Modelagem com variáveis latentes contínuas e categóricas: um tutorial usando software R

Marcos A. Eustorgio Filho teve bolsa de iniciação científica do CNPq, vinculada ao PIBIC-UFBA 2018-2019. O projeto de pesquisa ao qual se vinculou este trabalho teve financiamento da FAPESB (Termo de Outorga no.RED0005/2014). Submitted by Leila Amorim (leiladen@ufba.br) on 2021-11-26T20:06:17Z No. of bitstreams: 1 RelatorioTecnico_Marcos_Modelagem Variaveis Latentes no R.pdf: 885234 bytes, checksum: 44518c8544d0c90e707efd74f0e86ac3 (MD5) Approved for entry into archive by Solange Rocha (soluny@gmail.com) on 2021-11-29T18:40:08Z (GMT) No. of bitstreams: 1 RelatorioTecnico_Marcos_Modelagem Variaveis Latentes no R.pdf: 885234 bytes, checksum: 44518c8544d0c90e707efd74f0e86ac3 (MD5) Made available in DSpace on 2021-11-29T18:40:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 RelatorioTecnico_Marcos_Modelagem Variaveis Latentes no R.pdf: 885234 bytes, checksum: 44518c8544d0c90e707efd74f0e86ac3 (MD5) Previous issue date: 2021-11 Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado da Bahia - FAPESB A modelagem com variáveis latentes é uma metodologia cujo uso vem crescendo ao longo do tempo, sobretudo devido à sua capacidade de aplicação no estudo de diversas questões científicas importantes para as quais os métodos estatísticos mais tradicionais podem não ser adequados. Alguns exemplos da aplicabilidade dessa metodologia envolvem estudos acerca de temas como inteligência, padrões comportamentais de indivíduos e ainda qualidade de vida, que apesar de não serem diretamente observáveis, podem se manifestar através de outras variáveis, tornando possível a definição de construtos e o estudo da sua relação com as variáveis observadas que os mensuram. Dentre os casos particulares de modelagem com variáveis latentes incluem-se os modelos de equações estruturais (SEM, Structural Equation Modeling, em inglês), a análise de classes latentes (LCA, Latent Class Analysis, em inglês), e a análise de perfis latentes (LPA, Latent Profile Analysis, em inglês). Essas metodologias têm uma grande vantagem se comparadas com as técnicas tradicionais por permitirem múltiplas relações entre as variáveis que compõe o modelo. A aplicação de métodos para modelar variáveis latentes necessita do uso de algum software estatístico, mas a grande maioria dos softwares que implementam esses métodos requerem o pagamento de licenças anuais ou semestrais. Contudo uma vasta quantidade de métodos para modelagem de variáveis latentes tem sido incorporada no software estatístico R, gratuito e de código livre, possibilitando a implementação de técnicas para estudar os casos particulares de modelagem com variáveis latentes definidos nesse trabalho. Neste trabalho, um dos objetivos centrais é entender quais metodologias são mais adequadas a cada tipo de problema, analisar a importância da verificação dos pressupostos dos métodos nas conclusões obtidas a partir do ajuste dos modelos, e fornecer um breve tutorial de aplicação dessas metodologias. Deste modo, espera-se contribuir para maior divulgação e utilização correta de metodologias envolvendo variáveis latentes, de forma gratuita, por pesquisadores de diversas áreas do conhecimento. Salvador, Bahia