Author(s): Pinto, Inês Câncio Reis
Date: 2017
Persistent ID: http://hdl.handle.net/10362/24458
Origin: Repositório Institucional da UNL
Subject(s): Structual Equation Models; Partial Least Squares; R; ECSI
Author(s): Pinto, Inês Câncio Reis
Date: 2017
Persistent ID: http://hdl.handle.net/10362/24458
Origin: Repositório Institucional da UNL
Subject(s): Structual Equation Models; Partial Least Squares; R; ECSI
Dissertation presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Statistics and Information Management, specialization in Information Analysis and Management
O seguinte trabalho foi desenvolvido no âmbito da estatística computacional com o objetivo de implementar o algoritmo PLS-SEM (Partial Least Squares Structural Equation Modeling) na plataforma R. Para programar o algoritmo foram exploradas outras funcionalidades do R em alternativa aos pacotes já existentes. Quanto à estrutura do trabalho, a primeira parte dedica-se ao enquadramento que teve na base a revisão da principal literatura relacionada com o tema. Em seguida é apresentada a metodologia adotada, nomeadamente os procedimentos envolvidos no cálculo do algoritmo, e uma descrição do desenvolvimento do software. Posteriormente foram testados dois subconjuntos de dados para o modelo experimental e modelo ECSI. Utilizando outros programas disponíveis, foi possível estabelecer uma análise comparativa dos resultados obtidos. Estes não apresentaram diferenças relevantes, o que levou a uma avaliação positiva sobre desempenho do código. Para além dos resultados favoráveis, o novo programa permite adequar facilmente os parâmetros às exigências do utilizador aquando a estimação do método PLS-SEM. Igualmente apresenta a vantagem de ser uma linguagem simples e acessível enquanto código aberto. A importância do uso desta metodologia tem especial destaque no apuramento dos índices de satisfação do cliente, sendo que no atual contexto do mercado deve ser adaptado e revisto para fazer face aos novos paradigmas. É neste sentido que o presente trabalho disponibiliza livremente o seu contributo à comunidade científica em via do desenvolvimento e aperfeiçoamento da técnica.