade dos pais e a autopercepção de saúde bucal (β= -0,041).