Structural Equation Modeling
Professor: Walter Leite
Structural Equation Modeling (SEM) é usada para examinar relacionamentos complexos envolvendo múltiplas variáveis dependentes and independentes. Essas variáveis podem ser observadas ou latentes, e os relacionamentos includem efeitos diretos, mediação e moderação. Para a modelação de variáveis latentes, SEM permite controlar o error de medida. Path analysis, confirmatory factor analysis, e latent growth models são tipos de SEM. O objetivo deste curso é familiarizar os estudantes com o planejamento e análise de dados usando SEM. O curso requer conhecimento de regressão linear and logística, e conhecimento de programação em R. O conhecimento mínimo de R necessário é a abilidade de importar uma base de dados em formato .csv, manipular variáveis e ajustar um modelo de regressão.
Tópicos:
Planejamento de um estudo usando SEM
Path Analysis
Identificação e Ajuste de modelos
Análise Fatorial Confirmatória
Validade de medida de variáveis latentes
Modelos estruturais
Medição e Moderação em SEM