
Assuntos tratados no vídeo:
0:00 Explicação de como uma teoria é representada em análise de vias
7:15 Avaliação da qualidade do modelo teórico
14:50 Teste das hipóteses do modelo
19:30 Reprodução dos resultados no SPSS Statistics
28:05 Efeitos indiretos e mediação
31:00 Avaliação de enviesamento causado por fatores como não-normalidade dos dados
32:20 Intervalos de confiança
Assuntos tratados no vídeo:
0:00 Construção do modelo, usando a interface gráfica do Amos, passo a passo
16:35 Obtenção e interpretação dos resultados
Assuntos tratados no vídeo:
Vídeo curto, que mostra como colocar um título e indicadores de ajustamento no ecrã
(Na lista de materiais desta lição estão alguns artigos, como prometido no final do vídeo)
Assuntos tratados no vídeo:
Avaliação da não-normalidade dos dados e utilização da técnica de "bootstrap" para estimar o enviesamento dos resultados
Assuntos tratados no vídeo:
Apresentação do conceito de mediação. Tipos de mediação.
Assuntos tratados no vídeo:
0:00 Construção do diagrama
7:30 Análise dos resultados
10:55 Transformação do diagrama num modelo para estudar a mediação
11:35 Análise dos resultados e classificação dos tipos de mediação
Assuntos tratados no vídeo:
Resolução mais rápida do exercício anterior (para consolidar e/ou revisão)
Assuntos tratados no vídeo:
Novo exercício sobre mediação, em que outros tipos de mediação surgem (incluindo mediação total)
Assuntos tratados no vídeo:
Novo tema: moderação.
Vamos ver como se faz uma análise multigrupos, com o Amos.
A variável "género" vai servir para formar dois grupos.
Os efeitos moderadores do género serão estudados.
Por favor, ver nos recursos desta lição o ficheiro Excel, usado no vídeo. É preciso ativar as "macros": não há problema, não tem vírus. Se preferir, pode descarregar diretamente o ficheiro aqui (wiki da equipa do Prof. James Gaskin):
http://statwiki.kolobkreations.com/index.php?title=Main_Page
Nessa página, em "Resources" (lado esquerdo), clique em "Excel StatTools", e o ficheiro será descarregado.
Assuntos tratados no vídeo:
0:00 Conceito de variável latente
16:30 Diagrama de análise fatorial confirmatória
27:50 Exemplo de cálculo da validade convergente e da validade discriminante
Assuntos tratados no vídeo:
Este vídeo é suplementar.
O objetivo é consolidar a forma de cálculo da validade de construto, para não ficarem quaisquer dúvidas.
Assuntos tratados no vídeo:
Primeira parte do exercício sobre análise fatorial confirmatória:
Apresentação do instrumento e análise fatorial exploratória, usando o SPSS Statistics
Assuntos tratados no vídeo:
Segunda parte do exercício sobre análise fatorial confirmatória:
Análise fatorial confirmatória, usando o Amos
0:00 Construção do modelo
29:15 Obtenção e análise dos primeiros resultados
34:50 Uso de índices de modificação ("MI") para modificar um modelo com fraco ajustamento
43:40 Análise da validade de construto (validades convergente e discriminante)
1:04:40 Análise fatorial confirmatória de segunda ordem
Assuntos tratados no vídeo:
Realização de uma análise com um modelo "completo".
0:00 Modelo de análise de vias simples (usado na parte estrutural do modelo completo)
2:20 Construção da componente de medida do modelo completo (análise fatorial confirmatória)
42:10 Combinação do modelo estrutural com o modelo de medida
Demonstração de como usar o R, em vez do Amos.
Demonstração de como usar o Jamovi (grátis e moderno) para substituir o Amos.
Demonstração de como usar o JASP (também grátis e moderno) em vez do Amos.
O Amos é um módulo de extensão do SPSS, reconhecido pela sua capacidade de realizar análises complexas frequentemente requisitadas em artigos científicos, trabalhos de adaptação de instrumentos de avaliação, e teses de Mestrado e Doutoramento. Este curso está desenhado para fornecer uma compreensão profunda de como utilizar o Amos para análises de vias (path analysis) com e sem variáveis latentes, análise fatorial, bem como medir a validade discriminante e convergente dos construtos.
Além disso, este curso vai além do Amos, introduzindo ferramentas gratuitas como R / lavaan, Jamovi e JASP. Estas plataformas, compatíveis com Windows, Mac e Linux, oferecem alternativas poderosas para realizar análises equivalentes às possíveis no Amos. Assim, os participantes do curso terão a flexibilidade de escolher a ferramenta que melhor se adapta às suas necessidades e ambiente de trabalho.
É importante frisar que a demonstração de como usar R, Jamovi e JASP é baseada num exemplo explorado no Amos, e o centro do curso é o Amos. Mas mesmo quem pretenda usar estes outros programas ficará com uma base muito sólida, com base nas explicações dadas para o Amos (os diagramas no Amos permitem compreender de forma visual os conceitos mas, veremos na secção sobre alternativas (R, Jamovi, JASP), como é muito mais rápido e prático especificar os nossos modelos usando uma sintaxe muito simples.
Durante o curso, os participantes irão:
Aprender a conceber e implementar modelos de análise de vias, explorando a relação entre variáveis observáveis e latentes.
Desenvolver competências para realizar análises fatoriais, essencial para entender a estrutura subjacente dos dados.
Avaliar a validade discriminante e convergente, garantindo a precisão e relevância dos construtos utilizados nas suas pesquisas.
Praticar com exercícios cuidadosamente selecionados, projetados para solidificar o entendimento dos conceitos através de aplicações práticas.
Este curso é ideal para estudantes de Mestrado e Doutoramento, investigadores e profissionais em diversas áreas do conhecimento que buscam aprimorar suas habilidades em análise estatística avançada. Com uma combinação de teoria detalhada e prática intensiva, os participantes estarão preparados para aplicar essas técnicas nas suas próprias pesquisas, contribuindo com trabalhos de alta qualidade para a comunidade científica.
Ao completar o curso, os participantes não apenas dominarão o uso do Amos, mas também estarão capacitados a utilizar ferramentas alternativas gratuitas, ampliando significativamente as suas opções em termos de Software. Este conhecimento avançado em análise de dados é crucial para a produção de investigação científica robusta, abrindo portas para novas oportunidades académicas e profissionais.