Acceso usuarios
Marli Appel da Silva, Irani Iracema L. Argimon, Guilherme Welter Wendt
El objetivo de este estudio es comparar diferentes pruebas estadísticas a través del aumento de la muestra en muestras que violan los supuestos de normalidad en el Modelode Ecuaciones Estructurales (Structural Equation Modeling — SEM). Se compararon las siguientes estrategias: prueba de hipótesis nula (H0SB) — chi-cuadrado (χ2SB) corregido por la prueba escalada de Satorra-Bentler; estrategia sugerida por Moshage y Erdfelder (TM&E); y prueba de equivalencia propuesta por Yuan et al. (TY). Este es un estudio exploratorio y simulado. Las pruebas H0SB, TM&E y TY revelaron comportamientos distintos, lo que sugiere que H0SB puede admitir muestras más pequeñas (100 casos) y rechazar muestras más grandes (≥500 casos), así como las pruebas TM&E y TY pueden admitir modelos con más casos (≥500 casos). Se recomienda la prueba TY porque presenta más recursos para evaluar modelos en SEM, aunque la prueba TM&E merece más estudios sobre su desempeño, ya que puede ser una herramienta adicional importante.
O objetivo deste estudo é comparar diferentes testes estatísticos mediante o aumento amostrai em amostras que violem os pressupostos da normalidade na Modelagem de Equações Estruturais (Structural Equation Modeling, SEM). Os seguintes métodos foram comparados: teste de hipótese nula (H0SB) com qui-quadrado (χ2SB) corrigido pelo teste escalado de Satorra-Bentler, estratégia sugerida por Moshage e Erdfelder (TM&E) e teste de equivalência proposto por Yuan et al. (TY). Trata-se de um estudo simulado e exploratório. Os testes H0SB, TM&E e TY revelaram comportamentos distintos, sugerindo que a H0SB possa suportar amostras menores (100 casos) e rejeitar amostras maiores (≥500 casos), bem como os testes TM&E e TY possam apoiar modelos com mais casos (≥500 casos). Recomenda-se o teste TY por apresentar mais recursos para a avaliação de modelos na SEM, embora o teste TM&E mereça mais estudos sobre o seu desempenho, uma vez que possa ser uma ferramenta adicional importante.
