Author(s): Bido, Diógenes de Souza ; Silva, Dirceu da ; Souza, Cesar Alexandre de ; Godoy, Arilda Schmidt
Date: 2010
Origin: Oasisbr
Subject(s): structural equation modeling; SEM; LISREL; PLS-PM; formative indicators.; modelagem em equações estruturais; MEE; LISREL; PLS-PM; indicadores formativos
The use of formative indicators in structural equation models is one of the reasons for using the Partial Least Squares Path Modeling (PLS-PM) instead of LISREL. Furthermore, the use of PLS-PM in Business Administration researches has increased. The objective of this study is toevaluate the effects of the formative indicators' multicollinearity on the estimated values for the factor weights and the structural coefficient. To simulate different levels of multicollinearity, the number of indicators per latent variable and the correlation between them are varied, sogenerating 540 models with different values for the structural coefficients. As conclusion, it is found that the growth of factor weight variability is increased for lower values of structural coefficient. Despite the impossibility of evaluating the relative importance of each indicator tomeasure the construct under the influence of multicollinearity, it is observed that the structural coefficients are not altered. There is also observed inconsistency of PLS-PM when using less than five indicators per latent variable (consistency at large) and when the reliability is less than 0.9. In the end, some recommendations are made so as to minimize the effects of multicollinearity and some directions are given towards further researches.
O uso de indicadores formativos em modelos de equações estruturais é um dos motivos para se usar o Partial Least Squares Path Modeling (PLSPM) em vez do LISREL. Além disso, tem aumentado o uso de PLS-PM nas pesquisas em Administração de Empresas. O objetivo desta pesquisa é a avaliação dos efeitos da multicolinearidade de indicadores formativos sobre os valores estimados para os pesos fatoriais e para o coeficiente estrutural. Para simular diferentes valores de multicolinearidade varia-se a quantidade de indicadores por variável latente, bem como a correlação entre eles, sendo gerados 540 modelos com diferentes valores para oscoeficientes estruturais. Como conclusão, verifica-se que o aumento da variabilidade dos pesos fatoriais é incrementado para valores menores do coeficiente estrutural. Apesar da impossibilidade de se avaliar a importância relativa de cada indicador para a mensuração do construto, sob a influência da multicolinearidade, observa-se que os coeficientes estruturais não são alterados. Também se observa a inconsistência do PLS-PM quando se usa menos de cinco indicadores por variável latente (consistency at large) e quando a confiabilidade é inferior a 0,9. Ao final são feitas recomendações para a minimização dos efeitos damulticolinearidade e sugerem-se direções para novas pesquisas.
