• JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
 
  Bookmark and Share
 
 
Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.45.2010.tde-09022011-110229
Documento
Autor
Nome completo
Bruno Cesar Bistaffa
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2010
Orientador
Banca examinadora
Barroso, Lucia Pereira (Presidente)
Cirillo, Marcelo Angelo
Soler, Julia Maria Pavan
Título em português
Incorporação de indicadores categóricos ordinais em modelos de equações estruturais
Palavras-chave em português
Correlação Biserial
Correlação Policórica
Correlação Poliserial
Correlação Tetracórica
Modelagem de Equações Estruturais
Resumo em português
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.
Título em inglês
Incorporation of ordinal categorical indicators in structural equation models
Palavras-chave em inglês
Biserial Correlation
Poliserial Correlation
Polychoric Correlation
Structural Equation Modeling
Tetrachoric Correlation
Resumo em inglês
The structural equation modeling is a multivariate statistical technique that allows us to analyze variables that cant be measured directly but can be estimated through indicators. Given the power that this technique has to accommodate several situations in a single model, its application has increased in several areas of the knowledge. At first, this study aimed to evaluate the incorporation of ordinal categorical indicators in structural equation models, making a summary of the major theoretical and subjective procedures of estimating the present model, assessing the assumptions that are violated when ordinal indicators are used to estimate latent variables and creating guidelines to be followed to correct estimation of model parameters. We show that the special correlations (tetrachoric correlation, polychoric correlation, biserial correlation and poliserial correlation) are the best choices as a measure of association between indicators, that estimate more accurately the correlation between two variables, compared to Pearsons correlation, and that they are robust to deviations from symmetry and kurtosis. Finally, we apply the concepts presented in this study to two hypothetical models to evaluate the differences between the estimated parameters when a model is adjusted using the special correlation matrix substituting the Pearsons correlation matrix.
 
AVISO - A consulta a este documento fica condicionada na aceitação das seguintes condições de uso:
Este trabalho é somente para uso privado de atividades de pesquisa e ensino. Não é autorizada sua reprodução para quaisquer fins lucrativos. Esta reserva de direitos abrange a todos os dados do documento bem como seu conteúdo. Na utilização ou citação de partes do documento é obrigatório mencionar nome da pessoa autora do trabalho.
Data de Publicação
2011-05-12
 
AVISO: Saiba o que são os trabalhos decorrentes clicando aqui.
Todos os direitos da tese/dissertação são de seus autores
Centro de Informática de São Carlos
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP. Copyright © 2001-2020. Todos os direitos reservados.