https://repositorio.ufba.br/handle/ri/34120 2026-04-17T08:59:22Z 2026-04-17T08:59:22Z Eustorgio Filho, Marcos Aurélio Amorim, Leila Denise Alves Ferreira https://repositorio.ufba.br/handle/ri/34521 2022-07-29T13:43:39Z 2021-11-01T00:00:00Z

Título: Modelagem com variáveis latentes contínuas e categóricas: um tutorial usando software R Autor(es): Eustorgio Filho, Marcos Aurélio; Amorim, Leila Denise Alves Ferreira Abstract: 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. Editora / Evento / Instituição: Universidade Federal da Bahia Tipo: Relatório de Pesquisa

2021-11-01T00:00:00Z Passos, Michelle Pereira Vale dos Amorim, Leila Denise Alves Ferreira https://repositorio.ufba.br/handle/ri/33676 2022-07-29T13:43:39Z 2021-05-01T00:00:00Z

Título: Mediação em análise de sobrevivência Autor(es): Passos, Michelle Pereira Vale dos; Amorim, Leila Denise Alves Ferreira Abstract: Este relatório técnico está vinculado ao Plano de Trabalho Mediação em Análise de Sobrevivência do PIBIC/UFBA 2019-2020 e inclui o estudo e sumarização de tópicos relacionados à análise de sobrevivência, mediação clássica e mediação em análise de sobrevivência, incluindo a implementação desses métodos em softwares estatísticos, especificamente o software R versão 3.6.0. No presente relatório estão sumarizados os conceitos e metodologias fundamentais para entendimento de mediação em análise de sobrevivência. Foram implementados dois estudos de simulação, apresentados nas secções 1 e 3. O primeiro estudo de simulação objetivou verificar a relação entre o modelo de tempo de vida acelerado e o modelo de Cox, na ausência e presença de censuras, para diferentes tamanhos amostrais. Assim, verifica-se que as estimativas se afastam da relação preconizada entre os parâmetros dos dois modelos à medida que aumentam o tamanho amostral e o percentual de censura. O segundo estudo de simulação, por sua vez, comparou as estimativas de efeito indireto em dois modelos de mediação em análise de sobrevivência, variando percentual de censura, tamanho amostral e magnitude do efeito. A estimação dos efeitos indiretos foi feita pelos métodos do produto e da diferença utilizando os modelos de tempo de vida acelerado e o de Cox, na presença e ausência de censuras. As estimativas são similares utilizando os métodos do produto e da diferença dos coeficientes no modelo de tempo de vida acelerado, o que não é observado no modelo de Cox, sobretudo à medida que o tamanho amostral decresce. Neste relatório apresentamos também nas secções 1, 2 e 3 análises de dados conduzidas para examinar, respectivamente: o tempo máximo de duração do aleitamento materno desde o nascimento da criança até o desmame; como a importância do tema causa uma determinada reação mediada pela influência presumida da mídia; e como o conhecimento da importância e função do sono afeta sua duração, que é mediada pela influência da higiene do sono. Tipo: Relatório de Pesquisa

2021-05-01T00:00:00Z Amorim, Leila Denise Alves Ferreira Freire, Marcus Tuy, Pétala Leroux, Juan Bahamonde, Nila https://repositorio.ufba.br/handle/ri/18060 2022-07-05T17:05:17Z 2015-09-01T00:00:00Z

Título: Análise de classes latentes: um tutorial usando software estatístico Autor(es): Amorim, Leila Denise Alves Ferreira; Freire, Marcus; Tuy, Pétala; Leroux, Juan; Bahamonde, Nila Abstract: A análise de classes latentes (LCA, Latent Class Analysis, em inglês) é usada para identificar subgrupos, tipos ou categorias de indivíduos de uma população em estudo e permite identificar padrões de resposta com base em características observadas, relacionando-as a um conjunto de classes latentes. Uma das maiores dificuldades encontradas para disseminação do uso dos métodos relacionados à análise de classes latentes é a limitada literatura sobre como pode ser feita sua implementação em softwares estatísticos de maneira didática. O objetivo deste tutorial é apresentar, passo-a-passo, a implementação do modelo básico usando LCA em 3 diferentes softwares: Mplus, R e WinLTA. Tipo: Outros

2015-09-01T00:00:00Z Amorim, Leila Denise Alves Ferreira Oliveira, Silvano Bahamonde, Nila Oliveira, Nelson Moraes, Lia https://repositorio.ufba.br/handle/ri/17685 2022-07-29T13:43:39Z 2013-01-01T00:00:00Z

Título: Análise Fatorial Confirmatória e Modelos com Equações Estruturais: um tutorial usando software estatístico Autor(es): Amorim, Leila Denise Alves Ferreira; Oliveira, Silvano; Bahamonde, Nila; Oliveira, Nelson; Moraes, Lia Abstract: Tem havido grande desenvolvimento e difusão de métodos estatísticos envolvendo variáveis latentes em várias áreas do conhecimento, sendo mais recentemente essas metodologias inseridas no contexto de Modelagem com Variáveis Latentes. Dentre estes métodos destacam-se dois procedimentos muito conhecidos, denominados Análise Fatorial Confirmatória (AFC) e Modelos com Equações Estruturais (MEE). Estas metodologias têm sido utilizadas tradicionalmente nas áreas de psicologia, economia e administração, tendo seu uso estendido mais recentemente para outras áreas do conhecimento. Apesar de serem métodos bem conhecidos e usados com relativa frequência em algumas áreas do conhecimento, tem-se ainda limitações de acesso a manuais detalhados, descrevendo a implementação destas metodologias para análise de dados. Assim, este tutorial tem por objetivo apresentar, passo a passo, a implementação da Análise Fatorial Confirmatória (AFC) e da Modelagem de Equações Estruturais (MEE) nos programas AMOS, EQS e R. Tipo: Relatório de Pesquisa

2013-01-01T00:00:00Z